数字身份验证是验证用户或设备身份的过程，以便能够访问敏感应用程序、数据和服务。现在有多种方法可以验证身份。以下是现今企业中最受欢迎的数字身份验证方法：

独特密码

当我们大多数人想到身份验证时，通常想到的是用户名和密码的独特组合。在企业中，密码仍然是最常见的数字身份验证方法。用户或设备通常有自己的用户名，而这不是秘密。此用户名与只有用户或设备知道的唯一秘密密码相结合，以访问公司数据、应用程序和服务。虽然独特密码身份验证方法有效，但用户必须管理的密码数量可能会使这种方法变得繁重。这是单点登录（SSO）等技术变得如此流行的原因之一。通过使用SSO，用户使用单个密码进行身份验证，并允许用户访问多个分配的企业服务。

生物识别认证

现在生物识别认证已经很常见，智能手机、平板电脑和个人电脑等设备将生物识别技术纳入其硬件，以进行数字身份验证。指纹和面部识别最常使用；其他生物识别方法还包括手部特征、视网膜和虹膜扫描、语音识别和基于签名的分析。虽然生物识别技术很受欢迎，但也带来隐私和安全问题，这需要企业去解决。了解生物识别认证的利弊很重要。

多因素认证（MFA）

使用多重身份验证，用户使用两种或多种方法验证其身份。一种常用的MFA形式是双因素身份验证（2FA），它采用标准流程：请求用户名和密码，并应用第二层验证。2FA中的第二层可能包括发送到特定手机号码的短信、硬件和软件令牌的使用、生物识别身份验证或向用户推送通知。

自适应认证

这种方法与基于风险的身份验证有关，允许安全团队基于各种因素来设置身份验证策略，以授权或拒绝访问，这些因素包括IP地址、用户角色、位置、设备、被访问数据的敏感性和其他风险因素。这些基于背景信息的自适应身份验证元素是零信任模型的基础。通过零信任策略，企业将其用户和设备身份验证设置为严格的最低值，因此，顾名思义，身份和访问管理系统默认不会信任任何人。这种对隐性信任概念的拒绝需要严格的、几乎连续的身份验证，与安全边界的一次性检查相反。

行为认证

行为生物识别认证可以涉及分析击键动态或鼠标使用特征。为了验证用户或机器，人工智能会分析用户数据或设备的典型计算行为。如果该行为超出预定义的基线，它会触发对该用户或设备被授权访问的内容的锁定。

设备识别

端点安全管理平台可以识别授权硬件，并立即启用对某些网络资源的访问。对于允许用户在个人设备上访问业务应用程序的公司来说，这种类型的身份验证尤为重要。这是一项额外的预防措施，以确保只有被认为合适的设备才能连接到网络。