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A Hypothesis-Driven Multi-layer Zero Trust Authentication Framework
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AI
DOI：10.1007/s10922-026-10089-8.png)
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摘要
En 中文
随着网络攻击的日益复杂化，传统的基于静态密码的身份验证机制已无法满足现代信息系统中安全的身份验证需求。社会工程学、凭证窃取和钓鱼等攻击技术持续绕过常规安全控制，凸显了在零信任架构中采用自适应、持续身份验证机制的必要性。通过整合多因素认证（MFA）与竞争假设分析（ACH），开发了一种多层身份认证架构，以实现动态且稳健的访问控制。该架构采用三层验证框架，从基本身份验证逐步过渡到高级行为分析。其包含身份认证引擎、ACH引擎和策略引擎，共同对五个维度进行多维度行为评估：登录时间模式、设备特征、地理位置、用户操作行为和网络环境属性。通过用持续身份评估取代静态一次性认证，所提出的框架在初始访问时执行严格验证，并在整个用户会话期间保持实时监控。该方法能够检测异常行为和潜在威胁，即使凭证被攻破也能发挥作用。该架构通过模拟金融交易场景进行评估。实验结果表明，系统在识别合法访问方面达到94.3%的准确率，在检测自动化攻击方面达到96.1%的准确率。与传统双因素认证方法相比，该框架将误报率降低57%，漏报率降低47%。这些结果证明，结合ACH、MFA、行为分析和持续监控可显著提升零信任环境中的认证可靠性，并提供了一种实用、可部署的安全身份验证解决方案。
Keyword:
Zero trust architecture
Identity authentication
Analysis of competing hypotheses
Multi-factor authentication
Behavioral analysis
Continuous monitoring
期刊
IF:
3.9
论文数:
1.0K
被引数:
1.3K
机构
引用论文
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