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多因子认证在金融服务业的应用，以及近年来智能化多因子的趋势。智能化主要体现在三个方面：在验证手段方面，更多的使用基于机器学习的生物识别技术；在风险评估方面，设备指纹和行为性生物识别的使用；在触发策略方面，基于风险的动态策略的使用。
在金融服务领域，多因子认证的使用由来已久。多因子认证是一种对服务访问控制的机制，其手段是让用户提供多种证明给认证体系来完成。这些证明通常来自三个大类，分别是：所知，用户所知道的东西；所有，用户所拥有的东西；身份，访问者是谁。
多因子认证在传统银行业务发挥着巨大的作用，随着越来越多的银行和金融服务转向互联网和移动端，多因子认证也面临一些新的挑战。智能手机逐步成为网络银行的缺省终端，智能手机平台多样化、短信劫持、大量的APP漏洞等，使得移动互联网安全挑战远比传统的PC互联网要大且更为复杂。
金融服务提供者通常应对这些安全挑战的方式是增加更多的因子，如人脸，指纹，声纹，虹膜等。这些固然是一种安全的方法，但对用户体验造成打扰。如何平衡安全风险和用户体验，是困扰金融服务界的一个难题。
1 智能化的多因子认证
近年来，国际产业界逐渐摸索出一套更完整的解决方案——智能化的多因子认证体系。
如上图所示，智能化多因子认证在流程上分两个阶段：风险评估和验证手段。
01 风险评估
风险评估的工作是在无侵扰的模式下进行，金融行业在用户无感知的情况下（如：划屏力度等）或推测用户的地理位置、行为属性，并据此对账号风险进行评估，一旦此风险评分超越某既定的阈值，系统即可触发一种或多种验证手段来加强安全防护。
02 验证手段
1）传统的验证手段
工业界在长期的身份验证实践积累中，逐步形成一些成熟的验证手段。这些手段包括：密码卡，短信验证，语音电话，U盾，文字验证码，图形验证码，滑动验证等等。这些手段行之有效，但有时对访问者的侵扰较多，用户体验方面有所欠缺。
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