行動バイオメトリクスの世界市場 - 2023-2030

Global Behavioral Biometrics Market - 2023-2030

概要世界の行動バイオメトリクス市場は、2022年に16億米ドルに達し、2023-2030年の予測期間中に年平均成長率20.5％で成長し、2030年には74億米ドルに達すると予測されている。サイバー攻撃の増加、詐欺、個人... もっと見る

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DataM Intelligence データMインテリジェンス	2023年10月18日	US$4,350 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	205	英語

サマリー

概要
世界の行動バイオメトリクス市場は、2022年に16億米ドルに達し、2023-2030年の予測期間中に年平均成長率20.5％で成長し、2030年には74億米ドルに達すると予測されている。
サイバー攻撃の増加、詐欺、個人情報盗難の発生は日々増加しているため、認証技術が強化されている。パスワードや暗証番号のような従来のセキュリティ対策に加えて、行動バイオメトリクスはさらなる保護レベルを提供する。従来のアプローチと比較して、行動バイオメトリクスはよりスムーズでユーザーフレンドリーな認証体験を提供する。ユーザーは複雑なパスワードを覚える必要がなく、認証は受動的かつ継続的に行えるため、利便性が向上する。
機械学習アルゴリズムは行動バイオメトリクスの信頼性と精度を大幅に向上させ、これらのアルゴリズムは大規模なデータセットを分析し、ユーザー行動の微妙なパターンを検出することにつながる。欧州のGDPRやカリフォルニア州のCCPAのようなデータ・プライバシー規制は、組織に、より安全でプライバシーに配慮した認証方法の探求を促し、行動バイオメトリクスへの関心の高まりにつながっている。
アジア太平洋地域ではサイバー脅威や詐欺の試みが増加しており、行動バイオメトリクスは進化する脅威に適応する継続的なセキュリティ層を提供している。人工知能と機械学習の進歩により、行動バイオメトリクス・システムの精度と有効性が向上しており、同地域の組織にとってより魅力的なものとなっている。
ダイナミクス
オンライン取引の世界的な増加
世界の企業や個人は、ショッピング、バンキング、コミュニケーションなど、さまざまな活動においてデジタル・プラットフォームへの移行を加速させている。オンライン取引の利便性がオンライン取引の成長を後押ししており、行動バイオメトリクスのような安全な認証方法が重要となっている。サイバー攻撃、データ漏洩、オンライン詐欺の急増により、より強力な認証方法の必要性が高まっている。行動バイオメトリクスは、こうした脅威から保護するために、セキュリティのレイヤーを追加します。
例えば、2023年9月6日、雇用経歴審査サービスのスペシャリストであるファースト・アドバンテージ・コーポレーションは、ニューヨーク州ヒックスビルに本社を置くバイオメトリクスの新興企業、インフィニットIDを4100万米ドルの全額現金取引で買収した。インフィニットID社は、カスタムバイオメトリクス・ソリューションを提供し、指紋採取ソフトウェアに特化した子会社プリントスキャン社を所有している。
両社は、インフィニットIDは収益性の高いベンチャー企業であり、1000万米ドルを超える年間売上高が見込まれると述べている。報告書によると、ITRCと関わった被害者の16％が、ID犯罪の被害に遭った後に自殺を考えたと報告しており、前年の10％から増加している。ITRCの被害者の26％が10万米ドルを超える損失を報告しており、ID犯罪の経済的影響も深まっているようだ。
多層的なセキュリティ・アプローチの必要性の高まり
フィッシング、マルウェア、ソーシャル・エンジニアリングなど、さまざまなサイバー攻撃は、脅威の拡大の一端を担っている。こうした攻撃を阻止するには、従来のセキュリティ対策では不十分なことが多いため、追加のセキュリティ層が必要になることが多い。サイバー犯罪者はより複雑な攻撃手法を開発しているため、侵害を特定して阻止することはより困難になっている。多層的なセキュリティは攻撃者に複雑さを与え、その活動を検知する可能性を高める。
例えば、2023年10月2日、大手ハードウェアウォレットメーカーであるCoolWalletは、特にFriend.techやCoinbaseのイーサリアムレイヤー2チェーンであるBaseのようなプラットフォームを標的とした、Web3分野におけるフィッシング攻撃の脅威の高まりに対処した。Base上に構築された分散型ソーシャルメディア・プラットフォームであるFriend.techは大きな成長を遂げているが、悪意のあるアクターからの不要な注目も集めている。
CoolWalletはフィッシング攻撃に対する防御としてWeb3 SmartScanを導入し、このプロアクティブ・トランザクション・スクリーナーは、ユーザーが盗難の犠牲になる前に悪意のある行動やスマート・コントラクトの脆弱性を特定する。Friend.techやBaseとシームレスに統合するCoolWallet Proは、EAL6+セキュアエレメント、生体認証、改ざん防止デザインなどの機能を提供し、セキュリティを強化する。
行動バイオメトリクス技術の進歩
