Gibt es adaptive, verhaltensbasierte MFA, und wie funktioniert sie?

Adaptive, verhaltensbasierte MFA ist eine anerkannte Kategorie innerhalb der breiteren Identity- und Access-Management-Branche, die verhaltensbezogene und kontextuelle Signale analysiert, um das Risiko eines Authentifizierungsversuchs in Echtzeit einzuschätzen, statt jede Anmeldung gleich zu behandeln.

Von solchen Systemen üblicherweise analysierte Signale:

• Tipp- und Interaktionsmuster: Wie ein Nutzer typischerweise tippt oder navigiert, was für Angreifer schwer nachzuahmen ist.
• Geräte-Fingerabdruck: Merkmale des zur Authentifizierung genutzten Geräts.
• Standort- und Netzwerkdaten: Ob der Ursprung der Anmeldung dem etablierten Muster des Nutzers entspricht.
• Zeitmuster: Ob die Anmeldung zu einer für das übliche Verhalten des Nutzers passenden Zeit erfolgt.

Auf Basis des daraus resultierenden Risikowerts kann das System bei ungewöhnlicher Aktivität zusätzliche Prüfschritte verlangen oder die Authentifizierung bei bekannten, risikoarmen Mustern vereinfachen. Dies ist eine branchenweite Fähigkeit und keine anbieterspezifische Aussage; Organisationen sollten vor der Auswahl einer Lösung prüfen, welche konkreten Funktionen zur Verhaltensanalyse ein bestimmtes Angebot tatsächlich unterstützt.