5 godzin temu
Sektor FinTech rozwija się w bezprecedensowym tempie, jednak każda innowacja przynosi ze sobą nowe, coraz bardziej wyrafinowane zagrożenia. Tradycyjne metody bezpieczeństwa, oparte na statycznych regułach, okazały się niewystarczające w obliczu zautomatyzowanych ataków i oszustw napędzanych przez sztuczną inteligencję. W tym kontekście cyberbezpieczeństwo przestaje być wyłącznie centrum kosztów, a staje się kluczowym elementem budowania przewagi konkurencyjnej. Zaufanie, budowane przez płynne i bezpieczne doświadczenie klienta, jest dziś motorem napędowym wzrostu.
Instytucje finansowe znalazły się w samym sercu regulacyjnego paradoksu. Z jednej strony, dyrektywy takie jak PSD2 wymuszają otwarcie API w celu stymulowania innowacji. Z drugiej strony, RODO (GDPR) nakłada surowe kary za niewłaściwe zabezpieczenie tych samych danych. Firmy muszą być jednocześnie otwarte i hermetycznie zamknięte. Niniejszy artykuł stanowi strategiczny przewodnik po pięciu czołowych platformach – Onfido, Feedzai, Sift, Signifyd i Persona – analizując, jak ich unikalne architektury odpowiadają na współczesne wyzwania.
Krajobraz zagrożeń 2.0: od phishingu po syntetyczne tożsamości
Chociaż tradycyjne ataki, takie jak phishing czy ransomware, wciąż stanowią zagrożenie, krajobraz ryzyka uległ dramatycznej ewolucji. Pojawienie się narzędzi generatywnej AI doprowadziło do industrializacji oszustw. Oszuści tworzą zorganizowane “siatki fraudowe”, które systematycznie testują systemy zabezpieczeń, a następnie skalują skuteczne metody ataku. Nowa generacja fraudów napędzanych przez AI obejmuje przede wszystkim tworzenie syntetycznych tożsamości. W tym scenariuszu oszuści nie kradną już istniejącej tożsamości, ale tworzą zupełnie nową, fikcyjną osobę, łącząc fragmenty prawdziwych i fałszywych danych. Taka tożsamość często przechodzi podstawową weryfikację, ponieważ nie jest powiązana z żadnym znanym oszustwem. Kolejnym zagrożeniem są deepfakes i ataki typu “spoofing”, gdzie generatywna AI umożliwia tworzenie realistycznych fałszywych nagrań wideo i zdjęć, które są wykorzystywane do ominięcia biometrycznej weryfikacji tożsamości, w szczególności testów żywotności. Wreszcie, w ekosystemie Open Banking, gdzie API stanowią krwiobieg wymiany danych, stają się one głównym celem zaawansowanych przejęć kont (ATO) z wykorzystaniem botów i skradzionych danych uwierzytelniających.
Filary nowoczesnego bezpieczeństwa w FinTech
Ocena nowoczesnych platform bezpieczeństwa wymaga wielowymiarowego podejścia, opartego na trzech kluczowych filarach. Pierwszym z nich jest weryfikacja tożsamości i uwierzytelnianie, stanowiące podstawę pewności co do tożsamości użytkownika. Proste metody, jak kody SMS, są dziś uznawane za ryzykowne, dlatego nowoczesne platformy promują bezpieczniejsze rozwiązania, takie jak powiadomienia push i biometria. Biometria fizyczna, na przykład skan twarzy, stała się standardem w onboardingu, podczas gdy biometria behawioralna, analizująca sposób pisania czy ruchy myszką, pozwala na ciągłe, pasywne monitorowanie sesji w poszukiwaniu anomalii.
Drugim filarem jest ochrona danych. W dobie RODO priorytetem jest zabezpieczenie danych osobowych (PII). Standardem jest silne szyfrowanie danych w tranzycie (TLS 1.3) i w spoczynku (AES-256). Coraz popularniejsza staje się również tokenizacja, czyli proces zastępowania wrażliwych danych, jak numer karty, bezwartościowym tokenem. Dzięki temu systemy operują wyłącznie na tokenach, co drastycznie redukuje ryzyko wycieku i upraszcza zgodność z regulacjami takimi jak PCI DSS.
