Künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit – Marktbewertung – 2024-2031

Die zunehmende Komplexität und das zunehmende Volumen von Cyberangriffen erfordern ausgefeiltere Schutzmaßnahmen, um die künstliche Intelligenz im Cybersicherheitsmarkt voranzutreiben. Herkömmliche Sicherheitsverfahren reichen häufig nicht aus, um neue, aufkommende Gefahren wie Advanced Persistent Threats (APTs), Ransomware und Phishing-Versuche abzuwehren. Die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Muster zu erkennen und potenzielle Sicherheitsverletzungen vorherzusagen, macht sie zu einem großartigen Werkzeug zur Verbesserung von Cybersicherheitssystemen. Das Marktwachstum wird im Jahr 2023 die Marke von 9,86 Milliarden USD übersteigen und bis 2031 67,95 Milliarden USD erreichen.

Darüber hinaus unterstreichen die zunehmende Nutzung von IoT-Geräten und der Ausbau digitaler Netzwerke die Bedeutung KI-gesteuerter Cybersicherheitslösungen zum Schutz vertraulicher Informationen und zur Aufrechterhaltung starker Sicherheitspositionen. Es wird erwartet, dass der Markt von 2024 bis 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa 30,10 % wachsen wird.

Künstliche Intelligenz im Markt für CybersicherheitDefinition/Überblick

Künstliche Intelligenz (KI) in der Cybersicherheit bezieht sich auf die Verwendung von KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning zur Verbesserung der Erkennung, Prävention und Reaktion auf Cyberbedrohungen. Es gibt Anwendungen für die Echtzeit-Bedrohungserkennung, die automatische Reaktion auf Vorfälle, die Betrugserkennung, die Endpunktsicherheit, das Schwachstellenmanagement und die Phishing-Erkennung.

Die Zukunft der KI in der Cybersicherheit ist riesig. Es werden Fortschritte in den Bereichen Bedrohungsinformationen, autonome Sicherheitssysteme, verbesserter Datenschutz, Integration mit der Blockchain, verfeinerte Verhaltensanalyse, Integration von Quantencomputern und personalisierte Sicherheitslösungen erwartet, die alle darauf abzielen, proaktivere, anpassungsfähigere und effizientere Abwehrmaßnahmen gegen die sich ständig verändernde Landschaft der Cyberbedrohungen zu schaffen.

Wird die zunehmende Einführung von IoT-Geräten den Markt für künstliche Intelligenz im Bereich Cybersicherheit vorantreiben?

Der zunehmende Einsatz von IoT-Geräten treibt die künstliche Intelligenz im Markt für Cybersicherheit voran. Mit der zunehmenden Anzahl von IoT-Geräten vergrößert sich auch die Angriffsfläche für Cyberbedrohungen, was den Einsatz fortschrittlicher Cybersicherheitslösungen erforderlich macht. Diese Geräte, denen es häufig an ausreichendem Sicherheitsschutz mangelt, sind attraktive Ziele für Betrüger und erfordern KI-gesteuerte Cybersicherheitstools, die mit der Komplexität und Größe von IoT-Netzwerken umgehen können.

KI eignet sich hervorragend für die Verwaltung großer und dynamischer IoT-Netzwerke, indem sie riesige Datenmengen in Echtzeit analysiert, um Trends und Anomalien zu erkennen. Herkömmliche Cybersicherheitslösungen haben Mühe, mit dem Volumen und der Vielfalt der vom IoT generierten Daten Schritt zu halten, wohingegen KI-Algorithmen für maschinelles Lernen diese Daten nutzen können, um die Bedrohungserkennung und -reaktion zu verbessern und so eine stärkere Verteidigung gegen ausgeklügelte Angriffe auf IoT-Geräte zu bieten.

Darüber hinaus verbessert KI proaktive Sicherheitsmaßnahmen für IoT-Geräte, indem sie potenzielle Schwachstellen vorhersieht und vorbeugende Maßnahmen empfiehlt. Diese Fähigkeit ist entscheidend für groß angelegte IoT-Bereitstellungen in Szenarien wie Smart Cities und Industrieumgebungen, wo KI-gestützte Sicherheitssysteme Geräte kontinuierlich überwachen, auf aufkommende Bedrohungen reagieren und Echtzeitwarnungen ausgeben können, wodurch die Gesamtsicherheit drastisch erhöht wird.

Die zunehmende Komplexität und das zunehmende Volumen von Cyberbedrohungen erfordern fortschrittlichere Sicherheitsmaßnahmen. Herkömmliche Sicherheitsverfahren reichen häufig nicht aus, um mit neuen, aufkommenden Gefahren wie Advanced Persistent Threats (APTs), Ransomware und Phishing-Versuchen umzugehen. Die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Muster zu erkennen und potenzielle Sicherheitsverletzungen vorherzusagen, macht sie zu einem großartigen Werkzeug zur Verbesserung von Cybersicherheitssystemen.

