Renforcer la sécurité des applications mobiles grâce à la biométrie comportementale !

Comprendre les biométries comportementales

Les biométries comportementales représentent une méthode d’authentification qui identifie les individus en fonction de leurs schémas d’interaction uniques, plutôt que sur des caractéristiques physiques permanentes. Cette approche se concentre donc sur le comportement des utilisateurs lors de l’utilisation de leurs appareils.

Ces interactions génèrent une « empreinte comportementale » unique pour chaque utilisateur, qui peut être comparée à un comportement en temps réel pour détecter des anomalies et des menaces potentielles.

Quels types de comportements peuvent être suivis et analysés ?

Beaucoup de personnes considèrent les biométries comportementales comme une entité indistincte. En réalité, il s’agit d’un puzzle permettant aux applications de déterminer l’identité des utilisateurs, grâce à un processus de vérification en plusieurs étapes, comprenant :

• Rythme de frappe : Le système analyse la manière unique dont un utilisateur tape, y compris la vitesse entre les frappes, la durée des pressions sur les touches, la pression exercée sur l’écran tactile, et même la fréquence des erreurs de frappe.
• Manipulation de l’appareil : Cela examine comment un utilisateur interagit physiquement avec son appareil, y compris l’angle auquel il tient généralement son téléphone, s’il utilise une ou deux mains, et même des mouvements subtils comme des tremblements de main. En particulier, les accéléromètres et les gyroscopes de l’appareil capturent ces données.
• Modèles de marche : En utilisant les capteurs de mouvement de l’appareil, le système peut analyser le pas d’un utilisateur. Cela inclut le rythme et la cadence des pas, le rebond dans leur marche, et comment l’appareil se déplace dans leur poche ou leur main en marchant.
• Modèles d’utilisation : Cela se concentre sur la manière dont un utilisateur navigue sur son appareil. Cela inclut la séquence d’ouverture des applications, la durée d’utilisation, et les moments de la journée. Cela prend également en compte la navigation au sein des applications et tente d’établir des corrélations.
• Comportement de défilement : L’appareil analyse la vitesse et le style de défilement, que l’utilisateur ait tendance à défiler de manière fluide ou en mouvements rapides, la fréquence des pauses, et où sur l’écran il touche généralement pour initier le défilement.

Chacun de ces schémas, bien qu’ils ne soient pas nécessairement uniques en soi, se combine pour créer un profil comportemental complexe, hautement individuel et extrêmement difficile à reproduire.

Avantages des biométries comportementales par rapport aux méthodes biométriques traditionnelles

À première vue, les iris et les empreintes digitales semblent être le summum de l’authentification biométrique, mais de nombreux problèmes les entourent, notamment en ce qui concerne le stockage, le manque de continuité ou même la qualité des capteurs. En revanche, une approche comportementale offre :

Authentification continue contre vérification ponctuelle

Les méthodes biométriques traditionnelles, comme les scans d’empreintes digitales ou la reconnaissance faciale, fournissent généralement une vérification ponctuelle, souvent lors de la connexion à une application ou un appareil. Une fois cette authentification initiale effectuée, le système suppose que l’utilisateur autorisé est toujours en contrôle.

En revanche, les biométries comportementales surveillent en permanence le comportement de l’utilisateur tout au long de la session, offrant une sécurité en temps réel. Cette approche peut détecter un accès non autorisé immédiatement, même s’il se produit après la connexion initiale, réduisant ainsi considérablement la fenêtre d’opportunité pour les attaquants potentiels.

Difficulté de reproduction ou de vol

Les biométries physiques, bien qu’uniques, peuvent potentiellement être reproduites ou volées. Les empreintes digitales peuvent être prélevées sur des surfaces à l’aide d’un simple ruban adhésif, et les systèmes de reconnaissance faciale peuvent parfois être trompés par des photos de haute qualité ou des masques.

Les biométries comportementales, en revanche, sont extrêmement difficiles à reproduire ou à voler. Imiter le rythme de frappe d’une personne ou la manière dont elle manipule son appareil est beaucoup plus complexe et nécessite une observation détaillée et continue – et même dans ce cas, il est impossible d’imiter l’esprit subconscient de quelqu’un.

Adaptabilité aux comportements utilisateurs changeants

Une des caractéristiques les plus puissantes des biométries comportementales est sa capacité à s’adapter aux changements progressifs du comportement des utilisateurs, évitant ainsi les incidents de sécurité dus à des faux positifs. Les interactions des personnes avec leurs appareils peuvent évoluer au fil du temps en raison de facteurs tels que l’âge, les blessures ou simplement des habitudes changeantes.

Tandis que les biométries traditionnelles peuvent nécessiter des mises à jour manuelles (comme le rescannage d’une empreinte digitale), les systèmes comportementaux utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour apprendre et s’ajuster continuellement à ces changements. Cette adaptabilité maintient le système précis et efficace à long terme, réduisant les rejets erronés tout en maintenant des normes de sécurité élevées.

Impact direct des biométries comportementales sur la sécurité des applications mobiles

À l’origine, les systèmes de biométrie comportementale étaient utilisés uniquement dans de grandes installations industrielles et des locaux gouvernementaux, mais ils sont devenus depuis une méthode viable pour surveiller comment, pourquoi et quand une personne utilise une application particulière, permettant ainsi :

Prévention de la fraude

La capacité des systèmes de biométrie comportementale à analyser en continu les schémas de comportement des utilisateurs et à détecter rapidement les anomalies les rend très efficaces pour identifier les activités potentiellement frauduleuses.

Par exemple, si une application bancaire détecte des schémas de frappe inhabituels ou une manipulation d’appareil non familière lors d’une transaction, elle peut signaler l’activité pour une vérification supplémentaire ou bloquer temporairement la transaction. Cette capacité de détection de fraude en temps réel peut réduire considérablement les pertes financières et protéger les utilisateurs contre les transactions non autorisées.

