按应用程序（政府，电信和IT，零售和消费品，医疗保健，媒体和娱乐等）按类型（本地，基于云）按类型（本地，基于云）进行类型（本地，基于云）的类型（基于云），区域见解和预测，从2025年到2033年

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被动身份验证服务市场报告概述

全球被动身份验证服务市场在2024年价值16.3亿美元，预计将在2025年稳步增长至20.6亿美元，到2033年达到130.6亿美元，从2025年到2033年，复合年增长率为26.1％。

由于对用户友好但安全的身份验证解决方案的需求不断增长，全球被动身份验证服务市场一直在稳步增长。促进这种增长的因素包括对基于移动和网络的应用程序的采用不断上升，对数据泄露和身份盗用的担忧以及遵守数据隐私法规的需求。随着技术的成熟，预计会有更多的行业可以采用PA，以提高安全性和用户体验被动身份验证（PA）是一种身份验证方法，旨在验证用户的身份而无需他们执行明确的操作。与涉及密码或生物识别技术的传统方法不同，PA在后台运行，不断监视用户行为和生物特征识别模式，以确保无缝且安全的体验。

该系统分析了各种特征，例如打字模式，鼠标移动和触摸压力，随着时间的推移创建了独特的用户配置文件。如果与学习的个人资料有任何重大偏差表明潜在的未经授权的访问，则该系统可以触发其他身份验证措施或提醒用户或管理员。 被动身份验证在金融领域越来越流行，因为它在用户体验和安全性之间提供了平衡。银行和金融机构可以利用这项技术在线交易期间或访问其帐户时验证用户，从而增强整体用户体验，同时保持高度的安全性。 在医疗保健行业中，被动身份验证在保护患者数据中起着至关重要的作用。医疗保健专业人员可以安全访问电子产品由于这项技术对用户行为和生物特征模式的持续监控，健康记录和其他敏感信息都可以轻松。

对于在线零售商而言，被动身份验证是简化结帐过程并确保其客户帐户安全性的宝贵工具。通过在后台操作并分析用户行为，它可以在付款过程中减少摩擦，从而提高客户满意度。 在企业界，企业部署被动身份验证解决方案，以保护其系统和数据免受未经授权的访问。该技术在组织内监视用户行为的能力有助于检测任何可疑活动或与正常模式的偏差，从而在需要时触发其他身份验证措施。

COVID-19影响

对在线服务的需求增加

在大流行期间，封锁和社会疏远措施促使在线服务（例如银行业，电子商务和医疗保健）急剧激增。这种增加的在线活动对安全和用户友好的身份验证方法产生了更高的需求，这有可能导致被动身份验证服务市场的增长。

此外，远程工作设置的广泛采用需要强大的访问管理解决方案。被动身份验证，具有无缝监视用户行为的能力，成为组织的首选选项，以确保安全远程访问其系统和数据。

大流行强调了在数字交互中提供无缝用户体验的重要性。被动身份验证及其背景验证过程被证明是用户访问其帐户和服务的一种方便且轻松的方式，这对于寻求改善用户体验的企业来说是一个有吸引力的解决方案。

但是，大流行引发的经济不确定性促使一些企业和行业优先考虑降低成本措施。因此，在此期间，采用新技术（包括被动身份验证服务）可能已推迟或缩放。

最新趋势

采用行为生物识别技术

采用行为生物识别技术已成为被动认证（PA）服务市场的重要趋势。这种尖端的身份验证方法涉及分析和衡量用户展示的独特行为模式。行为生物识别技术背后的基本思想是，个人具有与设备和系统互动的不同方式，并且可以利用这些模式来验证其身份。

行为生物识别技术着重于捕获广泛的行为特征，包括打字速度，击键动力学，鼠标运动，触摸手势以及与用户与设备相互作用相关的其他模式。随着时间的流逝，这些行为模式会连续记录和分析，为每个用户形成独特的行为概况。

为了检测异常情况和潜在威胁，将部署机器学习算法来连续监视和比较正在进行的互动与已建立的配置文件。这种主动的方法使系统能够迅速识别任何可疑活动，并确保更高的水平安全。

机器学习和AI集成

在被动认证（PA）服务市场中观察到的最新趋势中，机器学习（ML）和人工智能（AI）集成已成为提高被动身份验证系统效率和有效性的关键因素。

机器学习算法被利用以使被动身份验证系统能够随着时间的推移学习和适应用户行为。最初，这些系统收集有关各种行为和生物特征模式的数据，例如打字速度，鼠标运动和触摸手势，以创建唯一的用户配置文件。随着用户继续与系统进行交互，ML算法会根据新数据不断分析和更新这些配置文件，从而提高了识别合法用户和检测异常情况的准确性。

此外，机器学习使无源身份验证系统能够创建与用户行为同时发展的自适应用户配置文件。这种适应性大大降低了误报，并确保对合法用户的精确识别，即使他们的行为随着时间的流逝而发生变化。

通过使用机器学习来分析模式和与已建立的用户资料的偏差，被动身份验证系统可以实时识别异常和潜在的可疑行为。这种主动的方法证明有助于迅速检测未经授权的访问尝试或欺诈活动。

