|
시장보고서
상품코드
1872095
패시브 인증 : 세계 시장 점유율과 순위, 총판매량 및 수요 예측(2025-2031년)Passive Authentication - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031 |
||||||
세계의 패시브 인증 시장 규모는 2024년에 16억 7,200만 달러로 추정되며, 2025-2031년의 예측 기간 중 CAGR 16.9%로 성장하며, 2031년까지 52억 8,900만 달러로 확대할 것으로 예측됩니다.
패시브 인증은 기존의 액티브 인증(비밀번호 입력, SMS 인증 코드 등)과는 다른 새로운 인증 방식으로, 사용자가 추가 조작 없이 본인 확인 절차를 완료하는 방식입니다. 기기 및 시스템과의 상호 작용 중에 생성되는 다양한 행동 데이터, 기기 속성 데이터, 환경 데이터를 지속적으로 수집 및 분석하여 사용자의 신원 진위 및 정당성을 추론합니다.
행동 데이터에는 사용자의 키보드 입력 습관(키 입력 강도, 리듬, 간격 시간 등), 마우스 이동 궤적(속도, 정지 지점, 클릭 빈도), 선호하는 페이지 탐색 순서, 습관적인 용도 조작 프로세스 등이 포함됩니다. 예를 들어 비밀번호를 입력할 때 비교적 일정한 키 입력 간격으로 빠르게 입력하는 경향이 있는 사용자, 웹 페이지 탐색시 항상 특정 컨텐츠 영역부터 탐색을 시작하는 사용자 등을 들 수 있습니다. 이러한 행동 특성은 지문과 마찬가지로 고유한 특성으로, 수동 인증에서 풍부한 식별 기준을 제공합니다.
디바이스 속성 데이터에는 사용자가 사용하는 디바이스의 하드웨어 정보가 포함되어 있습니다. 구체적으로는 기기 모델, 운영체제 버전, 화면 해상도, 기기 고유 식별자 등을 들 수 있습니다. 기기마다 이러한 속성이 다릅니다. 디바이스 속성을 정확하게 식별 및 대조하여 사용자가 정당한 사용자인지 여부를 판단할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어 기업 직원들은 일반적으로 특정 컴퓨터 모델과 통일된 OS 버전을 갖춘 업무용 기기를 사용합니다. 회사의 기기 기준을 충족하지 않는 기기에서 로그인 행위가 감지되면, 시스템은 경고를 발령합니다.
환경 데이터에는 사용자의 네트워크 환경(IP 주소, Wi-Fi, 모바일 데이터 등 네트워크 유형, 네트워크 신호 강도) 및 위치 정보(GPS 측위, 기지국 측위)가 포함됩니다. 예를 들어 사용자가 평소 회사 근처에서 사내 Wi-Fi 네트워크를 통해 시스템에 로그인하던 사용자가 어느 날 갑자기 낯선 모바일 데이터 통신망을 이용해 다른 장소에서 로그인을 시도하는 경우, 시스템은 이러한 환경 데이터의 비정상적인 변화를 기반으로 추가 보안 검증 메커니즘을 실행할 수 있습니다. 추가적인 보안 검증 메커니즘을 작동시킬 수 있습니다.
현대 디지털 시대에 정보 보안은 기업과 개인 모두에게 핵심적인 관심사가 되고 있습니다. 기존의 비밀번호 인증 방식은 널리 사용되고 있는 무차별 대입 공격, 비밀번호 유출, 피싱 공격 등의 보안 위협에 취약하여 기업과 사용자의 데이터를 심각한 위험에 노출시키고 있습니다. 관련 데이터에 따르면 데이터 침해의(X)% 이상이 비밀번호 보안 취약점과 관련이 있다고 합니다. 이러한 심각한 상황에 따라 시장에서는 보다 효율적이고 안전한 인증 솔루션이 절실히 요구되고 있으며, 이는 수동 인증 기술의 등장으로 이어지고 있습니다.
산업 응용 범위의 관점에서 볼 때, 패시브 인증은 여러 분야에서 독자적인 가치를 발휘하고 있습니다. 대규모 금융 거래와 민감한 고객 정보가 관련된 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 업계에서는 엄격한 보안 인증 요건이 필수적입니다. 패시브 인증 기술은 자금 이체, 온라인 뱅킹 로그인 등 온라인 거래시 사용자의 행동과 디바이스 환경을 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다. 이를 통해 거래의 안전성을 보장하고 부정 위험을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 예를 들어 한 대형 은행은 수동 인증 기술을 도입한 후 거래에서 부정행위 발생률이(X)% 감소했습니다.
E-Commerce 분야에서는 온라인 쇼핑이 확산됨에 따라 소비자들은 구매 과정에서 편의성과 보안을 점점 더 중요하게 여기고 있습니다. 패시브 인증을 통해 소비자는 비밀번호를 반복적으로 입력하지 않고도 상품 검색 및 거래를 완료할 수 있으며, 쇼핑 경험을 향상시키는 동시에 거래의 안전성을 보장하고 금전적 손실로 이어질 수 있는 계정 도용을 방지할 수 있습니다.
