Modelo de autenticación biométrica fisiológica o conductual para prevenir intrusiones usando Zero trust para Arquitecturas Cloud

Abstract

La transformación digital a la nube ha generado preocupación por nuevas necesidades de seguridad. Las amenazas en ciberseguridad tienen una amplia gama de ataques o intrusiones. Los atacantes o piratas informáticos pueden eludir la gestión de privilegios, el uso de VPN (virtual private network), firewalls e IDS (intrusion detection systems) mediante técnicas como el phishing, suplantación de identidad y ataques de día cero. Según el reporte de ESET 2022, en Latinoamérica la principal preocupación sigue siendo la infección con códigos maliciosos (66 %), robo de información (62 %) y accesos indebidos a sistemas (59 %). Una vez los atacantes hayan accedido con una identidad legítima o camuflada a un sistema ya sea Cloud u on-premise, el entorno los considera confiables. Esta brecha tecnológica llevó a niveles elevados el robo de información y la suplantación de identidad. El documento tiene como primer objetivo proporcionar una revisión de los sensores biométricos fisiológicos y conductuales para mejorar la autenticación biométrica.

La investigación propone un modelo de autenticación biométrica fisiológica o conductual que prevenga intrusiones usando Zero Trust para arquitecturas Cloud. Lo que se aborda en la investigación es que el usuario se autentica utilizando una característica biométrica conductual o fisiológica, como el patrón de escritura o el reconocimiento facial o iris. Los datos biométricos se envían a una nube segura para su procesamiento y verificación, la nube verifica la autenticación del usuario utilizando una política de Zero Trust que establece que todas las solicitudes de acceso deben ser autenticadas y autorizadas antes de ser aceptadas. Si la autenticación del usuario es válida, se le otorga acceso a los recursos y se registra como actividad segura dentro del Identity Provider. Si la autenticación del usuario es inválida o sospechosa, se le niega el acceso y se registra como una intrusión dentro del Identity Provider. Este modelo de autenticación biométrica, con enfoque de Zero Trust para arquitecturas Cloud, proporciona un alto nivel de seguridad y protección contra intrusiones, ya que combina la verificación biométrica con la protección del modelo Zero Trust y el procesamiento seguro en la nube para proteger la integridad, la disponibilidad y la confidencialidad.

Digital transformation to Cloud has generated concern about new security needs; cybersecurity threats have a wide range of attacks or intrusions. Attackers or hackers can bypass privilege management, the use of VPN (virtual private network), firewalls, IDS (intrusion detection systems) with techniques such as phishing, spoofing, and zero-day attacks. According to the ESET 2022 report, in Latin America the main concern continues to be infection with malicious codes (66%), information theft (62%) and improper access to systems (59%). Once attackers have accessed a system, whether Cloud or on-premise, with a legitimate or camouflaged identity, the environment considers them trustworthy. This technological gap led to high levels of information theft and identity theft. The paper first aims to provide a review of physiological and behavioral biometric sensors to improve biometric authentication.

The research proposes a physiological or behavioral biometric authentication model that prevents intrusions using Zero trust for Cloud architectures. What is addressed in the research is that; the user is authenticated using a behavioral or physiological biometric characteristic, such as writing pattern or facial or iris recognition. Biometric data is sent to a secure cloud for processing and verification, the cloud verifies user authentication using a Zero Trust policy, which states that all access requests must be authenticated and authorized before being accepted. If the user's authentication is valid, they are granted access to the resources and logged as secure activity within the Identity Provider. If the user's authentication is invalid or suspicious, access is denied and is logged as an intrusion within the Identity Provider. This biometric authentication model, with a Zero Trust approach for Cloud architectures, provides a high level of security and protection against intrusions; as it combines biometric verification with Zero Trust model protection and secure cloud processing to protect integrity, availability, and confidentiality.