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市場調査レポート
商品コード
1445889
行動バイオメトリクス:世界市場シェア (2022年)Global Market Share: Behavioral Biometrics, 2022 |
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行動バイオメトリクス:世界市場シェア (2022年) |
出版日: 2023年11月23日
発行: QKS Group
ページ情報: 英文 39 Pages
納期: 即日から翌営業日
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世界の行動バイオメトリクス市場は、2027年までに11.9%のCAGRで成長すると予測されています。
行動バイオメトリクスは進化するサイバーセキュリティ技術です。インターネットやIoTデバイスの利用が増加する中、各組織は様々な詐欺行為やサイバー犯罪行為に対抗する必要性が高まっています。このため、AIやML技術に裏打ちされた高度な行動バイオメトリクス・ソリューションが登場しています。行動バイオメトリクスは、キーボード動作、タイピングのリズム、タッチスクリーンの動き、ユーザー再認証のためのデバイス動作など、さまざまなデジタル行動や認知行動を要因とします。パスワード認証、多要素認証、トークン認証、証明書認証、バイオメトリクス認証などの従来の認証方法とは異なり、行動バイオメトリクスはパスワードを覚える必要がなく、サイバー攻撃からユーザーを守ることができるため、比較的シンプルな認証方法です。
各組織は、リスクの高いシナリオを検出し、詐欺防止機能を強化するために、ID認証に追加の防御層を追加する行動バイオメトリクス・ソリューションへの投資を続けています。サイレント認証の特徴は、行動バイオメトリクス・ソリューションの採用を促進する重要な要因です。金融機関は、様々なセキュリティ対策と戦略を構築し、ユーザー認証機能を強化してオンラインセキュリティを向上させ、顧客の詐欺攻撃の拡大を防ぐことに注力しています。行動バイオメトリクス・ソリューションは、強固で拡張可能な認証機能を提供し、増大するリスクとの戦いで金融機関を支援します。このソリューションは様々なオンラインチャネルでのユーザー行動の分析に重点を置き、ユーザデータベースの維持管理を軽減します。
当レポートでは、行動バイオメトリクスを「受動的かつ継続的に、キーストロークの動態、デバイスの操作、タッチスクリーンの操作、マウスの動き、ナビゲーションのパターン、フォームのコンテキストと流暢さ、顧客ライフサイクル全体にわたるデータの精通度などの行動・認知・反応の属性に基づいて、ユーザーを監視・分析・認証する技術」と定義しています。行動バイオメトリクスは、高度アナリティクスと機械学習モジュールを活用して行動リスクスコアを継続的に生成することで、誤検知を減らし、リスクの特定と修正にかかる時間を最小限に抑え、摩擦のない顧客体験を実現します。
金融機関ではバイオメトリクス・ソリューションの導入が進む一方、この技術を既存のセキュリティシステムと統合する際の課題に直面し続けています。これらの課題には、正確な意思決定のための巨大なバイオメトリクス・データレイクを持つ必要性や、データを保存するための安全な環境を提供する必要性などが含まれます。各組織は今後もAIと機械学習機能の進歩を続ける見通しで、またマルチモーダル生体認証における行動プロファイリングの採用は、行動バイオメトリクス技術の適応能力と予測能力の向上を促進すると思われます。このような改善には、ユーザーとのやり取りの履歴パターンに基づく、ユーザーのミスの予測と修正、リソースの正しい割り当てなどが含まれます。
当レポートでは、世界の行動バイオメトリクス市場のシェア構造について分析し、ソリューションの概要や市場の基本構造、導入手法別・地域別・業種別・企業の種類別のシェア構造、業界関係者向け提言、といった情報を取りまとめてお届けいたします。
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.