Werden die steigenden Kosten für die Implementierung KI-gesteuerter Sicherheitslösungen das Wachstum der künstlichen Intelligenz im Cybersicherheitsmarkt behindern?

Die steigenden Kosten für die Implementierung KI-gesteuerter Sicherheitslösungen können die Ausweitung der künstlichen Intelligenz im Cybersicherheitsmarkt behindern. Die hohen Anfangsinvestitionen in KI-Technologie, einschließlich der Kosten für den Kauf fortschrittlicher Ausrüstung, Software und qualifizierter Mitarbeiter, stellen für viele Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU), eine erhebliche Hürde dar. Diese Kosten können Unternehmen davon abhalten, KI-Technologien zu implementieren, und so das Marktwachstum behindern.

Außerdem erhöhen die laufenden Kosten für die Wartung und Aktualisierung KI-gestützter Sicherheitssysteme die finanzielle Belastung. Die KI-Technologie entwickelt sich ständig weiter und erfordert kontinuierliche Upgrades und Schulungen, was zusätzliche Kosten verursacht. Diese Anforderung kontinuierlicher Investitionen könnte für Unternehmen mit begrenzten Finanzmitteln schwierig sein und eine breitere Einführung von KI in der Cybersicherheit behindern.

Die Komplexität der Integration von KI-Technologien in aktuelle Cybersicherheitsrahmen führt ebenfalls zu erhöhten Kosten. Unternehmen müssen ihre vorhandenen Systeme häufig an KI-Technologien anpassen, was sowohl zeitaufwändig als auch kostspielig sein kann. Der Bedarf an Fachwissen zur Verwaltung und Bedienung dieser KI-Systeme erhöht die finanzielle Belastung, da die Suche und Beschäftigung geschulter Personen kostspielig sein kann.

Darüber hinaus kann die Integration von KI in bestehende Cybersicherheitsrahmen aufgrund von Kompatibilitätsproblemen und der Notwendigkeit erfahrener Personen zur Bedienung und Wartung dieser komplexen Systeme schwierig sein. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, neue KI-Technologien in ihre vorhandene Infrastruktur einzubinden, was zu zusätzlicher Komplexität und Kosten führt. Der Mangel an Fachkräften, die sich sowohl mit KI als auch mit Cybersicherheit auskennen, verschärft diese Probleme und erschwert die effiziente Einführung und Aufrechterhaltung KI-gesteuerter Lösungen. Diese Integrationsprobleme könnten die Verbreitung von KI im Cybersicherheitsgeschäft behindern, indem sie die Einführung verlangsamen und betriebliche Hürden erhöhen.

Kategorienspezifische Scharfsinnigkeiten

Wird die steigende Nachfrage nach dem Segment Endpunktsicherheit den Markt für künstliche Intelligenz im Cybersicherheitsmarkt antreiben?

Die wachsende Nachfrage nach Endpunktsicherheit wird wahrscheinlich zu einem erheblichen Wachstum der künstlichen Intelligenz in der Cybersicherheitsbranche führen. Endpunktsicherheit ist zunehmend wichtiger geworden, da Unternehmen mit der Zunahme von Remote-Arbeitskräften und der wachsenden Anzahl von IoT-Geräten konfrontiert sind, die mit Unternehmensnetzwerken verbunden sind. Diese Endpunkte sind anfällige Eintrittspunkte für eine Vielzahl von Cyberbedrohungen, darunter Malware und ausgeklügelte Phishing-Angriffe.

KI spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Endpunktsicherheit, indem sie fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen und Verhaltensanalyse nutzt. Diese Technologien ermöglichen es KI-gestützten Systemen, die Endpunktaktivität kontinuierlich zu überwachen, Anomalien zu erkennen und potenzielle Sicherheitsprobleme in Echtzeit zu identifizieren. Durch die Analyse riesiger Mengen von Endpunktdaten kann KI Muster erkennen, die auf böswilliges Verhalten hinweisen, das sonst unentdeckt bliebe.

Darüber hinaus bieten KI-gestützte Endpunktsicherheitslösungen proaktive Bedrohungserkennungsfunktionen, die reaktiven Techniken überlegen sind. Sie können Sicherheitsverletzungen vorhersehen und verhindern, wodurch Risiken gesenkt und die Auswirkungen von Cyberangriffen reduziert werden. Dieser proaktive Ansatz ist in der heutigen, sich schnell verändernden Bedrohungslandschaft von entscheidender Bedeutung, in der Betrüger ihre Strategien zur Ausnutzung von Schwachstellen in Endpunktgeräten ständig perfektionieren.

