Cómo la inteligencia artificial impulsa la gestión de identidad global y precisa en Telesign

Joe Burton, CEO de Telesign, una empresa de autenticación de identidad digital, habló con Newsmatic sobre cómo el "difuso" ámbito entre el análisis estadístico y la inteligencia artificial puede impulsar una gestión de identidad global, rápida y precisa.

La Evolución de la Autenticación y la Utilización de la Inteligencia Artificial

Aunque Telesign ha sido fundamental en el desarrollo de la autenticación de dos factores, tiene una participación marginal en un mercado dominado por compañías como Persona, OpenID, Okta, Duo Security y LastPass.

Burton dijo que la empresa está mirando hacia adelante, con grandes planes de utilizar nuevas tecnologías y servicios impulsados por IA para destacarse de sus competidores. Un enfoque clave desde 2019 ha sido la evolución de su liderazgo en Plataforma de Comunicaciones como Servicio, prescindiendo de las contraseñas y enfocándose en los números de teléfono móvil para la verificación de identidad, el modelado de datos y las comunicaciones personalizadas.

Burton, quien se convirtió en CEO de Telesign en 2021, habló sobre el uso del aprendizaje automático en la empresa y cómo proporcionar seguridad sin aumentar la fricción para los consumidores.

Análisis para la Gestión de Identidad Basada en el Comportamiento del Usuario

TR: ¿En qué medida es el análisis crítico para la gestión de identidad en términos del comportamiento del usuario?

Burton: Dado que vemos aproximadamente 5 mil millones de números de teléfono únicos en nuestros sistemas cada mes en 195 países en nombre de unas 3,000 empresas, tengo una muy buena idea de cómo se ve una persona que está viajando en comparación con una persona cuya identidad ha sido robada. Estamos observando 2,200 atributos diferentes de los patrones de uso de su teléfono y estamos utilizando todo eso para entrenar un modelo de aprendizaje automático que es extremadamente rápido y preciso. Puedo determinar si este parece o no un número de teléfono legítimo con una serie de análisis AI comprensibles.

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La Importancia de la Explicabilidad en los Resultados del Análisis

TR: ¿Qué tan importante es la parte de explicabilidad de este resultado?

Burton: Creo que esto va a ser fundamental para cualquier AI con trascendencia en el futuro. Tal como en un examen de Placement Avanzado en la escuela secundaria; si alguien escribiera una respuesta sin mostrar su trabajo, no le daríamos mucho crédito. No creo que debamos dar crédito a una IA que no puede explicar por qué hizo lo que hizo.

TR: ¿Necesitan los clientes, los sitios web y las aplicaciones, conocer el origen de la decisión?

Burton: Vuelvo nuevamente al mundo real; un buen profesor podría darle a un alumno una mala calificación por dar una respuesta incompleta, un mejor profesor les pedirá que expliquen cómo llegaron a la respuesta. Deberíamos tener los mismos estándares para la IA.

Generación de Análisis a partir de los Modelos de Datos

TR: ¿Cómo generan análisis a partir de los modelos de datos?

Burton: Construimos nuestro sistema de IA para enfocarlo principalmente en el uso de inteligencia global, rápida y precisa sobre la probabilidad de que una persona sea quien dice ser: la persona que está creando una cuenta en el sistema X.

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La Importancia de la Privacidad en la Gestión de Identidad

TR: ¿No tienen que almacenar una gran cantidad de datos personales para hacer esto?

Burton: No tenemos un enorme conjunto de datos de ninguna persona en particular. En cambio, cuando enviamos una notificación a un número de teléfono, quizás cada vez que veo ese número de teléfono ha cambiado de ubicación, o tal vez el usuario está en modo de roaming en la red Vodaphone en todo el mundo. Alimentamos eso en la IA y creamos un nuevo modelo estadístico basado en un evento de movimiento en este número de teléfono en Europa. Luego, descartamos los datos. Pero lo que tenemos es este modelo estadístico interesante.

TR: ¿Entonces el modelo de datos que desarrollan, no los datos reales, funciona como un proxy para el usuario?

