基于阿姆斯特丹威胁针对其欺诈预防软件套件推出了行为分析能力，以帮助银行抵御社会工程攻击和其他欺诈类型。
宣布称，该公司欺诈风险套件的扩展是与银行合作设计的。它结合了来自用户数字设备的传感器数据，例如键盘水龙头，滑动和触摸手势，以创建其认知行为的图片。例如，在打字过程中长时间停顿可能表明怀疑。该功能将用于增强数字身份证明，并在不需要时删除升级身份验证的摩擦。
威胁要竭尽全力解释该功能不包括行为生物识别技术，因为它不会有助于识别个人用户或攻击者。
该公司断言：“行为数据本身还不够强，无法归类为任何形式的生物识别技术。”博客文章。
“即使行为生物识别技术和行为分析使用相似的技术，目标也完全不同，”挪威科学技术大学行为生物识别学教授帕特里克·布尔斯（Patrick Bours）阐明了。 “在生物识别技术旨在识别或验证单个人的地方，是用于检测正常行为异常和偏差的分析。”
Bours咨询了有关使用行为分析来检测高级社会工程攻击并区分真正的用户和网络犯罪分子的威胁性的。
威胁性的另一个普遍混乱的点是，假设只有老年人或精通技术的人容易受到语音网络钓鱼等社会工程攻击的影响。
威胁性工具说，其行为分析工具升级了业务现有的数字身份和访问管理（IAM）系统，以对无摩擦多因素身份验证的用户进行连续自适应信任（CAT）。
