XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多因素身份验证
量子多因素身份验证
多因素身份验证（MFA）对个人帐户和基础架构的安全性至关重要。但是，许多多因素机械性具有安全性或可用性缺陷。例如，尽管广泛使用，但使用SMS发送安全代码是MFA的不安全形式，因为电话号码很容易克隆，并且可以重定向SMS消息[20]。，在不久的将来，使用公用键盘图（例如认证和某些硬件设备）的某些身份验证机制可能会面临量子计算的挑战。在这项工作中，我们建议一种基于Gavinsky [6]在银行业中使用的既定量子方案的量子多因素身份验证机制。通过使用量子原理来防止重复和窃听攻击，提出的机制比经典多因素身份验证方案具有优势。它还基于Verifier和用户的当前需求，信任和行动，以相同的令牌为基础，以相同的令牌为基础。的好处包括以下事实：每个身份验证都不需要一个量子通信通道，验证者只需要存储经典的字符串而不是量子寄存器，就可以将令牌重新用于同一用户的多个身份验证，并且安全的经典通道并不是一项艰巨的要求。
对多因素身份验证框架的系统评价
摘要 - 在技术的新时代，可以按按钮访问和获取信息，对保护系统以及数据隐私和机密性提出了安全问题。传统的用户身份验证方式很容易受到所有平台的多次攻击。各种研究建议使用多个身份验证过程来增强系统的安全级别，即托管本地或云上。但是，关于适合组织需求的准则和适当的身份验证框架的研究有限。通过五个主要数据库进行了多因素身份验证框架的系统文献综述：Scopus，IEEE，Science Direct，Springer Link和Web of Science。审查检查了多因素身份验证框架中提出的解决方案和基础方法。组合了许多身份验证方法，以应对特定的系统和数据安全挑战。最常见的身份验证方法是生物识别身份验证，它涉及用户生物学身份的独特性。大多数拟议的解决方案都是概念证明，将来需要进行试点测试或实验。
多因素身份验证（MFA）指南
1）电话（座机或单元）； 2）短信（SMS）； 3）指纹/面部识别（Windows Hello/Touch ID）。FINRA致力于保护数据和系统组织使用的完整性和机密性。FINRA升级其安全姿势，以防止网络钓鱼和网络攻击不断发展，并降低数据泄露的风险，因此有必要退休这些选择。此外，FINRA需要进行这些更新以符合零信任体系结构以保护数据，应用程序和网络。
多因素身份验证的比较分析
云计算的指数增长需要强大的安全解决方案来保护敏感数据。传统的单因素身份验证（SFA）提供有限的保护，推动了多因素身份验证（MFA）机制的探索。本文对突出的MFA方法进行了比较分析，包括基于SMS的，基于应用程序的和生物识别验证，以评估其在增强云安全性方面的有效性。这项研究采用了多管齐下的方法。首先，我们进行了详尽的文献综述，以了解MFA技术的现有景观以及它们如何影响安全姿势。第二，我们进行比较分析，根据安全强度，用户便利性和潜在旁路漏洞评估每种MFA方法。此分析，再加上对MFA技术及其安全优势的现有研究的全面审查，对不同的MFA方法如何影响云安全性提供了整体理解。通过分析每种方法的优势，劣势和实施考虑因素，本研究旨在提供有价值的见解，以指导选择最佳的MFA方法来选择可靠的云安全性。
选择安全的多因素身份验证解决方案
下表基于公开信息，说明了各种常见解决方案如何声称满足 SP 800-63-3 所支持机制类型的标准。下表包括过去 2 年内完成联邦信息处理标准 (FIPS) 验证的常见解决方案，以及当前获得国防部批准的非 FIPS 验证解决方案。如果身份验证器或验证器通过 FIPS 140-2 验证，则会列出证书编号。验证器的本地实施需要 NIST SP 800-53 中等基线安全控制（AAL 2）和高基线控制（AAL 3），如验证器列中所述 - 具体列出了其他依赖项。部分 AAL 合规是指缺乏合规证据的解决方案 - 并注明需要的具体要求。由于标准取决于身份验证器的具体类型，因此在表格的“类型”列中使用以下键表示：
