تدفع التطورات المتسارعة في مشهد الأمن السيبراني شركات الاتصالات إلى تبني أدوات تحقق جديدة تتجاوز الأساليب التقليدية، بما يحد من مخاطر الاحتيال ويحسن تجربة المستخدم. وفي هذا السياق، بدأت شركة فودافون الإطلاق العالمي لخدمة «Number Verify 2.0»، التي تعتمد على شبكة الهاتف المحمول للتحقق من هوية المستخدمين، كبديل أكثر أمانًا لرسائل التحقق النصية (OTP).
وانطلقت الخدمة في كل من ألمانيا وهولندا والمملكة المتحدة، باعتبارها أولى الأسواق ضمن خطة توسع عالمية، لتوفر للشركات وسيلة متطورة للتحقق من هوية المستخدمين بالاعتماد مباشرة على شبكة الهاتف المحمول، سواء عند الاتصال عبر بيانات الهاتف أو شبكات الواي فاي.
وتتيح الخدمة للمستخدم، بعد منحه الموافقة، مشاركة رقم هاتفه بصورة فورية وآمنة مع الجهة المقدمة للخدمة، مثل البنوك أو منصات التجارة الإلكترونية، حيث يتم التحقق تلقائيًا من ارتباط الرقم بشريحة الاتصال والجهاز المستخدم، دون الحاجة إلى إدخال رمز تحقق أو انتظار وصول رسالة نصية.
أبرز تحديات التحقق التقليدي
وأكدت فودافون أن الخدمة الجديدة تستهدف معالجة إحدى أبرز نقاط الضعف في منظومة الهوية الرقمية، إذ لا تزال أرقام الهواتف الوسيلة الأكثر استخدامًا لإنشاء الحسابات، وتسجيل الدخول، واستعادة الحسابات، وتأكيد المعاملات، بينما أصبحت وسائل التحقق عبر الرسائل النصية أقل قدرة على مواجهة أساليب الاحتيال الإلكتروني الحديثة.
وأوضحت الشركة أن الاعتماد على رموز التحقق النصية لا يثبت وجود صاحب الرقم الحقيقي، وإنما يؤكد فقط إدخال الرمز المرسل إلى الهاتف، وهو ما يترك المؤسسات والعملاء عرضة لهجمات التصيد الإلكتروني والهندسة الاجتماعية، إضافة إلى هجمات الزيارات الاصطناعية (Artificially Inflated Traffic - AIT)، التي تعتمد على إنشاء طلبات ضخمة لإرسال رسائل التحقق، بما يؤدي إلى زيادة التكاليف وتعقيد عمليات المصادقة.
وقالت يوهانا وود، مديرة واجهات برمجة تطبيقات الشبكات في فودافون، إن رسائل التحقق النصية ظلت الوسيلة الافتراضية لأكثر من عقد، لكنها لم تُصمم لمواكبة التهديدات السيبرانية الحالية، مشيرة إلى أن «Number Verify 2.0» تمنح المطورين وسيلة أسرع وأكثر أمانًا للتحقق من أرقام الهواتف، مع توفير تجربة استخدام أكثر سلاسة للمستخدمين.
وأضافت أن إطلاق الخدمة بالتزامن في ثلاث دول يمثل بداية لخطة توسع عالمية تستهدف إتاحتها لعملاء الشركة من المؤسسات في مختلف الأسواق.
مزايا للشركات والمستخدمين
وأشارت فودافون إلى أن الخدمة الجديدة تساعد الشركات على رفع معدلات إتمام العمليات الرقمية من خلال الاستغناء عن إدخال أرقام الهواتف يدويًا أو انتظار وصول الرسائل النصية وكتابة رموز التحقق أثناء التسجيل أو تسجيل الدخول أو استعادة الحسابات.
كما تعزز مستويات الأمان عبر التخلص من رموز التحقق القابلة للاعتراض أو التصيد أو الاستغلال من قبل المحتالين، إلى جانب خفض التكاليف التشغيلية المرتبطة بإرسال الرسائل النصية، وتقليل محاولات التحقق الفاشلة، والحد من تأثير هجمات الزيارات الاصطناعية.
وأوضحت الشركة أن خدمة «Number Verify 2.0» أصبحت متاحة حاليًا على أجهزة أندرويد، على أن يتوسع نطاق دعمها تدريجيًا خلال المراحل المقبلة.
معيار موحد للتحقق الرقمي
وأكدت فودافون أن الخدمة تعتمد على معيار CAMARA الدولي، بما يضمن توافقها مع شبكات تشغيل الهواتف المحمولة المختلفة، ويتيح للمطورين دمجها مرة واحدة ثم استخدامها عبر أسواق متعددة مع توسع دعم شركات الاتصالات حول العالم، وهو ما يعزز فرص تحولها إلى معيار عالمي جديد للتحقق الآمن من الهوية الرقمية.
مقالات ذات صلة

كيف تعزز «MIS» البنية التحتية لمراكز البيانات في السعودية؟
تتضمن المذكرة التعاون في تطوير المراكز الجديدة في الرياض والدمام وجدة، على أن تتولى MIS أعمال التطوير والتصميم والتنفيذ للسعة المستهدفة، إضافة إلى إدارة الأصول والمرافق المرتبطة بالمشروع بعد الانتهاء من تطويره.

بدعم استثماري جديد.. «Corner» تراهن على الذكاء الاصطناعي لإعادة تعريف الخرائط
عملت Corner خلال الفترة الماضية على تطوير محرك البحث داخل التطبيق من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، بحيث أصبحت المنصة تقدم توصيات تعتمد على مراجعات المستخدمين والمحتوى المنشور داخل التطبيق

المعهد القومي للاتصالات و«Huawei» يقدمان تدريبًا في برامج متنوعة.. رابط التسجيل
تشمل البرامج التدريبية مجالات الذكاء الاصطناعي (AI)، والبيانات الضخمة (Big Data)، والبنية التحتية للشبكات (Data Communication)، والحوسبة السحابية (Cloud Computing)، والأمن السيبراني (Security)، إلى جانب تقنيات الجيل الخامس (5G).

كيف عززت «iSchool» جاهزية «Endeavor» السعودية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
البرنامج تناول عددًا من المحاور المتخصصة، شملت هندسة الأوامر، وتوظيف الذكاء الاصطناعي في تطوير المنتجات الرقمية، واستخداماته في التسويق والإعلام

