由Leandro Margulis撰寫，開發人員關係副總裁unifyid。
隨著大流行迫使所有可以在家工作的人，我們看到了遠程工作技術的加速不僅是測試的，而且還延伸了限制。在家裡的每個工作連接時，黑客都有一個潛在的薄弱環節進入他們應該無法訪問的網絡。
正是在這種環境中，正在採用兩個因素身份驗證（2FA）或多因素身份驗證（MFA）解決方案。在安全性和便利性之間總是有權衡做出的權衡，儘管過去幾年我們一直在方便方面犯錯，但不再削減它。當個人生活中的大多數交易都在數字上發生時，公司願意為額外的安全犧牲一定程度的便利性。
儘管公司可能願意做出犧牲並迫使他們的員工經歷一些籃筐，但個人消費者並非如此。公司增加了最終消費者體驗的摩擦越多，公司最終損失的企業就越多。
我們如何在不添加不良摩擦的情況下添加所需的安全性？
輸入生物識別技術。
生物識別技術使公司可以根據特定個人（例如其面部或物理指紋）所獨有的一個或多個特徵來唯一地識別一個人。
但是，在一個大流行世界中，您的手和臉最終都被手套和麵具所覆蓋，因此依靠傳統的第二個因素身份驗證（2FA）方法可能會增加摩擦並損害最終用戶的體驗。
進入行為生物識別技術的世界！
事實證明，使我們每個人都獨特的原因不僅是一些獨特的物理特徵，而且我們的行為方式：我們的移動和行走方式，我們的習慣，日常工作以及我們定期與之互動的設備。
可以通過利用智能手機的傳感器讀數並創建某人的行為模型來理解這些活動，以確定某人是否是我們認為的人（或他們自稱是誰）。
行為生物識別技術使我們能夠創造出美麗而優雅的用戶體驗，從而使用戶獨特的東西可以唯一地識別和身份驗證它們，而無需他們做任何不同的事情。他們可以簡單地度過自己的一天，機器學習模型可以在後台發揮魔力。
我們可以看到行為生物識別技術的某些用例是：
- 付款交易：進行點對點付款時，可以通過行為生物識別技術完成2FA，而無需向最終用戶添加任何摩擦，同時添加額外的安全性。這適用於貨幣轉移以及進行任何類型的購買，其中手機中的應用程序可以成為該過程的一部分。
- 解鎖門：步行到口袋裡帶有電話的房屋，辦公室或車門，當您走向它時，門將本能地解鎖，因為機器學習模型可以證明手機已擁有，確實是您走向那扇門。
- 將人與機器區分開來：有時您不需要確切知道設備後面的誰，但是您有興趣確保它是人類，而不是機器人或手機在“點擊農場”中的架子上。行為生物識別技術可以區分人類行為和其他行為，這可以幫助防止機器人攻擊。
這些是行為生物識別技術發揮作用的一些應用。由於我們周圍的大量傳感器的成本以及通過機器學習來解釋傳感器讀數並從中獲得見解的能力，我們將看到在接下來幾年中採用行為生物識別技術的提高。
關於作者
Leandro Margulis是開發人員關係的副總裁unifyid。他是一位具有豐富業務發展經驗的企業家領導者，用於推出新產品和業務的有效銷售和營銷技能。從佛羅里達國際大學（FIU）畢業於工業系統工程學士學位後，Leandro繼續從耶魯大學管理學院獲得戰略和業務發展學院的MBA學位。 Leandro喜歡建造兩個產品和社區。
免責聲明：生物識別更新的行業見解是提交的內容。這篇文章中表達的觀點是作者的觀點，不一定反映生物識別更新的觀點。
