개요
글로벌 행동 생체인식 시장은 2022년 16억 달러 규모에 도달했으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 20.5%의 성장률을 기록하며 2030년에는 74억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
사이버 공격, 사기, 신원 도용 사례가 날로 증가함에 따라 더욱 강화된 인증 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 비밀번호나 PIN과 같은 기존 보안 조치에 더해, 행동 생체인식은 추가적인 보안 수준을 제공합니다. 기존 방식과 비교했을 때, 행동 생체인식은 더욱 간편하고 사용자 친화적인 인증 경험을 제공합니다. 사용자는 복잡한 비밀번호를 기억할 필요가 없으며, 인증은 수동적이고 지속적으로 이루어져 편의성이 향상됩니다.
머신러닝 알고리즘은 행동 생체인식의 신뢰성과 정확도를 크게 향상시키며, 이러한 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하고 사용자 행동의 미묘한 패턴을 감지할 수 있도록 합니다. 유럽의 GDPR과 캘리포니아의 CCPA와 같은 데이터 개인정보 보호 규정으로 인해 기업들은 더욱 안전하고 개인정보 보호에 유리한 인증 방법을 모색하게 되었고, 이는 행동 생체인식에 대한 관심 증가로 이어지고 있습니다.

아시아 태평양 지역에서 사이버 위협과 사기 시도가 증가하고 있는 가운데, 행동 생체인식 기술은 진화하는 위협에 맞춰 지속적으로 보안을 강화하는 역할을 합니다. 인공지능과 머신러닝 기술의 발전으로 행동 생체인식 시스템의 정확성과 효율성이 향상되고 있으며, 이는 해당 지역 기업들에게 더욱 매력적인 솔루션으로 자리매김하게 하고 있습니다.
주요 동향
온라인 거래의 세계적 증가
전 세계 기업과 개인은 쇼핑, 뱅킹, 커뮤니케이션 등 다양한 활동을 위해 디지털 플랫폼으로의 전환을 가속화하고 있습니다. 온라인 거래의 편리함이 이러한 성장을 견인하면서 행동 생체인식과 같은 안전한 인증 방식의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 사이버 공격, 데이터 유출, 온라인 사기 발생 건수가 증가함에 따라 더욱 강력한 인증 방식에 대한 필요성이 대두되었습니다. 행동 생체인식 기술은 이러한 위협으로부터 보호하기 위한 추가적인 보안 계층을 제공합니다.
예를 들어, 2023년 9월 6일, 고용 배경 심사 서비스 전문 기업인 First Advantage Corporation은 뉴욕주 힉스빌에 본사를 둔 생체인식 스타트업 Infinite ID를 4,100만 달러에 현금으로 인수했습니다. 맞춤형 생체 인식 솔루션을 제공하며 지문 인식 소프트웨어에 주력하는 자회사 PrintScan을 소유하고 있습니다.
두 회사 모두 수익성 있는 사업인 Infinite ID가 연간 1천만 달러 이상의 매출을 올릴 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 보고서에 따르면 ITRC에 참여한 피해자 중 16%가 신원 도용 범죄 피해 후 자살 충동을 느꼈다고 보고했는데, 이는 전년도의 10%에서 증가한 수치입니다. 신원 도용 범죄로 인한 금전적 피해 또한 심화되고 있는 것으로 보이며, ITRC 피해자의 26%가 10만 달러 이상의 손실을 입었다고 보고했습니다.
다층 보안 접근 방식의 필요성 증가
피싱, 멀웨어, 소셜 엔지니어링을 포함한 다양한 사이버 공격이 증가하는 위협 환경의 일부입니다. 기존 보안 조치로는 이러한 공격을 막기에 불충분한 경우가 많기 때문에 추가적인 보안 계층이 자주 필요합니다. 사이버 범죄자들이 더욱 복잡한 공격 기법을 개발함에 따라 침해를 식별하고 차단하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 다층 보안은 공격자에게 복잡성을 더하고 활동을 탐지할 가능성을 높입니다.