Trzeci filar to inteligentna analiza fraudów. Systemy oparte na sztywnych regułach są łatwe do obejścia, dlatego nowoczesne platformy wykorzystują modele uczenia maszynowego (AI/ML), które analizują tysiące sygnałów w czasie rzeczywistym i adaptują się do nowych taktyk ataków. Ich siłą jest często inteligencja sieciowa – analiza zanonimizowanych danych z miliardów transakcji na całym świecie pozwala identyfikować globalne wzorce oszustw, niedostępne dla pojedynczej instytucji.
Analiza liderów rynku: 5 platform w pigułce
Pierwszą z analizowanych platform jest Onfido (Entrust), lider w dziedzinie zautomatyzowanej weryfikacji tożsamości (IDV). Jest to idealne rozwiązanie dla firm, takich jak neobanki, gdzie najważniejszy jest szybki i bezpieczny onboarding klienta. Sercem platformy jest silnik Atlas AI, składający się z ponad 10 000 wyspecjalizowanych mikro-modeli do wykrywania anomalii w dokumentach. Firma kładzie silny nacisk na biometrię fizyczną, w tym zaawansowane mechanizmy Liveness Detection do obrony przed atakami deepfake.
Następnie mamy Feedzai, kompleksową platformę do zarządzania ryzykiem (RiskOps), która łączy prewencję fraudów i przeciwdziałanie praniu pieniędzy (AML). Jest to rozwiązanie skierowane do dużych banków. Wyróżnia się tworzeniem hiper-personalizowanych profili “normalnego” zachowania dla wszystkich klienta (“Segment-of-One”) oraz zdolnością do dostarczania zrozumiałych uzasadnień dla decyzji AI (“Whitebox Explanations”). Firma mocno inwestuje w biometrię behawioralną.
Kolejnym graczem jest Sift, oferujący kompletną platformę “Digital Trust & Safety”, która wykracza poza fraudy płatnicze, obejmując też walkę z fałszywymi kontami i spamem. Jej największym atutem jest Global Data Network, która przetwarza ponad bilion zdarzeń rocznie, co pozwala modelom AI identyfikować globalne siatki oszustów. Nowy framework “Identity Trust XD” analizuje zachowanie użytkownika w całym ekosystemie Sift, dostarczając wielowymiarowej inteligencji tożsamości.
Signifyd wyróżnia się unikalnym modelem biznesowym skoncentrowanym na e-commerce. Platforma oferuje 100% gwarancję finansową na transakcje, które zatwierdzi. jeżeli zatwierdzona transakcja okaże się oszustwem, Signifyd w pełni pokrywa stratę, co eliminuje ryzyko finansowe po stronie sprzedawcy. Decyzje podejmowane są w oparciu o dane z Commerce Network, czyli rozległej sieci współpracujących sprzedawców.
Ostatnią platformą jest Persona, elastyczna “infrastruktura tożsamości”, która dostarcza narzędzi do budowania w pełni spersonalizowanych procesów weryfikacji. Architektura opiera się na “sygnałach” (aktywnych, pasywnych, behawioralnych), które można dowolnie łączyć w ramach wizualnego edytora “Workflows”. Pozwala to na tworzenie dynamicznych ścieżek weryfikacji, które dostosowują poziom zabezpieczeń w zależności od ryzyka.
Wybór odpowiedniego narzędzia jest decyzją strategiczną, która musi być ściśle powiązana z modelem biznesowym firmy i jej profilem ryzyka, ponieważ nie istnieje jedno, uniwersalne rozwiązanie. Patrząc w przyszłość, sektor finansowy stoi przed dwoma kluczowymi wyzwaniami. Po pierwsze, wyścig zbrojeń w dziedzinie sztucznej inteligencji będzie się nasilał, wymagając ciągłych inwestycji w coraz bardziej zaawansowane modele obronne. Po drugie, na horyzoncie pojawia się zagrożenie o charakterze fundamentalnym: komputery kwantowe. Przewiduje się, iż będą one w stanie złamać większość w tej chwili stosowanych algorytmów kryptograficznych. Moment ten, określany jako “Quantum Break”, może nadejść już w 2027 roku. Sektor finansowy musi już teraz rozpocząć planowanie migracji do standardów kryptografii postkwantowej (PQC), aby zapewnić długoterminowe bezpieczeństwo transakcji i danych swoich klientów.