ユーザーの行動パターンを研究・解釈するために、行動バイオメトリクスは主に機械学習と人工知能技術に依存している。これらの技術が発展するにつれて、行動バイオメトリクス・システムの精度と効率は向上している。高性能なコンピューティング・リソースとクラウド・インフラが利用可能になることで、行動データをより迅速かつ効率的に分析できるようになり、リアルタイムの認証が実現可能になる。
例えば、2023年9月12日、LSEGの事業であるGIACTの金融犯罪のための提案開発ディレクターであるケイトリン・シンクレアは、消費者や企業を含む銀行の顧客の顧客ライフサイクル全体にわたる脆弱性を強調し、詐欺の格好の標的になっていると指摘した。金融機関は、従来の方法を超える多面的なアプローチを採用する必要があり、このアプローチには、多要素認証、ワンタイムパスワード、検証強化のための代替データを活用する技術の採用などが含まれる。
プライバシーの懸念と不正確なデータ
行動バイオメトリクスを使用するシステムは、常に完全に正確であるとは限らない。偽陽性または偽陰性は、ユーザのバリエーション、環境、および取得されたデータの品質などの要素によって生じる可能性がある。行動が大きく変化するユーザーや障害のあるユーザーは、これらのシステムの精度に課題をもたらす可能性がある。行動バイオメトリクスは受動的なデータ収集に依存することが多いが、ユーザーの参加も必要である。データを収集するためには、利用者は特定の行動（タイピングやスワイプなど）をとらなければならない。
行動バイオメトリクスは、ユーザーの行動や振る舞いを継続的に監視するため、ユーザーによっては押しつけがましいと感じるかもしれない。特に、システムが明確な同意や制御メカニズムなしに機密データを収集する場合、プライバシーに関する懸念が生じる可能性がある。行動バイオメトリクス・データは通常、テンプレートの形で保存され、適切に保護されない場合、盗難や漏洩の恐れがある。これらのテンプレートを保護することは、不正アクセスや悪用を防ぐために極めて重要である。
セグメント分析
世界の行動バイオメトリクス市場は、タイプ、展開、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化される。
署名分析の大幅な進歩が市場を押し上げる
近年、機械学習アルゴリズムが大きく進歩し、行動バイオメトリクスデータのより正確で信頼性の高い分析が可能になり、これが行動バイオメトリクスを署名分析に統合する実現可能性と有効性に寄与している。セキュリティが最も重要な組織は、シームレスなユーザー体験を提供することにも努めています。行動バイオメトリクスは、人が自分の名前にどのようにサインするかなどの自然な行動に基づく摩擦のない認証を可能にすることで、ユーザーの利便性を高めることができます。
2021年9月にTransactions on Engineering and Computer Scienceに掲載された論文によると、バイオメトリクス・セキュリティ・システムにおいて広く受け入れられている行動特性として、手書きの署名の重要性が指摘されている。署名には様々な動的かつ生得的な行動特性が含まれており、年齢、性別、性格、手の大きさなど、その人のソフトな特性を洞察することができる。本論文では、オフラインの手書き署名画像に基づいて、その人の性格のさまざまな特徴を判定する性格予測システムを紹介する。
地理的浸透
北米におけるデジタル変革
北米では、カリフォルニア州消費者プライバシー法や、欧州の顧客と取引する企業向けの一般データ保護規則など、厳しいデータプライバシー規制が実施されている。行動バイオメトリクスは、機密性の高いバイオメトリクス・データを保存する必要がないことが多いため、これらの規制に合致しています。北米の組織は、顧客へのデジタル・サービスの提供を中心に、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みを進めている。
例えば、2023年8月7日、BioCatch Ltd.は「BioCatch Ltd. Connect」を発表した。Connect」を発表した。このプラットフォームは、人工知能（AI）を活用してアプリケーション、デバイス、ネットワークなどさまざまなソースからのデータを分析し、特定のコンテキスト内でのユーザー行動を評価することを可能にする。基盤となる要素は、軽量のモバイルおよびウェブソフトウェア開発キット（SDK）を通じて、さまざまなソースから何千ものデータ信号を継続的に収集する。
競争状況
市場の主な世界的プレイヤーには、BioCatch Ltd.、Nuance Communications, Inc.、LexisNexis Risk Solutions、Ping Identity、Zighra Inc.、IKS TN S.r.l.、Fair Isaac Corporation、Mastercard International Incorporated、ThreatMark、Plurilock Security Inc.などがいる。
COVID-19の影響分析