예를 들어, 하드웨어 지갑 제조업체인 CoolWallet은 2023년 10월 2일, Web3 부문, 특히 Friend.tech 및 Coinbase의 이더리움 레이어 2 체인인 Base와 같은 플랫폼을 표적으로 삼는 피싱 공격의 증가 추세에 대응했습니다. Base 기반의 탈중앙화 소셜 미디어 플랫폼인 Friend.tech는 상당한 성장을 이루었지만, 악의적인 공격자들의 표적이 되기도 했습니다.
CoolWallet은 피싱 공격에 대한 방어책으로 Web3 SmartScan을 도입했습니다. 이 선제적 거래 검사기는 사용자가 도난 피해자가 되기 전에 악의적인 행위와 스마트 계약 취약점을 식별합니다. Friend.tech 및 Base와 원활하게 통합되는 CoolWallet Pro는 EAL6+ 보안 요소, 생체 인증 및 변조 방지 설계와 같은 기능을 제공하여 보안을 강화합니다.
행동 생체 인식 기술의 발전
행동 생체 인식 기술은 사용자의 행동 패턴을 연구하고 해석하기 위해 주로 머신 러닝 및 인공지능 기술에 의존합니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 행동 생체 인식 시스템의 정확성과 효율성이 향상됩니다. 고성능 컴퓨팅 자원과 클라우드 인프라의 활용으로 행동 데이터의 분석 속도가 향상되고 효율성이 높아져 실시간 인증이 가능해졌습니다.
예를 들어, 2023년 9월 12일 LSEG 계열사인 GIACT의 금융 범죄 상품 개발 담당 이사인 케이틀린 싱클레어는 은행 고객(소비자 및 기업 포함)의 고객 생애주기 전반에 걸친 취약점을 지적하며 이들이 사기의 주요 표적이 될 수 있다고 강조했습니다. 금융 기관은 기존 방식을 넘어 다각적인 접근 방식을 채택해야 하며, 여기에는 다중 요소 인증, 일회용 비밀번호, 그리고 향상된 검증을 위해 대체 데이터를 활용하는 기술 도입이 포함됩니다.
개인 정보 보호 문제 및 부정확한 데이터
행동 생체 인식을 사용하는 시스템은 항상 완벽하게 정확하지는 않을 수 있습니다. 오탐 또는 오분류는 사용자 변이, 환경, 수집된 데이터의 품질 등 다양한 요소로 인해 발생할 수 있습니다. 행동 변화가 크거나 장애가 있는 사용자는 이러한 시스템의 정확도에 어려움을 초래할 수 있습니다. 행동 생체 인식은 일반적으로 수동적인 데이터 수집에 의존하지만, 어느 정도의 사용자 참여는 여전히 필요합니다. 데이터 수집을 위해서는 사용자가 특정 동작(예: 타이핑 또는 스와이프)을 수행해야 합니다.
일부 사용자는 행동 생체 인식이 지속적으로 사용자의 행동과 습관을 모니터링하기 때문에 사생활 침해라고 느낄 수 있습니다. 특히 시스템이 명확한 동의나 제어 메커니즘 없이 민감한 데이터를 수집하는 경우 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다. 행동 생체 인식 데이터는 일반적으로 템플릿 형태로 저장되는데, 제대로 보호되지 않으면 도난이나 유출에 취약할 수 있습니다. 무단 접근 및 오용을 방지하려면 이러한 템플릿을 보호하는 것이 중요합니다.
세그먼트 분석
글로벌 행동 생체 인식 시장은 유형, 배포 방식, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별로 세분화됩니다.
서명 분석의 상당한 발전이 시장 성장을 촉진
최근 몇 년 동안 머신 러닝 알고리즘이 크게 발전하여 행동 생체 인식 데이터를 더욱 정확하고 신뢰할 수 있게 분석할 수 있게 되었으며, 이는 행동 생체 인식을 서명 분석에 통합하는 것의 실현 가능성과 효율성을 높이는 데 기여했습니다. 보안은 최우선 사항이며, 조직은 원활한 사용자 경험을 제공하기 위해 노력합니다. 행동 생체 인식은 사람이 서명하는 방식과 같은 자연스러운 행동을 기반으로 마찰 없는 인증을 가능하게 함으로써 사용자 편의성을 향상시킬 수 있습니다.
2021년 9월, 공학 및 컴퓨터 과학 저널(Transactions on Engineering and Computer Science)에 발표된 논문에 따르면, 생체 보안 시스템에서 널리 인정받는 행동 특성으로서 자필 서명의 중요성이 강조됩니다. 서명에는 나이, 성별, 성격, 오른손잡이/왼손잡이 등 개인의 소프트 특성에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 다양하고 동적이며 선천적인 행동 특성이 포함되어 있습니다. 이 논문은 오프라인 자필 서명 이미지를 기반으로 개인의 다양한 성격 특성을 예측하는 시스템을 제시합니다.
지리적 확산
북미의 디지털 전환
북미에서는 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 유럽 고객을 대상으로 하는 기업을 위한 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정이 시행되고 있습니다. 행동 생체 인식은 민감한 생체 데이터를 저장할 필요가 없는 경우가 많기 때문에 이러한 규정과 부합합니다. 북미의 기업들은 고객에게 디지털 서비스를 제공하는 데 중점을 두고 디지털 전환 계획을 추진하고 있습니다.