Détection d’accès non autorisé

Contrairement aux mesures de sécurité traditionnelles qui ne vérifient l’identité qu’à la connexion, les biométries comportementales surveillent en continu les interactions des utilisateurs tout au long de la session. Ce processus d’authentification continu peut rapidement identifier si un utilisateur non autorisé accède à une application après la connexion initiale.

Par exemple, si un appareil est laissé déverrouillé, le système peut détecter des changements dans les schémas de frappe, le comportement de défilement ou les habitudes de navigation dans les applications qui ne correspondent pas au profil de l’utilisateur autorisé. Lorsqu’un accès non autorisé potentiel est détecté, l’application peut prendre des mesures immédiates, telles que déconnecter l’utilisateur, exiger une nouvelle authentification ou alerter le personnel de sécurité.

Amélioration de l’expérience utilisateur

Bien que la sécurité soit la principale préoccupation, les biométries comportementales peuvent également améliorer considérablement l’expérience utilisateur des applications mobiles. Étant donné que le système fonctionne en arrière-plan, il offre une authentification fluide et discrète sans nécessiter que les utilisateurs vérifient leur identité en entrant des mots de passe ou en scannant des empreintes digitales à plusieurs reprises.

Cela crée une expérience utilisateur plus fluide et sans friction, en particulier pour les applications fréquemment utilisées. Par exemple, une application bancaire pourrait utiliser les biométries comportementales pour permettre aux utilisateurs d’effectuer des tâches courantes comme vérifier des soldes ou effectuer de petits transferts sans nécessiter d’étapes d’authentification supplémentaires.

L’application ne demanderait une vérification explicite que pour des actions plus sensibles ou lorsqu’elle détecte des écarts significatifs par rapport aux schémas de comportement normaux.

Sécurisation de l’accès aux API

Pour les applications qui dépendent des API pour accéder à des données sensibles, les biométries comportementales représentent le meilleur moyen de maintenir en continu un niveau élevé de sécurité lors de l’interaction avec des services externes. Par exemple, si quelqu’un utilise une application pour discuter d’un fichier PDF ou transcrire une vidéo privée, les biométries comportementales peuvent vérifier en continu l’identité de l’utilisateur tout au long de son interaction avec l’application. Cela garantit que seul l’utilisateur autorisé a accès à ses informations sensibles.

Défis de la mise en œuvre des biométries comportementales

Bien que les biométries comportementales offrent des avantages significatifs pour la sécurité des applications mobiles, elles rencontrent également plusieurs défis et limitations qui doivent être abordés :

Précision et faux positifs/négatifs

Un des principaux défis dans la mise en œuvre des biométries comportementales est d’atteindre et de maintenir des niveaux de précision élevés. Le système doit trouver un équilibre délicat entre sécurité et convivialité.

Les faux positifs (identifier incorrectement des utilisateurs autorisés comme des menaces potentielles) peuvent entraîner de la frustration chez les utilisateurs et diminuer l’engagement avec l’application. À l’inverse, les faux négatifs (ne pas détecter un accès non autorisé) peuvent compromettre la sécurité.

Préoccupations en matière de confidentialité

La collecte et l’analyse de données comportementales détaillées soulèvent d’importantes préoccupations en matière de confidentialité. Les utilisateurs peuvent se sentir mal à l’aise avec le niveau de surveillance requis pour les biométries comportementales, le percevant comme intrusif ou excessif.

Il existe également des préoccupations concernant la sécurité de ces données et la manière dont elles pourraient être utilisées à d’autres fins que la sécurité, comme la publicité ciblée ou le profilage des utilisateurs.

Pour répondre à ces préoccupations, il est nécessaire de combiner des mesures de protection des données robustes, l’application de principes de sécurité dès la conception, le respect des réglementations sur la confidentialité telles que le RGPD ou le CCPA, et une communication claire avec les utilisateurs.

Obstacles techniques à la mise en œuvre

La mise en œuvre des biométries comportementales dans les applications mobiles présente plusieurs défis techniques :

• Consommation de ressources : La surveillance et l’analyse continues du comportement des utilisateurs peuvent être intensives en ressources, ce qui peut affecter les performances de l’appareil et la durée de vie de la batterie.
• Complexité d’intégration : Incorporer les biométries comportementales dans les architectures d’applications existantes et les systèmes de sécurité nécessite des ressources de développement significatives.
• Consistance inter-appareils : Assurer une performance cohérente sur différents types d’appareils, systèmes d’exploitation et versions d’applications peut être difficile en raison des variations dans les capacités matérielles et les environnements logiciels.
• Gestion des données : Gérer les grands volumes de données comportementales générées nécessite des solutions efficaces de traitement et de stockage des données, tant sur l’appareil qu’en cloud.

Surmonter ces obstacles techniques nécessite des recherches et un développement continus, une collaboration entre les développeurs d’applications et les experts en sécurité, ainsi que le développement de cadres ou d’API standardisés pour la mise en œuvre des biométries comportementales.

Conclusion

Il est évident que les biométries comportementales pourraient révolutionner la sécurité des applications mobiles. En authentifiant continuellement les utilisateurs sur la base de leurs schémas d’interaction uniques, cette technologie offre une protection robuste contre la fraude et l’accès non autorisé. Sa capacité à résister à la reproduction la distingue clairement des méthodes biométriques traditionnelles.

Cependant, la clé de l’adoption généralisée des biométries comportementales réside dans l’équilibre à trouver – tirer parti des avantages en matière de sécurité de cette technologie tout en respectant la vie privée des utilisateurs et en maintenant la transparence.