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시장보고서
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행동 바이오메트릭스 : 세계 시장 점유율(2022년)Global Market Share: Behavioral Biometrics, 2022 |
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세계 행동 바이오메트릭스 시장은 2027년까지 11.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다.
행동 바이오메트릭스는 진화하는 사이버 보안 기술입니다. 인터넷과 IoT 기기의 사용이 증가함에 따라 각 조직은 다양한 사기 행위와 사이버 범죄 행위에 대응해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이에 따라 AI와 ML 기술을 기반으로 한 고도화된 행동 바이오메트릭스 솔루션이 등장하고 있습니다. 행동 바이오메트릭스는 키보드 동작, 타이핑 리듬, 터치스크린 움직임, 사용자 재인증을 위한 기기 동작 등 다양한 디지털 행동과 인지적 행동을 요인으로 삼는다. 비밀번호 인증, 다단계 인증, 토큰 인증, 인증서 인증, 생체인증 등 기존 인증 방식과 달리 행동 생체인증은 비밀번호를 기억할 필요가 없고, 사이버 공격으로부터 사용자를 보호할 수 있어 비교적 간단한 인증 방식입니다.
각 조직은 고위험 시나리오를 감지하고 사기 방지 기능을 강화하기 위해 ID 인증에 추가적인 방어 계층을 추가하는 행동 바이오메트릭스 솔루션에 지속적으로 투자하고 있습니다. 무음 인증의 특징은 행동 바이오메트릭스 솔루션의 채택을 촉진하는 중요한 요인입니다. 금융기관들은 다양한 보안 대책과 전략을 수립하고 사용자 인증 기능을 강화하여 온라인 보안을 향상시키고 고객 사기 공격의 확산을 방지하는 데 주력하고 있습니다. 행동 바이오메트릭스 솔루션은 견고하고 확장 가능한 인증 기능을 제공하여 금융기관이 증가하는 위험에 대응할 수 있도록 지원합니다. 이 솔루션은 다양한 온라인 채널에서 사용자 행동 분석에 중점을 두어 사용자 데이터베이스의 유지 관리를 줄여줍니다.
본 보고서에서는 행동 바이오메트릭스를 "키 스트로크, 기기 조작, 터치스크린 조작, 마우스 움직임, 탐색 패턴, 양식 컨텍스트 및 유창성, 고객 라이프사이클 전반에 걸친 데이터 숙련도와 같은 행동, 인지 및 반응 속성을 기반으로 수동적이고 지속적으로 사용자를 모니터링하고 분석하는 기술"로 정의합니다. 반응의 속성을 기반으로 사용자를 모니터링, 분석, 인증하는 기술"이라고 정의하고 있습니다. 행동 바이오메트릭스는 고급 분석과 머신러닝 모듈을 활용하여 행동 위험 점수를 지속적으로 생성함으로써 오탐을 줄이고, 위험 식별 및 수정에 소요되는 시간을 최소화하여 마찰 없는 고객 경험을 제공합니다.
금융기관들은 생체인식 솔루션을 도입하고 있지만, 이 기술을 기존 보안 시스템과 통합하는 데 있어 여러 가지 문제에 직면하고 있습니다. 이러한 과제에는 정확한 의사결정을 위한 대규모 생체인식 데이터 레이크의 필요성과 데이터 저장을 위한 안전한 환경 제공의 필요성 등이 포함됩니다. 조직들은 AI와 머신러닝 기능이 계속 발전할 것으로 예상되며, 멀티모달 생체인식에 행동 프로파일링이 도입되면서 행동 생체인식 기술의 적응력과 예측 능력이 향상될 것으로 보입니다. 이러한 개선에는 사용자 상호 작용의 과거 패턴을 기반으로 사용자 실수를 예측하고 수정하며, 리소스를 올바르게 할당하는 것 등이 포함됩니다.
본 보고서에서는 세계 행동 바이오메트릭스 시장 점유율 구조를 분석하여, 솔루션 개요, 시장의 기본 구조, 도입 방식별/지역별/업종별/기업 유형별 점유율 구조, 업계 관계자를 위한 제안 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.
Quadrant Knowledge Solutions Reveals that Behavioral Biometrics Market is Projected to Register a CAGR of 11.9% by 2027.
Behavioral biometrics is an evolving cybersecurity technology. With the increasing use of internet and IOT devices, organizations are facing the growing need to combat various fraudulent and cybercrime activities. This has given rise to advanced behavioral biometric solutions which are backed by AI and ML technologies. Behavioral Biometrics factors in various digital and cognitive behaviors include keyboard dynamics, typing cadence, touchscreen movement, and device movement for user reauthentication. Unlike traditional authentication methods, including password-based authentication, multi-factor authentication, token-based, certificate-based and biometrics authentication, behavioral biometrics is comparatively simple authentication method as it does not require remembering passwords and prevents users from cyberattacks.
Organizations are continuing to invest in Behavioral Biometrics solutions to add an extra layer of defense to identity authentication to detect high-risk scenarios and enhancing fraud prevention capabilities. The silent authentication characteristic is the key factor in driving the adoption of behavioral biometrics solutions. FIs are focusing on building various security measures and strategies and strengthening the user authentication capabilities to improve online security to prevent their customers from growing fraud attacks. Behavioral Biometrics solutions provide robust and scalable authentication capabilities that aid FIs in fighting growing risks. The solutions focus on analyzing user behavior across online channels to reduce maintaining user database.
Quadrant Knowledge Solutions defines Behavioral Biometrics as "A technology that passively and continuously monitors, analyzes, and authenticates users based on their behavioral, cognitive, and response attributes such as keystroke dynamics, device handling, touchscreen interaction, mouse movements, navigation pattern, form context and fluency, and data familiarity across the entire customer lifecycle. Behavioral Biometrics leverages advanced analytics and machine learning modules to continuously generate behavioral risk scores that helps reduce false positives, minimize risk identification and remediation time and drives frictionless customer experience."
While FIs are increasingly adopting biometrics solutions, they continue to face a challenge in integrating this technology with their existing security systems. These challenges include the need to have a huge biometric data lake for accurate decisioning and the need to provide a secured environment for storing data. Organizations will continue to make advancements in AI and machine learning capabilities and adoption of behavioral profiling in multimodal biometrics will drive improvements in adaptive and predictive capabilities for behavioral biometrics technologies. These improvements would include predicting and rectifying user's mistake and correct allocation of resources based on historical patterns of user's interaction.