예를 들어, 2023년 8월 7일 BioCatch Ltd.는 행동 생체 인식 기술을 기반으로 하는 개선된 사기 방지 플랫폼인 “BioCatch Ltd. Connect”를 공개했습니다. 이 플랫폼은 인공지능(AI)을 활용하여 애플리케이션, 기기, 네트워크 등 다양한 소스의 데이터를 분석하고 특정 상황에서 사용자의 행동을 평가할 수 있습니다. 핵심 요소는 경량 모바일 및 웹 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통해 다양한 소스에서 수천 개의 데이터 신호를 지속적으로 수집합니다.
경쟁 환경
주요 글로벌 시장 참여 업체로는 BioCatch Ltd., Nuance Communications, Inc., LexisNexis Risk Solutions, Ping Identity, Zighra Inc., IKS TN S.r.l., Fair Isaac Corporation, Mastercard International Incorporated, ThreatMark 및 Plurilock Security Inc. 등이 있습니다.
COVID-19 영향 분석
봉쇄 조치와 사회적 거리두기로 인해 사람들은 업무, 교육, 쇼핑 및 엔터테인먼트를 위해 디지털 채널을 이용하게 되었고, 이러한 디지털 활동 증가는 행동 데이터를 더욱 풍부하게 생성하여 행동 생체 인식 시스템이 분석할 수 있는 많은 정보를 제공했습니다. 팬데믹은 사용자 행동에 상당한 변화를 가져왔습니다. 원격 근무와 온라인 학습은 타이핑 패턴, 마우스 움직임 및 기타 디지털 상호 작용 방식을 변화시켰습니다. 행동 생체 인식 시스템은 이러한 새로운 패턴에 적응하고 이를 합법적인 것으로 인식해야 했습니다.
시스템 및 서비스에 대한 안전한 원격 액세스의 필요성이 급증했습니다. 행동 생체 인식은 원격 근무자에게 원활한 인증을 제공하고 비밀번호와 같은 기존 인증 방식에 대한 의존도를 줄이는 데 중요한 역할을 했습니다. 팬데믹으로 인해 사이버 공격과 사기 시도가 증가했습니다. 행동 생체 인식 기술은 사용자 행동에서 이상 징후나 의심스러운 패턴을 분석하여 계정 탈취 및 피싱 공격과 같은 사기 행위를 탐지하는 데 활용되어 왔습니다.
일부 조직에서는 팬데믹 기간 동안 건강 모니터링을 위해 행동 생체 인식 기술을 활용하는 방안을 모색했습니다. 예를 들어, 재택 근무자의 스트레스나 피로 징후를 감지하기 위해 타이핑 패턴이나 음성 특성을 모니터링하는 것입니다. 인증 및 모니터링을 위한 행동 데이터 수집 및 분석은 개인정보 보호 문제를 야기했습니다. 사용자들은 개인 데이터 처리 방식에 더욱 민감해졌으며, 이로 인해 행동 생체 인식 기술에 대한 감시가 강화되고 있습니다.

AI의 영향
AI 알고리즘은 행동 생체 인식 데이터를 높은 정확도로 분석하고 해석할 수 있습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 통해 시스템은 사용자 행동의 미묘한 패턴과 변화를 인식하여 오탐지 및 미탐지를 줄일 수 있습니다. AI는 행동 생체 인식 데이터의 실시간 분석을 가능하게 하므로 사용자 인증 및 사기 탐지가 즉각적으로 이루어질 수 있으며, 이상 징후나 의심스러운 활동이 감지될 경우 즉각적인 보안 대응을 제공할 수 있습니다.

