新興軟件開發趨勢推動金融科技安全

在快節奏的金融科技（FinTech）世界中，安全並不是奢侈品，而是信任、合規和創新的基石。隨着數字支付、貸款平臺、交易應用程序和加密解決方案的激增，惡意行為者針對的攻擊也隨之增多。現成的安全模塊可以作為基礎，但具有前瞻性的金融科技公司正在採用定製軟件開發，以在不斷變化的威脅中領先一步。下面，我們探討了定製工程領域正在徹底改變金融科技安全性的七個前沿趨勢，從人工智能增強的漏洞掃描到零信任架構及其他版本。

傳統的靜態分析工具僅在編寫代碼后標記已知的可訪問性（緩衝區溢出、SQL注入、不安全的反序列化）。下一個前沿是將機器學習直接集成到定製軟件開發生命周期中。通過訓練歷史提交、漏洞數據庫和利用遙感數據的模型，金融科技公司可以預測哪些新代碼更改最有可能在合併之前引入安全缺陷。

以這種方式轉移安全性可以節省時間、減少補丁周期並將彈性嵌入到每個版本中。

傳統的巨石通常依賴於加固的邊界（防火牆、VPN、入侵檢測系統）來阻止攻擊者。但一旦進入，對手就可以隨意橫向移動。定製自定義軟件開發支持基於微服務的零信任架構，其中每個服務到服務調用都經過身份驗證、授權和加密。

這種遏制策略可以阻止憑證填充、橫向旋轉和「跳島」，確保一項服務的漏洞不會損害整個生態系統。

對靜態和傳輸中的數據進行加密是標準做法。但金融科技公司還需要在不暴露它的情況下計算這些數據--信用評分、欺詐檢測、定價。完全同質加密（FHE）允許對密文進行操作，產生解密為正確的明文結果的加密結果。

將同質加密嵌入核心服務中，讓金融科技公司提供強有力的隱私保證：敏感數據永遠不會離開其加密外殼，即使在分析過程中也是如此。

監管合規--反洗錢、KKC、證券報告--需要防篡改記錄。傳統的數據庫可能會被內部人士或惡意軟件更改。自定義區塊鏈層通過將日誌錨定在僅附加分類帳中來解決這個問題。

這種定製集成通過加密不變性證明縮小了合規性差距、簡化了審計並阻止內部篡改。

密碼和一次性代碼仍然容易受到網絡釣魚、SIM卡交換和憑據泄露的影響。爲了應對這一問題，金融科技創新者正在將持續的行為生物識別認證集成到其自定義軟件開發路線圖中，確保會話在登錄后很長時間內保持安全。

自定義構建這些模塊可以完全控制隱私、設備上數據駐留以及與核心服務的緊密集成，最大限度地減少第三方風險。

欺詐團伙跨越機構，但隱私權限（GDPR、CCPA）限制數據共享。聯合學習（FL）允許每家銀行或處理器根據專有數據訓練本地模型，僅共享全球模型的聚合梯度。

這個量身定製的FL框架使金融科技參與者聯盟能夠比任何單一實體更有效地打擊欺詐模式，而不會暴露原始PRI或交易日誌。

WAF和網絡防禦在應用程序邊界之外運行;應用程序自我保護將傳感器嵌入流程內部，檢測和阻止來自內部的攻擊。

通過將RASP直接設計到代碼庫中，金融科技供應商獲得了無與倫比的可見性和控制力--這是合規、以客户為中心的安全性的標誌。

隨着威脅的演變--人工智能驅動的漏洞探測、自動化社交工程、多態惡意軟件--金融科技必須超越商品防禦。最具彈性的組織將安全性視為自定義軟件開發的核心支柱，將先進的保護貫穿設計、構建、部署和運行時。

預測性人工智能掃描在發貨前發現零日缺陷。零信任微服務包含違規行為。同質加密在分析下保護隱私。每一種趨勢都證明了一個獨特的事實：定製工程產生定製安全性。

通過投資這些由專業開發團隊精心設計的新興實踐，金融科技創新者可以提供快速、合規且高度安全的體驗。在一個信任等同於交易量的行業中，強大的定製安全性的投資回報率可能決定市場領導地位或退出。

Beninga免責聲明：本文來自無薪外部撰稿人。它不代表Benzinga的報告，也沒有對內容或準確性進行編輯。