多因素身份验证（MFA）集成

被动身份验证经常与其他身份验证方法（例如密码和生物识别技术）相结合，以创建多因素身份验证方法。通过采用这种混合方法，添加了额外的安全层，从而显着增强了整体身份验证过程。

与物联网（IoT）设备集成

被动身份验证到IoT设备中的集成旨在改善安全性和增强用户体验。智能家居系统，可穿戴设备，连接的汽车和其他物联网设备可以利用被动身份验证为用户提供安全的访问和交互。

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被动身份验证服务市场细分

按类型

基于类型的被动身份验证服务市场被归类为基于云的本地。

通过应用

根据应用程序，被动身份验证服务市场被归类为政府，电信它，零售和消费品，医疗保健，媒体和娱乐等。

驱动因素

增强的用户体验

增强的用户体验在推动市场中被动认证（PA）服务的采用和增长方面起着关键作用。企业和组织优先考虑无缝且用户友好的身份验证过程，从而使被动身份验证成为令人信服的选择。通过在后台操作并不断监视用户行为和生物特征模式，被动身份验证提供了无摩擦登录体验。

无需用户在身份验证过程中采取明确的操作或提供其他信息，从而消除了对用户名，密码或生物识别扫描的手动输入的需求。这种简化的方法可以节省时间和精力，从而提高用户满意度。

相反，传统身份验证方法通常涉及多个步骤和其他操作，例如记住密码或使用安全令牌。这些过程会产生用户摩擦，并可能导致挫败感。被动身份验证通过消除需要额外步骤的需求来解决此问题，从而使用户体验变得更加顺畅，并提高了整体用户满意度。

随着企业和组织试图提供以用户为中心的方法，被动身份验证提供的无缝和无忧的身份验证经验成为推动其采用和市场增长的关键因素。

提高了安全性

提高安全性是市场上被动身份验证（PA）服务不断增长的主要推动力。企业和组织正在采用被动身份验证解决方案，以加强其安全措施并保护敏感数据。通过实时监视用户行为和生物识别模式，被动身份验证系统迅速检测到异常或可疑活动，从而实现积极的措施，以防止未经授权的访问和欺诈性尝试。

根据行为和生物识别数据，由被动身份验证创建的用户配置文件的独特性使恶意参与者对合法用户的挑战。这种自适应验证过程可确保只有授权的个人能够访问系统和服务，从而进一步增强安全性。

此外，被动身份验证与其他身份验证方法的集成（例如密码或生物识别技术）创建了多因素身份验证方法。这种分层的安全策略增加了针对潜在攻击者的额外障碍，从而大大降低了未经授权访问的成功可能性。

此外，被动身份验证对基于凭证的攻击（例如密码破解或网络钓鱼）的抵抗力源于其依赖分析用户行为和生物识别模式而不是传统凭证。该强大的安全层被证明很难妥协，从而增加了系统的整体安全姿势。

限制因素

实施复杂性

实施复杂性是指将被动身份验证（PA）服务纳入组织现有系统和应用程序所涉及的困难和复杂性水平。尽管被动身份验证在安全性和用户体验方面具有许多优势，但成功部署它可能是具有挑战性的，并且耗时。

将被动身份验证与组织的当前基础架构（包括数据库，应用程序和用户管理系统）集成在一起，可能需要大量的技术专业知识。在集成过程中，必须仔细解决兼容性问题和与现有身份验证方法的潜在冲突。

被动身份验证依赖于大量用户行为和生物识别数据的收集和分析，包括打字速度，鼠标运动，触摸手势等。建立基础架构以安全地收集和存储这些数据可能会很复杂，尤其是在拥有较大用户群的组织中。此数据管理方面需要细致的关注，以确保用户信息的隐私和安全性。

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被动身份验证服务市场区域见解

北美，尤其是美国，一直是拥抱尖端网络安全解决方案的领导者。该地区强调保护数据，遵守GDPR和CCPA等法规以及著名技术公司的存在对推动被动身份验证的采用有用。北美的金融机构，医疗保健提供者和企业已成为被动身份验证的早期采用者之一，并认识到其提高安全措施并改善用户体验的潜力。

关键行业参与者

众多关键行业参与者，从成熟的公司到新兴初创公司

在被动身份验证（PA）服务市场中，众多关键行业参与者从成熟的公司到新兴的初创公司，都领导着开发和提供创新的被动身份验证解决方案。这些参与者通过向市场引入尖端技术和服务来响应对安全和用户友好的身份验证方法的需求不断增长。

顶级被动身份验证服务公司列表

• Aware (U.S.)
• BehavioSec (U.S.)
• BioCatch (Israel)
• Cisco (U.S.)

报告覆盖范围

本研究涵盖了对被动身份验证服务市场的未来需求。该研究报告包括由于COVID-19的影响，对在线服务的需求增加。该报告涵盖了最新趋势，这种尖端的身份验证方法涉及分析和测量用户展示的独特行为模式。该论文包括对被动身份验证服务市场的细分。研究论文包括驱动因素，这些因素在推动市场中被动认证（PA）服务的采用和增长方面起着至关重要的作用。该报告还涵盖了有关区域见解的信息，该地区出现了领先的身份验证服务市场。