AI 기반 행동 생체 인식 시스템은 지속적으로 학습하고 변화하는 사용자 행동에 적응할 수 있으며, 기존 패턴에서 벗어나는 변화나 편차를 식별하여 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 사기 행위를 효과적으로 탐지할 수 있습니다. AI 알고리즘은 사용자 행동의 이상 징후를 감지하는 데 탁월하며, 사기성 접근이나 계정 침해를 나타낼 수 있는 비정상적이거나 예상치 못한 행동을 식별하여 보안을 강화합니다.
예를 들어, 2023년 9월 26일 아마존은 AlexaLLM이라는 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 새로운 AI 기능을 Alexa 제품에 도입했습니다. 이 기술은 Alexa를 더욱 개인화하고 대화 중 맥락을 유지할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 그러나 아마존은 사용자의 음성 상호 작용을 일부 활용하여 AI 모델을 학습시킬 계획인 것으로 밝혀졌습니다.
아마존은 사용자가 개인 정보 보호 제어 및 표시기(예: Alexa가 듣고 있을 때 파란색 불빛이 켜지거나 선택적으로 소리가 나는 기능)를 통해 Alexa 사용 경험을 제어할 수 있도록 보장했습니다. 하지만 “알렉사, 대화하자”와 같이 특정 단어 없이도 활성화할 수 있는 비주얼 ID 기능이 도입되면서 개인정보 보호에 대한 우려가 제기되고 있습니다.
러시아-우크라이나 전쟁의 영향
지정학적 분쟁 시기에는 사이버 공격과 사이버 위협이 증가하는 경향이 있습니다. 적대국이나 사이버 범죄 집단은 중요 기반 시설 기관이나 개인을 표적으로 삼을 수 있습니다. 행동 생체 인식 기술은 사용자의 행동을 분석하여 유해 활동의 징후를 파악함으로써 이러한 위험을 식별하고 줄이는 데 매우 유용할 수 있습니다. 분쟁 지역에서는 일반적으로 보안 문제와 기밀 정보 보호의 중요성에 대한 인식이 더 높습니다.
분쟁과 보안 문제로 인한 혼란으로 인해 더 많은 사람들이 원격으로 근무하고 디지털 거래를 하게 될 수 있습니다. 행동 생체 인식 기술은 물리적 토큰이나 비밀번호 없이 지속적인 인증을 제공하여 안전한 원격 접속과 온라인 거래를 지원할 수 있습니다. 분쟁이나 정치적 불안정의 직접적인 영향을 받는 지역에서는 정부 감시와 개인의 디지털 활동 프라이버시에 대한 우려가 있을 수 있습니다.

유형별
• 서명 분석
• 키 입력 패턴 분석
• 음성 인식
• 보행 분석
배포 방식별
• 온프레미스
• 클라우드
애플리케이션별
• 신원 확인
• 지속적인 인증
• 위험 및 규정 준수
• 사기 탐지 및 예방
최종 사용자별
• 금융·보험(BFSI)
• 소매 및 상업
• 의료
• 정부 및 공공 부문
• 기타
지역별
• 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
• 유럽
o 독일
o 영국
o 프랑스
o 이탈리아
o 러시아
o 기타 유럽
• 남미
o 브라질
o 아르헨티나
o 기타 남미
• 아시아 태평양
o 중국
o 인도
o 일본
o 호주
o 기타 아시아 태평양
• 중동 및 아프리카
주요 개발 사항
• 2023년 4월, 자금 지급 전문 금융 기술 기업인 온베(Onbe)는 사기 방지 도구 제품군을 강화한 온베가드(OnbeGuard)를 출시했습니다. OnbeGuard는 이제 사기 탐지 분야의 선두 기업인 BioCatch Ltd.의 행동 생체 인식 기술을 통합했습니다. 이 고급 솔루션은 과거 지출 패턴, BioCatch Ltd.의 행동 생체 인식 데이터 및 채널 데이터를 결합하여 결제 사기를 예측하고 방지하는 동시에 결제, 계정 로그인 및 ATM에서 발생하는 오탐을 줄입니다.
• 2022년 5월, 호주 커먼웰스 은행(CBA)은 보안 기능에 행동 생체 인식 기술을 추가하여 사기 탐지 기능을 강화했습니다. 은행은 행동 생체 인식 기술을 활용하여 고객의 컴퓨터 구성과 개인 행동 패턴을 분석하고, 디지털 채널 전반에 걸쳐 실시간 사기 탐지 기능을 강화할 예정입니다.

• 2022년 5월, LexisNexis Risk Solutions(LNRS)는 행동 생체 인식 기술 제공업체인 LexisNexis Risk Solutions를 인수하여 사기 방지 솔루션을 강화했습니다. 이 통합을 통해 가맹점은 다층적 방어 방식을 활용하여 신원 확인을 강화하고 사기를 방지할 수 있습니다. 행동 생체 인식 기술은 신뢰할 수 있는 사용자가 모바일 기기와 상호 작용하는 방식을 분석하고, 이 정보를 후속 거래 시 인증에 사용합니다.

보고서 구매 이유

• 유형, 배포 방식, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별 글로벌 행동 생체인식 시장 세분화를 시각화하고 주요 상업 자산 및 기업을 파악하기 위해

• 트렌드 분석 및 공동 개발을 통해 사업 기회를 발굴하기 위해

• 모든 세그먼트를 포함한 행동 생체인식 시장 수준의 다양한 데이터가 담긴 Excel 데이터 시트 제공

• 심층적인 질적 인터뷰와 연구를 바탕으로 한 종합적인 분석이 담긴 PDF 보고서 제공

• 주요 기업의 핵심 제품을 모두 포함한 제품 맵핑 Excel 파일 제공

글로벌 행동 생체인식 시장 보고서는 약 69개의 표, 70개의 그림, 205페이지 분량으로 구성됩니다.
주요 고객 (2023년 기준)
• 제조업체/구매자
• 산업 투자자/투자 은행가
• 시장 조사 전문가
• 신흥 기업