소매 업계의 회원 관리 시스템에서도 수동 인증을 활용하여 회원의 신원을 자동으로 식별하고 확인합니다. 회원이 매장에 입장하여 모바일 앱을 이용할 때, 시스템은 수동 인증을 통해 신원을 확인할 수 있으므로 한정 할인 정보 푸시 등 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.
IT 및 통신 산업에서 패시브 인증은 기업 내부 네트워크 접근 제어와 통신 사업자의 사용자 신원 확인 모두에서 중요한 역할을 하며, 네트워크 통신의 안전성과 안정성을 보장합니다.
이 보고서는 세계의 패시브 인증 시장에 대한 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다. 총매출액, 주요 기업의 시장 점유율과 순위에 초점을 맞추고, 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 수동 인증 시장을 분석합니다.
이 보고서는 패시브 인증 시장 규모, 추정치 및 예측치를 2024년을 기준 연도로 하여 2020-2031년의 기간 중의 과거 데이터와 예측 데이터를 포함하는 판매 매출로 제공합니다. 정량적 분석과 정성적 분석을 통해 독자들이 비즈니스/성장 전략을 수립하고, 시장 경쟁 구도를 평가하고, 현재 시장에서의 위치를 분석하고, 수동 인증에 대한 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
시장 세분화
기업별
유형별 부문
용도별 부문
지역별
The global market for Passive Authentication was estimated to be worth US$ 1672 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 5289 million by 2031 with a CAGR of 16.9% during the forecast period 2025-2031.
Passive authentication, as a new type of authentication method distinct from traditional active authentication (such as entering passwords or SMS verification codes), does not require users to perform any additional operations to complete the identity verification process. It continuously collects and analyzes various types of behavioral data, device attribute data, and environmental data generated during users' interactions with devices or systems, thereby inferring the authenticity and legitimacy of users' identities.
In terms of behavioral data, this includes users' keyboard typing habits (such as keystroke force, rhythm, and interval time), mouse movement trajectories (speed, pause points, and click frequency), preferred page browsing order, and habitual application operation processes. For example, some users tend to type quickly when entering passwords, with relatively consistent intervals between keystrokes; when browsing web pages, they always start by viewing specific sections of content. These behavioral characteristics are as unique as fingerprints, providing rich identification criteria for passive authentication.
Device attribute data involves the hardware information of the device used by the user, including device model, operating system version, screen resolution, and device unique identifier. Different devices vary in these attributes. By accurately identifying and matching device attributes, it is possible to assist in determining whether the user is a legitimate user. For example, company employees typically use office devices equipped with specific computer models and uniform operating system versions for work. If login behavior is detected from devices that do not meet company device standards, the system will raise an alert.
Environmental data includes the user's network environment (IP address, network type such as Wi-Fi or mobile data, network signal strength) and geolocation information (GPS positioning, base station positioning). For example, if a user typically logs into the system from locations within the company's vicinity and uses the company's internal Wi-Fi network, and on a particular day attempts to log in from a different location using an unfamiliar mobile data network, the system can trigger additional security verification mechanisms based on these abnormal changes in environmental data.
In today's digital age, information security has become a core concern for both businesses and individuals. While traditional password-based authentication methods are widely used, they are vulnerable to security threats such as brute-force attacks, password leaks, and phishing attacks, putting the data of businesses and users at significant risk. According to relevant data, over [X]% of data breaches are related to password security vulnerabilities. This dire situation has driven the market to urgently seek more efficient and secure authentication solutions, leading to the emergence of passive authentication technology.
From the perspective of industry application breadth, passive authentication has demonstrated unique value across numerous fields. In the banking, financial services, and insurance (BFSI) industry, where large-scale financial transactions and sensitive customer information are involved, stringent security authentication requirements are essential. Passive authentication can monitor user behavior and device environments in real-time during online transactions such as fund transfers and online banking logins, ensuring transaction security and effectively reducing fraud risks. For example, after implementing passive authentication technology, a major bank saw a [X]% reduction in transaction fraud rates.
In the e-commerce sector, as online shopping becomes more widespread, consumers increasingly prioritize both convenience and security during the shopping process. Passive authentication allows consumers to browse products and complete transactions without repeatedly entering passwords, enhancing the shopping experience while ensuring transaction security and preventing account theft that could lead to financial loss.
Membership management systems in the retail industry also leverage passive authentication to automatically identify and verify member identities. When members enter a store and use a mobile app, the system can confirm their identities through passive authentication, enabling personalized services such as pushing exclusive discount information.
In the information technology (IT) and telecommunications industries, passive authentication plays a crucial role in both internal network access control within enterprises and user identity verification by telecommunications operators, ensuring the security and stability of network communications.
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Passive Authentication, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Passive Authentication by region & country, by Type, and by Application.
The Passive Authentication market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Passive Authentication.
Market Segmentation
By Company
Segment by Type
Segment by Application
By Region
Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 2: Detailed analysis of Passive Authentication company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 5: Revenue of Passive Authentication in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.
Chapter 6: Revenue of Passive Authentication in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.
Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.
Chapter 9: Conclusion.