ロックダウンや社会的距離を置く措置が講じられる中、人々は仕事、教育、買い物、娯楽のためにデジタル・チャンネルに目を向けるようになり、このようなデジタル・アクティビティの増加はより多くの行動データを生み出し、行動バイオメトリクス・システムが分析するための多くの情報を提供している。パンデミックはユーザーの行動に大きな変化をもたらした。リモートワークやオンライン学習により、タイピングパターンやマウスの動き、その他のデジタル・インタラクションが変化している。行動バイオメトリクス・システムは、これらの新しいパターンに適応し、正当なものとして認識する必要がある。
システムやサービスへの安全なリモート・アクセスの必要性が急増している。行動バイオメトリクスは、リモートワーカーに摩擦のない認証を提供し、パスワードのような従来の認証方法への依存を減らすという重要な役割を果たしている。パンデミックは、サイバー攻撃や詐欺行為の増加をもたらした。行動バイオメトリクスは、ユーザー行動の異常や疑わしいパターンを分析することで、アカウント乗っ取りやフィッシング攻撃などの不正行為を検知するために活用されている。
一部の組織では、パンデミック時の健康監視に行動バイオメトリクスの利用を模索している。例えば、タイピングパターンや声の特徴を監視して、リモートワーカーのストレスや疲労の兆候を検出する。認証とモニタリングのための行動データの収集と分析には、プライバシーに関する懸念がある。利用者は個人データの取り扱いにより敏感になり、行動バイオメトリクスの実践に対する監視が強化される可能性がある。
AIの影響
AIアルゴリズムは、行動バイオメトリクス・データを高い精度で分析・解釈することができる。機械学習と深層学習技術により、システムはユーザー行動の微妙なパターンとバリエーションを認識することができ、偽陽性と偽陰性を減らすことができる。AIは行動バイオメトリクス・データのリアルタイム分析を可能にする。これは、ユーザー認証と不正検知が瞬時に行われることを意味し、異常や疑わしい行動が検出された場合に即時のセキュリティ対応を提供する。
AIを搭載した行動バイオメトリクス・システムは、継続的に学習して進化するユーザー行動に適応することができ、確立されたパターンからの変化や逸脱を識別できるため、時間の経過とともに変化する可能性のある不正行為の検出に効果的です。AIアルゴリズムは、ユーザー行動の異常を検出することに優れており、不正アクセスや侵害されたアカウントを示す可能性のある異常な行動や予期せぬ行動を特定することができ、セキュリティの追加レイヤーを提供する。
例えば、アマゾンは2023年9月26日、AlexaLLMと呼ばれる大規模な言語モデルを搭載したアレクサ製品のための新しいAI機能を発表した。しかし、アマゾンはAIモデルを訓練するために、アレクサとユーザーの音声対話の一部を使用する予定であることが明らかになった。
アマゾンはユーザーを安心させるために、プライバシー・コントロールや、アレクサが話を聞いているときに青く光るライトやオプションの音声トーンなどのインジケーターを通じて、アレクサの体験をコントロールできるようにするとしている。しかし、"アレクサ、チャットしよう "のような機能がビジュアルIDとともに導入されたことで、合図なしで起動できるようになり、プライバシーに関する疑問が投げかけられている。
ロシア・ウクライナ戦争の影響
地政学的紛争時には、サイバー攻撃やサイバー脅威が増加することが多い。敵対する国やサイバー犯罪集団は、重要なインフラ組織や個人を標的にするかもしれない。行動バイオメトリクスは、ユーザーの行動を調査して有害な活動の兆候を調べることで、そのようなリスクを特定し低減する上で非常に有用である。紛争の影響を受けている地域では、一般的にセキュリティ問題や機密情報を保護することの価値に対する意識が高い。
紛争やセキュリティ上の懸念によって混乱が生じると、リモートで仕事をし、デジタル取引を行う人が増える可能性がある。行動バイオメトリクスは、物理的なトークンやパスワードを必要とせずに継続的な認証を提供することで、安全なリモート・アクセスやオンライン取引を促進することができる。紛争や政情不安の影響を直接受ける地域では、政府の監視や個人のデジタル活動のプライバシーに対する懸念が生じる可能性がある。
タイプ別
- 署名分析
- キーストローク動態
- 音声認識
- 歩行分析
デプロイメント別
- オンプレミス
- クラウド
アプリケーション別
- アイデンティティ証明
- 継続的認証
- リスクとコンプライアンス
- 不正検知と防止
エンドユーザー別
- BFSI
- 小売・商業
- ヘルスケア
- 政府・公共機関
- その他
地域別
- 北米
o 米国
o カナダ
メキシコ
- ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
o その他のヨーロッパ
- 南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米諸国
- アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
o その他のアジア太平洋地域
- 中東およびアフリカ
主な展開
- 2023年4月、出納に特化した大手金融テクノロジー企業であるオンベは、不正防止ツール群を強化したOnbeGuardを発表した。OnbeGuardは現在、不正検知のリーダーとして有名なBioCatch Ltd.の行動バイオメトリクスを組み込んでおり、この先進的なソリューションは、過去の支出パターン、BioCatch Ltd.の行動バイオメトリクス、チャネルデータを組み合わせて、会計、口座ログイン、ATMでの誤検知を減らしながら、支払詐欺を予測し、撲滅する。
