尽管密码无处不在,但它们并不是万无一失的,也不能单独保护您的在线身份。根据 Verizon 的数据,过去十年中报告的近三分之一的数据泄露事件都是由凭据被盗造成的,其中包括一些史上最大规模的数据泄露事件。
相反,业界普遍认为通行密钥是替代密码最突出的解决方案。超过 150 亿个在线账户可以使用通行密钥,包括 Amazon、Apple、Google 和 Microsoft 在内的科技巨头都在共同推广通行密钥的采用。
但由于通行密钥缺乏可移植性且操作普遍笨重,用户仍然对其望而却步。
网络安全创业公司 Hawcx 旨在通过其新的无密码认证技术解决通行密钥带来的一些困扰。该技术保留了通行密钥的优点,同时去除了其局限性。
正如 Ars Technica 的 Dan Goodin 所指出的,用户在账户上设置通行密钥时会觉得繁琐,在多个设备间使用通行密钥登录时也会遇到挑战。虽然通行密钥无疑比密码提供更好的安全性,但对于大规模使用通行密钥的企业来说,账户锁定和恢复可能会带来高昂的成本。
Hawcx 由在 Adobe、Google 和 New Relic 工作了近二十年的 Riya Shanmugam,以及首席技术官 Selva Kumaraswamy 和首席科学家 Ravi Ramaraju 于 2023 年共同创立。该公司表示,他们提供了一个平台无关的解决方案,开发者只需添加五行代码就能启用其无密码技术。
Hawcx 表示,其解决方案不依赖于从设备传输或存储私钥 (如通行密钥那样)。Shanmugam 告诉 TechCrunch,Hawcx 会在用户每次登录时通过加密方式生成私钥。
由于生成的私钥不会存储在用户设备上,Hawcx 表示其技术可以在不支持典型通行密钥设置的老旧设备上运行。
"从根本上说,我们并不是在重新发明轮子,"Shanmugam 告诉 TechCrunch。
举个例子,如果用户从一个设备切换到另一个设备,Hawcx 的解决方案会询问他们是否要在账户上注册新设备,并验证用户的身份以允许登录。
然而,在这种情况下,该解决方案不会创建另一个存储在新设备或云服务中的私钥——这与典型的通行密钥设置不同,后者要么在新硬件上生成并存储新的私钥,要么使用旧设备进行验证,或通过云服务同步。
"没有人在挑战基础本身,"Shanmugam 在谈到数字身份管理领域的竞争时说。"我们挑战的是基础本身。我们不是在通行密钥协议的基础上进行构建。我们认为这个协议对用户、企业和开发者来说都有着巨大的限制,我们可以让它变得更好。"
Hawcx 已申请专利,但其技术尚未被公司部署或经过第三方验证,这可能会影响对其服务的信任。
尽管如此,Hawcx 已在由 Engineering Capital 领投、Boldcap 参投的种子轮融资中筹集了 300 万美元,用于加速产品开发和市场推广。
Shanmugam 告诉 TechCrunch,该创业公司正在与大型银行和游戏公司洽谈,计划在未来几周内开始试点,这些试点将持续三到六个月,面向有限用户群。该公司还计划让斯坦福大学的"几位密码学专家"对这项技术进行验证。
"随着我们推出通行密钥,采用率很低。对我来说很明显,尽管通行密钥很好,解决了安全问题,但可用性问题仍然存在,"ADP 消费者身份总监 Tushar Phondge 告诉 TechCrunch。
Phondge 看好 Hawcx 的技术,并准备在 ADP 部署试点,测试它是否能解决通行密钥带来的问题,包括设备依赖性和核心系统锁定。
最终,Shanmugam 表示,Hawcx 旨在随着时间推移成为企业的统一认证平台,并与不同参与者合作,整合文档验证、实时视频验证甚至背景调查等服务。
好文章,需要你的鼓励
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
谷歌发布基于Gemini 3的快速低成本模型Flash,并将其设为Gemini应用和AI搜索的默认模型。新模型在多项基准测试中表现优异,在MMMU-Pro多模态推理测试中得分81.2%超越所有竞品。该模型已向全球用户开放,并通过Vertex AI和API向企业及开发者提供服务。定价为每百万输入token 0.5美元,输出token 3美元,速度比2.5 Pro快三倍且更节省token用量。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。