Darüber hinaus sind KI-gesteuerte Endpunktsicherheitslösungen skalierbar und effizient, was sie ideal für Unternehmen jeder Größe macht. Ob es nun um den Schutz einiger entfernter Laptops oder eines großen Netzwerks von IoT-Geräten geht, KI kann sich an die individuellen Sicherheitsanforderungen jedes Szenarios anpassen und erweitern. Diese Vielseitigkeit ist von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen zunehmend hybride Arbeitsmodelle verwenden und ihren digitalen Fußabdruck vergrößern.

Cloudsicherheit entwickelt sich zur am zweitschnellsten wachsenden Kategorie auf dem KI-Cybersicherheitsmarkt. Da Unternehmen ihre Abläufe schnell in Cloudumgebungen migrieren, ist der Schutz von in der Cloud gehosteten Daten und Anwendungen von entscheidender Bedeutung geworden. KI-Technologien sind für die Verbesserung der Cloud-Sicherheit von entscheidender Bedeutung, da sie kontinuierliche Überwachungs-, Bedrohungserkennungs- und Vorfallreaktionsfunktionen bieten, die skalierbar und an sich ändernde Cloud-Einstellungen anpassbar sind. Da sich die Cloud-Nutzung branchenübergreifend ausbreitet und von den Vorteilen der Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz angetrieben wird, wird die Nachfrage nach KI-gestützten Cloud-Sicherheitslösungen voraussichtlich sprunghaft ansteigen.

Wird die zunehmende Nutzung von maschinellem Lernen den Markt für künstliche Intelligenz im Cybersicherheitsmarkt ankurbeln?

Die zunehmende Implementierung von maschinellem Lernen wird wahrscheinlich das Wachstum der künstlichen Intelligenz im Cybersicherheitsmarkt vorantreiben. Da Cyberangriffe immer ausgefeilter und weit verbreiteter werden, sind bestehende Cybersicherheitslösungen häufig nicht in der Lage, sie effektiv zu erkennen und zu neutralisieren. Maschinelles Lernen (ML) bietet ausgefeilte Funktionen, mit denen Cybersicherheitssysteme mögliche Angriffe in Echtzeit erkennen, vorhersagen und darauf reagieren können. Durch die Analyse riesiger Datenmengen können ML-Algorithmen Trends und Anomalien erkennen, die auf eine Sicherheitsverletzung hindeuten könnten, und so die Bedrohungserkennung und Reaktionszeiten verbessern.

Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, ständig zu lernen und auf neue Bedrohungen zu reagieren, ist ein großer Vorteil im sich ständig verändernden Bereich der Cybersicherheit. Anders als statische Sicherheitslösungen können ML-Modelle anhand neuer Daten trainiert werden, sodass sie neu auftretende Bedrohungen effektiver erkennen und darauf reagieren können. Diese Agilität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die Hackern immer einen Schritt voraus sein wollen, die sich ständig neue Wege ausdenken, um Schwachstellen auszunutzen. Daher bieten ML-gesteuerte Cybersicherheitslösungen einen dynamischen und proaktiven Ansatz für das Bedrohungsmanagement, der für Unternehmen immer wichtiger wird.

Außerdem verbessert die Einbindung von maschinellem Lernen in Cybersicherheitsrahmen die Automatisierung von Sicherheitsverfahren und minimiert den Bedarf an menschlichen Eingriffen. Dies erhöht nicht nur die Effizienz und Genauigkeit der Bedrohungserkennung und -reaktion, sondern trägt auch dazu bei, den Mangel an ausgebildeten Cybersicherheitsexperten zu verringern. Automatisierte ML-basierte Systeme können regelmäßige Sicherheitsaufgaben übernehmen, sodass menschliche Spezialisten sich um kompliziertere und strategischere Belange kümmern können. Diese Mischung aus Automatisierung und menschlicher Expertise führt zu einer stärkeren und widerstandsfähigeren Cybersicherheitslage und beschleunigt den Einsatz von maschinellem Lernen in der Branche.

Darüber hinaus verbessert die Einbindung von maschinellem Lernen in Cybersicherheitsrahmen die Automatisierung von Sicherheitsverfahren und minimiert den Bedarf an menschlichen Eingriffen. Dies erhöht nicht nur die Effizienz und Genauigkeit der Bedrohungserkennung und -reaktion, sondern trägt auch dazu bei, den Mangel an ausgebildeten Cybersicherheitsexperten zu verringern. Automatisierte ML-basierte Systeme können reguläre Sicherheitsaufgaben übernehmen, sodass menschliche Spezialisten sich komplizierteren und strategischeren Belangen widmen können. Diese Mischung aus Automatisierung und menschlicher Expertise führt zu einer stärkeren und widerstandsfähigeren Cybersicherheitslage und beschleunigt den Einsatz von maschinellem Lernen in der Branche.