- 2022年5月、オーストラリア・コモンウェルス銀行（CBA）は、セキュリティ機能に行動バイオメトリクスを追加することで、不正検知機能を強化する。同行は行動バイオメトリクスを活用して顧客のコンピュータ設定や個人の行動パターンを分析し、デジタル・チャネル全体におけるリアルタイムの不正検知能力を強化する。
- レクシスネクシス・リスク・ソリューションズ（LNRS）は2022年5月、不正対策ソリューションの強化のため、行動バイオメトリクス技術を提供するレクシスネクシス・リスク・ソリューションズを買収しており、今回の統合により、加盟店は重層的な防御アプローチを活用することで本人確認を強化し、不正を防止できるようになる。行動バイオメトリクスは、信頼できるユーザーがモバイル機器とどのようにやり取りしているかを分析し、この情報をその後の取引時の認証に使用する。
レポートを購入する理由
- タイプ、展開、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界の行動バイオメトリクス市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレーヤーを理解する。
- トレンドと共同開発の分析による商機の特定。
- 行動バイオメトリクス市場レベルの多数のデータを全セグメントでまとめたエクセルデータシート。
- PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと綿密な調査の後の包括的な分析で構成されています。
- 主要企業の主要製品で構成された製品マッピングをエクセルで提供。
世界の行動バイオメトリクス市場レポートは、約69の表、70の図、205ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業

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1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Type
3.2. Snippet by Deployment
3.3. Snippet by Application
3.4. Snippet by End-User
3.5. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Global Rise in Online Transaction
4.1.1.2. Rising Need for a Multi-Layered Security Approach
4.1.1.3. Advancement in Behavioral Biometrics Technology
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Privacy Concerns and Inaccurate Data
4.1.3. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Type
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Type
7.2. Signature Analysis*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Keystroke Dynamics
7.4. Voice Recognition
7.5. Gait Analysis
8. By Deployment
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment
8.2. On-Premise*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Cloud
9. By Application
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
9.2. Identity Proofing*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Continuous Authentication
9.4. Risk and Compliance
9.5. Fraud Detection and Prevention
10. By End-User
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
10.2. BFSI*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Retail and Commerce
10.4. Healthcare
10.5. Government and Public Sector
10.6. Others
11. By Region
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
11.2. North America
11.2.1. Introduction
