La MFA funciona verificando a los usuarios utilizando factores de autenticación distintos de sus nombres de usuario y contraseñas. Estos factores de autenticación pueden ser algo que conocen (factor de conocimiento), algo que tienen (factor de posesión) y algo que son (factor de herencia).
Como su nombre indica, el factor de conocimiento incluye información que solo el usuario autorizado conocería. Algunos ejemplos comunes son:
Generalmente no se recomiendan las preguntas de seguridad, porque los atacantes podrían descifrarlas fácilmente.
Aquí, la autenticación se realiza con algo que el usuario posee, como un teléfono móvil, un token físico o una tarjeta inteligente. Por ejemplo, podría ser un código generado a través de una aplicación móvil o comunicado al usuario a través de una llamada automatizada.
El factor de herencia, siendo el más seguro de los tres factores, implica verificar identidades con la ayuda de medios biométricos heredados, tales como:
En los últimos años, el factor de ubicación y el factor de tiempo también han ganado importancia. El factor de ubicación verifica si los intentos de acceso posteriores de un usuario provienen de dos ubicaciones completamente diferentes e imprácticas. El factor de tiempo comprueba la hora de solicitud de acceso del usuario y lo desafía con autenticadores adicionales si el acceso se solicita a una hora inusual.
Proteger los recursos utilizando solo contraseñas no es suficiente para proteger las identidades. Hay numerosos ataques que un hacker puede usar contra las contraseñas, como ataques de fuerza bruta, ataques de phishing, ataques de diccionario y ataques de aplicaciones web. Por lo tanto, es importante implementar capas adicionales de autenticación para proteger los recursos.
Los usuarios son los eslabones más débiles de la cadena de seguridad de una organización. Sin saberlo, pueden elegir contraseñas débiles, repetir contraseñas para varios recursos, almacenar contraseñas a simple vista o usar la misma contraseña durante un largo período. La implementación de MFA protege contra estas vulnerabilidades de usuario. Por lo tanto, incluso si una persona no autorizada obtiene la contraseña de un usuario, todavía no puede obtener acceso a los recursos privilegiados, ya que necesitaría información adicional para completar los posteriores métodos de MFA.
Las cuentas con privilegios, como las cuentas administrativas o ejecutivas de nivel corporativo, suelen ser propensas a ataques. Si un atacante obtiene las credenciales de cualquiera de estas cuentas, tendrá acceso a los datos y recursos más importantes de la red, y las repercusiones podrían ser irreversibles. Para reducir el riesgo, las organizaciones deben proteger sus cuentas de alto riesgo con capas de seguridad adicionales.
La implementación de MFA no solo ayuda a las organizaciones a fortalecer el acceso, sino que también les ayuda a cumplir con las normas reglamentarias de datos, como PCI DSS, GDPR, NIST 800, SOX e HIPAA.
La autenticación de dos factores (2FA) es prácticamente un sinónimo de MFA. Sin embargo, como su nombre indica, la 2FA incluye un total de solo dos factores de autenticación, mientras que la MFA no tiene ninguna restricción en el número de factores de autenticación involucrados.
La MFA se usa con más frecuencia, ya que protege mejor los recursos con múltiples métodos de autenticación. Pero para un usuario legítimo, tener que probar su identidad diariamente utilizando múltiples métodos de autenticación puede causar fatiga por la MFA. Para una MFA más simple e inteligente, la IA y machine learning se han integrado con la MFA, creando la MFA adaptativa.
La MFA adaptativa, también conocida como MFA basada en riesgos, proporciona a los usuarios factores de autenticación que se adaptan cada vez que un usuario inicia sesión en función del nivel de riesgo del usuario determinado por la IA con base en la información contextual. La información contextual incluye lo siguiente:
Los factores de autenticación presentados al usuario se basan en el nivel de riesgo que se calcula utilizando los factores contextuales anteriores. Por ejemplo, piense en un usuario que intenta iniciar sesión en su equipo de trabajo a una hora inusual mientras está de vacaciones. La herramienta de análisis del comportamiento del usuario (UBA) reconoce que la ubicación y la hora de acceso del usuario son diferentes, y se le solicitan automáticamente factores de autenticación adicionales para probar su identidad.
A veces, cuando las condiciones de inicio de sesión del usuario se analizan con IA y no se detecta ningún riesgo, se puede omitir el proceso de MFA para el usuario. Y a veces, si la actividad del usuario parece sospechosa, también se le puede negar el acceso al recurso solicitado.
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