Appgate, Inc. gab die Verfügbarkeit seines verhaltensbiometrischen Dienstes bekannt, der Verhaltensanalysen und maschinelles Lernen nutzt, um betrügerische Online-Aktivitäten zu erkennen und vorherzusagen. Da sich Endnutzer bei Online-Transaktionen zunehmend auf digitale Plattformen verlassen, benötigen Unternehmen starke Sicherheitskontrollen, um diese Interaktionen zu schützen. Herkömmliche Authentifizierungsverfahren können jedoch den Anmeldeprozess verkomplizieren und bieten möglicherweise nicht genügend Schutz. Der verhaltensbiometrische Service von Appgate erweitert das marktführende Zero-Trust-Sicherheitsportfolio des Unternehmens, indem er maschinelles Lernen nutzt, um zu beobachten und zu lernen, wie Endbenutzer während einer bestimmten Online-Sitzung mit ihrer Tastatur und Maus interagieren. Der Service ist darauf ausgelegt, Anomalien zu erkennen und die Authentifizierungsstärke automatisch anzupassen, um Benutzer und Informationen zu schützen. Indem der Dienst lernt, wie jeder Benutzer mit einer digitalen Plattform interagiert, kann er bösartige Aktivitäten mit einem hohen Maß an Genauigkeit identifizieren und gleichzeitig mehr Vertrauen in echte Sitzungen schaffen, was den Bedarf an aufdringlicheren Formen der Authentifizierung reduziert. Der verhaltensbiometrische Service von Appgate ermöglicht es Unternehmen, Parameter für die Risikobewertung festzulegen und einfach zu konfigurieren und anzupassen, wie sie auf riskante Anmeldungen reagieren. Abhängig von der Risikobewertung für eine bestimmte Sitzung kann das Kundenauthentifizierungssystem Maßnahmen wie z. B. eine verstärkte Authentifizierung veranlassen.