11.2.2. Key Region-Specific Dynamics
11.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.2.7.1. U.S.
11.2.7.2. Canada
11.2.7.3. Mexico
11.3. Europe
11.3.1. Introduction
11.3.2. Key Region-Specific Dynamics
11.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.3.7.1. Germany
11.3.7.2. UK
11.3.7.3. France
11.3.7.4. Italy
11.3.7.5. Russia
11.3.7.6. Rest of Europe
11.4. South America
11.4.1. Introduction
11.4.2. Key Region-Specific Dynamics
11.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.4.7.1. Brazil
11.4.7.2. Argentina
11.4.7.3. Rest of South America
11.5. Asia-Pacific
11.5.1. Introduction
11.5.2. Key Region-Specific Dynamics
11.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.5.7.1. China
11.5.7.2. India
11.5.7.3. Japan
11.5.7.4. Australia
11.5.7.5. Rest of Asia-Pacific
11.6. Middle East and Africa
11.6.1. Introduction
11.6.2. Key Region-Specific Dynamics
11.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12. Competitive Landscape
12.1. Competitive Scenario
12.2. Market Positioning/Share Analysis
12.3. Mergers and Acquisitions Analysis
13. Company Profiles
13.1. BioCatch Ltd.*
13.1.1. Company Overview
13.1.2. Product Portfolio and Description
13.1.3. Financial Overview
13.1.4. Key Developments
13.2. Nuance Communications, Inc.
13.3. LexisNexis Risk Solutions
13.4. Ping Identity
13.5. Zighra Inc.
13.6. IKS TN S.r.l.
13.7. Fair Isaac Corporation
13.8. Mastercard International Incorporated
13.9. ThreatMark
13.10. Plurilock Security Inc.
LIST NOT EXHAUSTIVE
14. Appendix
14.1. About Us and Services
14.2. Contact Us

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Table of Contents

Summary

Overview
Global Behavioral Biometrics Market reached US$ 1.6 billion in 2022 and is expected to reach US$ 7.4 billion by 2030, growing with a CAGR of 20.5% during the forecast period 2023-2030.
Rising cyberattacks, fraud and incidences of identity theft increase day by day so there are enhanced authentication techniques. Beyond conventional security measures like passwords and PINs, behavioral biometrics provides an additional level of protection. In comparison to conventional approaches, behavioral biometrics offers a more smooth and user-friendly authentication experience. Users don't need to remember complex passwords and authentication can be passive and continuous, enhancing convenience.