通过抗网络钓鱼的多因素身份验证
当今密码存在许多挑战。最安全的密码是那些复杂的资本和低点字母，数字和符号的密码；但是，他们很难记住，因此增加了对密码重置的需求，这是服务提供商和客户的昂贵且耗时的过程。此外，普通人还有100个密码要记住他们访问的所有站点和帐户。这使用户创建易于记住的密码，有时包括个人用户参考，例如宠物的名称或出生地，可以通过社交媒体帐户轻松地通过网络犯罪来识别。此外，人们仍然使用简单的密码，例如“ 123456”或“密码”，并且经常在多个帐户中使用这些密码。这种做法使网络犯罪分子更容易一次访问多个帐户。最后，许多人以不安全的方式维护其密码列表和/或与他人共享他们的密码和用户名，从而创造出更可能被搁置或被盗的情况。
OKTA多因素身份验证设置指南
a。根据手机类型选择iPhone或Android。这将带您进入带有指令的屏幕，以下载应用程序和QR码。b。下载应用程序后，选择Okta验证右上角的加号以添加帐户并选择扫描QR码以扫描提供的QR码。c。使用无法扫描？QR码下方的链接通过文本消息接收链接，以添加您的帐户，如果在移动设备上完成设置。QR码是特定于帐户的，请勿与任何人共享！
医疗保健物联网中自适应多因素身份验证的数据分类法
过去十年，随着我们迈向按需提供服务和数据的数字化未来，医疗保健行业面临着各种挑战。互联设备、用户、数据和工作环境的系统被称为医疗保健物联网 (IoHT)。过去十年，IoHT 设备作为具有强大可扩展性的经济高效的解决方案应运而生，以解决有限资源的限制问题。这些设备满足了物理交互之外的远程医疗保健服务需求。然而，IoHT 安全性经常被忽视，因为这些设备被快速部署和配置为满足高度饱和的行业需求的解决方案。在 COVID-19 大流行期间，研究表明，网络犯罪分子正在利用医疗保健行业，数据泄露通过身份验证漏洞瞄准用户凭据。根据 IBM 报告，密码使用和管理不当以及 IoHT 中缺乏多因素身份验证安全态势导致数百万美元的损失。因此，医疗保健身份验证安全转向自适应多因素身份验证 (AMFA) 以取代传统的身份验证方法非常重要。我们发现，缺乏针对 IoHT 数据架构的数据模型分类法，以提高 AMFA 的可行性。该观点侧重于在总结 IoHT 数据主要组成部分的数据模型的理论框架中识别关键的网络安全挑战。这些数据将以适合现代 IoHT 环境中的医疗保健用户以及应对 COVID-19 大流行的方式使用。为了建立数据分类法，我们对最近的 IoHT 论文进行了审查，以讨论 IoHT 数据管理和在下一代身份验证系统中使用的相关工作。审查了与远程身份验证和用户管理系统的问题陈述相关的 IoHT 身份验证数据技术的报告、期刊文章、会议和白皮书。仅包括过去十年（2012-2022 年）用英文撰写的出版物，以确定当前医疗保健实践及其对 IoHT 设备的管理中的关键问题。我们从数据管理和敏感性的角度讨论了 IoHT 架构的组件，以确保所有用户的隐私。数据模型满足了 IoHT 用户、环境和设备对医疗保健领域 AMFA 自动化的安全要求。我们发现，在医疗保健身份验证中，发生的重大威胁与数据泄露有关，这是由于 IoHT 设备的安全选项薄弱和用户配置不佳造成的。本文讨论了 IoHT 数据架构的安全要求以及确定的针对医疗保健设备、数据及其各自攻击的有效网络安全方法。数据分类法提供了更好的理解、解决方案和并改进远程工作环境中的用户身份验证以确保安全。
1个密码和身份验证标准
4.2多因素身份验证，由于用户密码受到损害的可能性增加，可能会要求用户使用其他方法对大学系统进行身份验证。这称为多因素身份验证（MFA）。MFA的使用极大地提高了用户帐户的安全性以及访问的数据和系统。
