La biométrie comportementale est un des outils clés des méthodes d’authentification continue, et elle s’impose rapidement dans la lutte contre la fraude numérique. Contrairement aux technologies biométriques plus connues telles que la reconnaissance faciale ou la vérification vocale, qui reposent sur l’identité propre d’un utilisateur, la biométrie comportementale s’intéresse à ce que fait l’utilisateur. Autrement dit, comment il tape, navigue sur un site web ou interagit avec un appareil.
Ces comportements forment des signatures numériques uniques et invisibles, extrêmement difficiles à reproduire, même par les attaquants les plus sophistiqués. Par exemple, alors qu’un utilisateur légitime tape généralement son mot de passe touche par touche, un fraudeur a plus tendance à le copier-coller. Cette différence — parmi des milliers d’autres signaux — permet de détecter en temps réel des anomalies sans perturber l’expérience utilisateur.
Comment fonctionne la biométrie comportementale ?
Cette technologie analyse les modèles numériques qu’une personne génère lors de ses interactions avec un appareil. Elle permet une évaluation continue des risques tout au long de la session, du début à la fin.
La solution de Facephi collecte et analyse plus de 3 000 signaux distincts grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. Cette analyse approfondie permet de créer un profil comportemental unique pour chaque utilisateur et de détecter toute déviation par rapport à son comportement habituel.
Quels types de signaux sont analysés ?
Pour construire ce profil unique, la biométrie comportementale évalue notamment :
- La biométrie de frappe : vitesse, rythme, schémas de frappe
- La biométrie de souris : trajectoires, clics et défilement
- La biométrie mobile : mouvements de l’appareil, pression tactile et gestes
Ces signaux aident à identifier les écarts par rapport au comportement normal d’un utilisateur, permettant ainsi la détection en temps réel des tentatives de fraude.
La technologie va même plus loin en intégrant le contexte technique et environnemental de chaque interaction pour affiner l’analyse. Cet aspect contextuel comprend :
- Données sur l’appareil et le réseau : système d’exploitation, type de connexion, proxies, VPN, etc.
- Géolocalisation IP et GPS, données SIM, paramètres d’accessibilité, etc.
- Indicateurs malware : signatures, trafic suspect, permissions anormales, etc.
Tous ces éléments contribuent à un score dynamique et continu de risque — capable, par exemple, de détecter une tentative d’accès depuis un appareil inconnu qui colle des identifiants, en déclenchant une alerte et en bloquant la session avant sa validation. Ce système s’adapte en temps réel sans créer de friction pour l’utilisateur légitime.
Menaces majeures combattues par la biométrie comportementale
Protection contre la prise de contrôle de compte (Account Takeover, ATO)
L’un des défis majeurs actuels en cybersécurité est la prise de contrôle de compte, où un attaquant utilise les identifiants d’un utilisateur légitime pour accéder à son compte.
La biométrie comportementale permet ici une détection en temps réel de comportements suspects durant chaque session, combinant données actuelles et historiques. Elle adapte ses défenses sans interrompre l’expérience utilisateur.
Détection de fraudes sur les nouveaux comptes (New Account Fraud, NAF)
Une autre menace croissante est la fraude liée à la création de nouveaux comptes, souvent avec des identités volées ou synthétiques, pour commettre des crimes financiers, escroqueries ou blanchiment.
Grâce à son analyse comportementale, Facephi peut :
- Détecter en temps réel les comportements suspects et schémas frauduleux
- Empêcher les prises de contrôle dès la phase initiale
- Générer des scores précis pour identifier les comptes frauduleux
- Distinguer les utilisateurs légitimes des potentiels attaquants
Cela offre une protection précoce et réduit drastiquement le risque que des comptes frauduleux passent entre les mailles du filet.
Avantages d’intégrer la biométrie comportementale dans la prévention de la fraude
Intégrer cette technologie à un écosystème de cybersécurité renforce non seulement la protection, mais améliore aussi l’efficacité et l’expérience utilisateur. Parmi ses bénéfices principaux :
- Automatisation intelligente de l’analyse des risques, grâce à une IA adaptative
- Protection proactive et sans friction contre la criminalité financière
- Réduction des coûts opérationnels par l’élimination des tâches manuelles inutiles
- Protection des utilisateurs légitimes par le blocage des accès frauduleux
Dans un monde où l’identité numérique devient le nouveau périmètre de sécurité, protéger les utilisateurs sans nuire à leur expérience est plus crucial que jamais. Les méthodes traditionnelles ne suffisent plus : la biométrie comportementale représente un changement de paradigme. Elle permet de détecter la fraude avant même qu’elle ne se produise, sans interrompre le parcours utilisateur.
Demandez une démonstration de notre solution de biométrie comportementale et découvrez comment prévenir la fraude avant qu’elle ne survienne.