Machine learning algorithms significantly improve the reliability and accuracy of behavioral biometrics and these algorithms lead to analyze large datasets and detect subtle patterns in user behaviors. Data privacy regulations like GDPR in Europe and CCPA in California have prompted organizations to explore more secure and privacy-friendly authentication methods, leading to increased interest in behavioral biometrics.
A growing number of cyber threats and fraud attempts in Asia-Pacific, where behavioral biometrics provides a continuous layer of security that adapts the evolving threats. Advancements in artificial intelligence and machine learning are improving the accuracy and effectiveness of behavioral biometrics systems, making them more appealing to organizations in the region.
Dynamics
Global Rise in Online Transaction
Businesses and individuals globally are increasingly transitioning to digital platforms for various activities, including shopping, banking and communication. The convenience of online transactions has driven their growth, making secure authentication methods like behavioral biometrics crucial. The escalating number of cyberattacks, data breaches and online fraud has heightened the need for stronger authentication methods. Behavioral biometrics adds an extra layer of security to protect against these threats.
For instance, on 6 September 2023, First Advantage Corporation, a specialist in employment background screening services, acquired Infinite ID, a biometrics startup headquartered in Hicksville, New York, in a US$41 million all-cash deal. Custom biometric solutions and owns the subsidiary PrintScan, focused on fingerprinting software.
Both companies have stated that Infinite ID, a profitable venture, is anticipated to generate annual revenues exceeding US$10 million. The report reveals that 16 percent of victims who engaged with the ITRC reported experiencing thoughts of suicide after falling victim to identity crimes, up from 10 percent the previous year. The financial impact of identity crime also appears to be deepening, with 26 percent of ITRC victims reporting losses exceeding US$100,000.
Rising Need for a Multi-Layered Security Approach
A variety of cyberattacks, including phishing, malware and social engineering are part of the growing threat landscape. Additional layers of security are frequently required because traditional security measures are frequently insufficient to thwart these assaults. Because cybercriminals are developing more complex attack techniques, it is more difficult to identify and stop breaches. Multi-layered security adds complexity for attackers and increases the chances of detecting their activities.
For instance, on 2 October 2023, CoolWallet, a leading hardware wallet manufacturer, addressed the growing threat of phishing attacks in the Web3 sector, particularly targeting platforms like Friend.tech and Coinbase's Ethereum layer-2 chain, Base. Friend.tech, a decentralized social media platform built on Base, has seen significant growth but is also attracting unwanted attention from malicious actors.
CoolWallet introduced the Web3 SmartScan as a defense against phishing attacks and this proactive transaction screener identifies malicious behavior and smart contract vulnerabilities before users become victims of theft. CoolWallet Pro, which integrates seamlessly with Friend.tech and Base, offers features such as an EAL6+ secure element, biometric verification and a tamper-proof design to enhance security.
Advancement in Behavioral Biometrics Technology
In order to study and interpret user behavior patterns, behavioral biometrics mainly relies on machine learning and artificial intelligence technologies. The precision and efficiency of behavioral biometrics systems increase as these technologies develop. The availability of high-performance computing resources and cloud infrastructure enables faster and more efficient analysis of behavioral data, making real-time authentication feasible.
For instance, on 12 September 2023, Caitlin Sinclair, Director of Proposition Development for Financial Crime at GIACT, an LSEG business, highlighted the vulnerabilities across the customer lifecycle for banks' customers, including consumers and enterprises, making them prime targets for fraud. Financial institutions, need to adopt multi-faceted approaches that go beyond traditional methods and this approach includes multi-factor authentication, one-time passwords and embracing technology that leverages alternative data for enhanced verification.
Privacy Concerns and Inaccurate Data
Systems using behavioral biometrics might not always be completely accurate. False positives or negatives may result from elements including user variation, the environment and the quality of the data that was obtained. Users with significant behavioral changes or those with disabilities may pose challenges to the accuracy of these systems. Although behavioral biometrics often rely on passive data collection, some user participation is still necessary. Users must take specific actions (such as typing or swiping) in order for data to be collected.