Burton: Cuando hay un evento nuevo, no estamos haciendo una búsqueda en una base de datos, estamos jugando a las veinte preguntas: esta persona acaba de intentar registrarse en, digamos, tres sitios web de ropa para mujeres seguidos, y digamos que este comportamiento es atípico para ese número, y no es el Día de San Valentín ni Navidad. Enviaríamos un conjunto de códigos de razón que revelan que hemos observado nuevos hábitos que implican nuevos proveedores de un tipo diferente al que la persona ha hecho negocios en el pasado, en una ubicación diferente.

La Importancia de la Inteligencia Artificial en la Gestión de Identidad

TR: ¿Por qué se requiere IA para este tipo de visualización del usuario? ¿No se puede hacer esto con análisis estadísticos sin IA?

Burton: Hay un par de respuestas. En primer lugar, existen muchos tipos de IA. Por ejemplo, estamos utilizando regresiones logarítmicas: análisis estadístico sofisticado con un poco de "fuzziness" de IA alrededor de los bordes. Puedo decir: "¿Cuánto se parece estadísticamente este comportamiento al comportamiento normal? ¿La actividad alrededor de este número de teléfono se está alejando cada vez más del comportamiento estadístico normal para este usuario y quizás se asemeja más al de una cohorte diferente, como una granja de bots?". Y no obtendrías esto de un modelo puramente estadístico a menos que hicieras una búsqueda binaria en cada uno de sus nodos. Sin IA, a menos que seas muy bueno, tendrías que conservar los datos personales e identificables de todos. Estoy entrenando el modelo, desechando los datos, entrenando el modelo, desechando los datos.

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La Protección de Datos Sin Comprometer la Seguridad

TR: Y ¿cómo mejora esta aplicación de IA "fuzzy" el ciclo de protección?

Burton: Es un cambio de vida. Si nos hackearan, no es que quisiera eso, obtendrían una serie de modelos estadísticos. No hay datos que mencionar. Realmente no quieres que tenga un historial de todo lo que has hecho en los últimos veinte años. No lo tengo. Tengo un número estadístico, un modelo adjunto a un número de teléfono, por lo que si me pasa un evento nuevo puedo decir qué tan similar o no es el comportamiento típico con un conjunto de códigos de razón.

Los Desafíos en la Autenticación y la Identidad Digital

TR: ¿Cuáles son los mayores desafíos en la autenticación y la identidad digital?

Burton: Bueno, la identidad es una carrera armamentista: dame un nombre, dame un nombre y una contraseña, ahora haz la contraseña más larga, ahora responde tres preguntas de seguridad, haz siete preguntas de seguridad. Así que es un desastre. En Telesign, esta idea de modelar basado en casos de uso, como alguien intentando crear una cuenta, iniciar sesión en una cuenta, pagar bienes digitales en un sitio de juegos, pedir un taxi, poder construir modelos que sean globales, rápidos y precisos es gran parte de nuestra magia. Tenemos estos modelos para casi todos los números de teléfono móvil en 192 países, por lo que si viajas a Pakistán e intentas iniciar sesión en tus sistemas habituales, ya tendremos una sólida idea de si esto parece ser tú en Pakistán o un hacker. Esto es realmente importante.

La Importancia de una Experiencia de Usuario Segura y sin Fricción

TR: ¿Qué es lo que más te entusiasma en términos de los avances de Telesign?

Burton: Estoy emocionado por combinar una postura de confianza cero por un lado, con la creación de una experiencia de cliente superior, porque, típicamente, estas cosas se contraponen entre sí: si quieres estar seguro en cuanto llegas a un sitio web, te haremos hacer 500 cosas para demostrar que eres tú. Odio esa idea. A medida que nos movemos hacia el contexto digital, la seguridad con una alta fricción no es la respuesta. Cero fricción tampoco es la respuesta. La respuesta es adaptar la fricción al sitio web. La cantidad correcta de fricción en el momento adecuado, eso es nuestra misión y, francamente, solo funciona realmente bien con un uso muy inteligente de IA.

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