任何 MFA 方案都必须包含传感器、计算和存储系统。在各个层面上，每个人都可能遭受各种攻击。因此，安全对于保护隐私至关重要。因此我们将首先直接针对输入设备。数据伪造是一大威胁。生物识别技术被用于许多不同的市售 MFA 机制中，任何潜在的入侵者都有机会调查传感器技术、包括硬件和软件在内的整体系统配置。系统和硬件架构师的主要目标是提供安全的环境或预测网络钓鱼机会。考虑收集真实或数字模式并在 MFA 系统内复制它们。然而，生物特征欺骗尝试相当容易进行，尽管尝试的成功取决于系统的质量，通常与该特定系统的成本有关。
虽然生物识别技术可以提高 MFA 系统的效率，但它也增加了入侵者可能利用的漏洞的频率。获取生物特征样本对于攻击者来说尤为重要，因此在获取、传输、存储和处理阶段保护生物特征数据需要更高级别的安全性。由于输入设备和数据库之间使用恢复和配对块建立的不安全连接，也可能发生盗窃。为了对抗这些类型的威胁，数据加密至关重要。 MFA 身份验证结果存储在通常存储在单一位置的数据库中，导致 MFA 系统内存在潜在的单点故障。为了保护数据免遭欺诈，除了采用高级别的加密外 阿根廷电报筛选 ，还需要更高级别的隔离。
4. 稳健性
生物识别技术，尤其是指纹识别技术，自广泛引入以来往往无法满足“稳健性”要求。例如，语音识别在安静的环境中大多是可靠的，但是，如果在演讲附近的环境噪音水平增加，则可能会出现更高的失败率。早期的面部识别系统在缺乏充足照明或合适的摄像头硬件的情况下无法稳定工作。未注册（FTE）率和未获取（FTA）率通常用于评估系统和人机接触之间的经验差距。
由于 MFA 很大程度上依赖于生物识别技术，因此它可以被描述为固有概率性的。依赖于近似的模式匹配领域是生物特征认证的基础。用户之间的差异对于每个 MFA 系统来说都是必不可少的，每次准确的匹配都至关重要。即使是同一个人，每次指纹扫描都会因呈现角度、施加的力度、皮肤湿度或传感器的精确度等不同而有所差异。
错误接受率 (FAR) 和错误拒绝率 (FRR) 是评估生物特征识别系统有效性时需要考虑的两个重要错误率。 FAR 是指未经授权人员被错误接受的身份识别案例的百分比。 FRR 关注的是授权人员被错误拒绝的发生百分比。除了FAR和FRR之外，交叉错误率（CER）是系统存在于FAR和FRR相等状态的概率。一般来说，CER 数值越低，系统性能越好。在安全性不是优先考虑的系统中，可以容忍较高的 FAR，但在高安全性应用中则需要较高的 FRR。
结论
在现代环境中实施多因素身份验证 (MFA) 带来了可用性、集成性、安全性和稳健性方面的挑战。用户接受度、普遍性和唯一性等参数的评估以及生物特征数据的保护对于 MFA 的成功至关重要。物理和技术安全系统的融合，以及保持高水平安全性和有效性的需要，要求仔细关注错误率的整合和评估。尽管存在这些挑战，有效实施 MFA 可以加强安全性并改善当今数字平台的用户体验。