Some users may find behavioral biometrics intrusive, as it continuously monitors their actions and behaviors. Privacy concerns can arise, particularly when the system collects sensitive data without clear consent or control mechanisms. Behavioral biometric data is typically stored in the form of templates, which can be vulnerable to theft or compromise if not properly secured. Protecting these templates is crucial to prevent unauthorized access and misuse.
Segment Analysis
The global behavioral biometrics market is segmented based on type, deployment, application, end-user and region.
Significant Advancement in Signature Analysis Boosts the Market
Machine learning algorithms have made a significant advancement in recent years, allowing for more accurate and reliable analysis of behavioral biometric data and this has contributed to the feasibility and effectiveness of integrating behavioral biometrics into signature analysis. Security is paramount organizations also strive to provide a seamless user experience. Behavioral biometrics can enhance user convenience by enabling frictionless authentication based on natural behaviors, such as how a person signs their name.
According to the paper published in Transactions on Engineering and Computer Science, in September 2021, the significance of handwritten signatures as a widely accepted behavioral trait in biometric security systems. Signatures contain various dynamic and innate behavioral traits that can provide insights into a person's soft characteristics, including age, gender, personality and handedness. The paper presents a personality prediction system that determines different characteristics of a person's personality based on offline handwritten signature images.
Geographical Penetration
Digital Transformation in North America
North America has seen the implementation of stringent data privacy regulations, such as the California Consumer Privacy Act and the General Data Protection Regulation for businesses dealing with European customers. Behavioral biometrics aligns with these regulations as it often doesn't require the storage of sensitive biometric data. Organizations in North America are undergoing digital transformation initiatives, with a focus on providing digital services to customers.
For instance, on 7 August 2023, BioCatch Ltd. unveiled "BioCatch Ltd. Connect," a revamped anti-fraud platform powered by behavioral biometrics technology and this platform utilizes artificial intelligence (AI) to analyze data from various sources, including applications, devices and networks, enabling it to assess user behavior within specific contexts. foundational element continuously collects thousands of data signals from various sources through a lightweight mobile and web software development kit (SDK).
Competitive Landscape
The major global players in the market include BioCatch Ltd., Nuance Communications, Inc., LexisNexis Risk Solutions, Ping Identity, Zighra Inc., IKS TN S.r.l., Fair Isaac Corporation, Mastercard International Incorporated, ThreatMark and Plurilock Security Inc.
COVID-19 Impact Analysis
With lockdowns and social distancing measures in place, people have turned to digital channels for work, education, shopping and entertainment and this increased digital activity has generated more behavioral data, providing a plenty of information for behavioral biometrics systems to analyze. The pandemic has led to significant changes in user behavior. Remote work and online learning have altered typing patterns, mouse movements and other digital interactions. Behavioral biometrics systems have needed to adapt to these new patterns and recognize them as legitimate.
The need for secure remote access to systems and services has surged. Behavioral biometrics has played a crucial role in providing frictionless authentication for remote workers, reducing the reliance on traditional authentication methods like passwords. The pandemic has brought about an increase in cyberattacks and fraud attempts. Behavioral biometrics has been leveraged to detect fraudulent activities, such as account takeovers and phishing attacks, by analyzing user behavior for anomalies or suspicious patterns.
Some organizations have explored the use of behavioral biometrics for health monitoring during the pandemic. For example, monitoring typing patterns or voice characteristics to detect signs of stress or fatigue in remote workers. The collection and analysis of behavioral data for authentication and monitoring have raised privacy concerns. Users may be more sensitive to the handling of their personal data, leading to increased scrutiny of behavioral biometrics practices.
AI Impact
AI algorithms can analyze and interpret behavioral biometric data with high accuracy. Machine learning and deep learning techniques enable systems to recognize subtle patterns and variations in user behavior, reducing false positives and false negatives. AI enables real-time analysis of behavioral biometric data and this means that user authentication and fraud detection can occur instantaneously, providing immediate security responses when anomalies or suspicious activities are detected.
AI-powered behavioral biometrics systems can continuously learn and adapt to evolving user behavior and they can identify changes or deviations from established patterns, making them effective in detecting fraudulent activities that may change over time. AI algorithms excel at detecting anomalies in user behavior, they can identify unusual or unexpected actions that may indicate fraudulent access or compromised accounts, providing an additional layer of security.
For instance, on 26 September 2023, Amazon introduced new AI capabilities for its Alexa products, powered by a large language model called AlexaLLM and this technology aims to make Alexa more personalized and capable of retaining context during conversations. However, it was revealed that Amazon plans to use some user voice interactions with Alexa to train its AI model.
Amazon reassured users that they will maintain control over their Alexa experience through privacy controls and indicators, such as a glowing blue light and optional audible tones when Alexa is listening. However, the introduction of features like "Alexa, let's chat" with Visual ID, which allows activation without cue words, raises questions about privacy.
Russia-Ukraine War Impact
During times of geopolitical conflict, there is often an increase in cyberattacks and cyber threats. Adversarial nations or cybercriminal groups may target critical infrastructure organizations or individuals. By examining user behavior for indications of harmful activity, behavioral biometrics can be extremely useful in identifying and reducing such risks. Conflict-affected areas typically have more awareness of security issues and the value of safeguarding confidential information.
The disruption caused by conflict and security concerns may result in more people working remotely and conducting digital transactions. Behavioral biometrics can facilitate secure remote access and online transactions by providing continuous authentication without the need for physical tokens or passwords. In regions directly affected by conflict or political instability, there may be concerns about government surveillance and the privacy of individuals' digital activities.
By Type
• Signature Analysis
• Keystroke Dynamics
• Voice Recognition
• Gait Analysis
By Deployment
• On-Premise
• Cloud
By Application
• Identity Proofing
• Continuous Authentication
• Risk and Compliance
• Fraud Detection and Prevention
By End-User
• BFSI
• Retail and Commerce
• Healthcare
• Government and Public Sector
• Others
By Region
• North America
o U.S.
o Canada
o Mexico
• Europe
o Germany
o UK
o France
o Italy
o Russia
o Rest of Europe
• South America
o Brazil
o Argentina
o Rest of South America
• Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
• Middle East and Africa
Key Developments
• In April 2023, Onbe, a leading financial technology company specializing in disbursements, introduced OnbeGuard, an enhancement to its suite of fraud prevention tools. OnbeGuard now incorporates behavioral biometrics from BioCatch Ltd., a renowned fraud detection leader and this advanced solution combines historical spending patterns, BioCatch Ltd.'s behavioral biometrics and channel data to predict and combat payment fraud while reducing false positives at checkout, account login and ATMs.
• In May 2022, the Commonwealth Bank of Australia (CBA) is enhancing its fraud detection capabilities by incorporating additional behavioral biometrics into its security features. The bank will utilize behavioral biometrics to analyze customer computer configurations and individual behavior patterns, strengthening its real-time fraud detection capabilities across digital channels.
• In May 2022, LexisNexis Risk Solutions (LNRS) acquired LexisNexis Risk Solutions, a behavioral biometric technology provider, to enhance its anti-fraud solutions and this integration will enable merchants to strengthen identity verification and prevent fraud by utilizing a layered defense approach. Behavioral biometrics analyze how trusted users interact with their mobile devices and use this information for authentication during subsequent transactions.
Why Purchase the Report?
• To visualize the global behavioral biometrics market segmentation based on type, deployment, application, end-user and region, as well as understand key commercial assets and players.
• Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
• Excel data sheet with numerous data points of behavioral biometrics market-level with all segments.
• PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
• Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global behavioral biometrics market report would provide approximately 69 tables, 70 figures and 205 Pages.
Target Audience 2023
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Companies

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