Kontextsensitives Computing ist das am zweitschnellsten wachsende Segment. Kontextsensitives Computing verbessert die Cybersicherheit, indem es den Kontext des Benutzerverhaltens und der Netzwerkaktivitäten erkennt und so eine genauere Bedrohungserkennung und personalisierte Sicherheitsreaktionen ermöglicht. Da Cyberbedrohungen immer komplexer werden, treibt die Nachfrage nach kontextbezogenen Lösungen zur Ergänzung von maschinellem Lernen deren zunehmende Akzeptanz und Wachstum voran.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Werden zunehmende Investitionen in KI-Technologie im asiatisch-pazifischen Raum den Markt für künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit vorantreiben?

Zunehmende Investitionen in KI-Technologien im asiatisch-pazifischen Raum werden dem Markt für künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit voraussichtlich einen enormen Aufschwung verleihen. Die schnelle digitale Transformation der Region sowie ein wachsendes Bewusstsein für die Bedeutung der Cybersicherheit führen zu erheblichen Investitionen in KI-gestützte Sicherheitslösungen. Diese Ausgaben sollen die Fähigkeit verbessern, komplexe und sich ständig verändernde Cyberbedrohungen in verschiedenen Sektoren, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung, zu erkennen, zu verhindern und darauf zu reagieren.

Cyberangriffe nehmen im asiatisch-pazifischen Raum zu. China, Indien, Japan und Südkorea haben alle einen Anstieg der Cyberbedrohungen erlebt, die von Datenlecks bis hin zu Advanced Persistent Threats (APTs) reichen. Dieser Anstieg der Cyberangriffe hat die Grenzen bestehender Cybersicherheitsmaßnahmen aufgezeigt und die Notwendigkeit modernerer Lösungen unterstrichen. KI-Technologien mit ihren Fähigkeiten zur Echtzeit-Bedrohungsüberwachung und prädiktiven Analyse bieten einen starken Abwehrmechanismus und veranlassen Unternehmen und Regierungen, mehr in KI-basierte Cybersicherheit zu investieren.

Außerdem gibt es im asiatisch-pazifischen Raum umfangreiche Regierungsinitiativen und Gesetze, die auf die Förderung der KI-Entwicklung und der Verbesserung der Cybersicherheit abzielen. Länder wie China und Japan haben nationale Programme zur Förderung der KI-Forschung und -Entwicklung mit Schwerpunkt auf Cybersicherheitsanwendungen geschaffen. Diese staatlich geförderten Projekte stellen die notwendige Finanzierung und Unterstützung für die KI-Forschung bereit, was zur Entwicklung fortschrittlicher Cybersicherheitslösungen führt, die maschinelles Lernen, Deep Learning und andere KI-Technologien nutzen.

Darüber hinaus sind die boomende IT-Branche und das Startup-Ökosystem der Region wichtige Treiber für KI-Investitionen. Der asiatisch-pazifische Raum ist die Heimat einiger der weltweit besten Technologieunternehmen sowie einer wachsenden Zahl von Startups, die sich auf KI und Cybersicherheit konzentrieren. Diese Unternehmen erhalten erhebliche Risikokapitalfinanzierungen und Investitionen, was Innovationen und die Entwicklung hochmoderner KI-basierter Sicherheitslösungen vorantreibt. Die Zusammenarbeit zwischen IT-Giganten, Startups und akademischen Einrichtungen beschleunigt das Tempo der KI-Entwicklung und macht Cybersicherheitslösungen effektiver und zugänglicher.

Die zunehmenden Investitionen in KI-Technologien im asiatisch-pazifischen Raum werden voraussichtlich den Markt für künstliche Intelligenz im Cybersicherheitsbereich ankurbeln. Der proaktive Ansatz der Region zur Bekämpfung von Cyberbedrohungen durch fortschrittliche KI-Lösungen, unterstützt durch staatliche Initiativen und eine florierende Technologiebranche, treibt das erhebliche Wachstum dieses Marktes voran. Mit der Verbreitung und Weiterentwicklung von KI-Technologien werden diese eine immer wichtigere Rolle bei der Erhaltung der digitalen Infrastruktur im asiatisch-pazifischen Raum spielen und sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen eine sichere Umgebung bieten.

Werden die steigenden, hohen Investitionen in die Cybersicherheit in Nordamerika den Markt für künstliche Intelligenz im Bereich der Cybersicherheit ankurbeln?

Es wird erwartet, dass die steigenden Investitionen in die Cybersicherheit in Nordamerika den Markt für künstliche Intelligenz im Bereich der Cybersicherheit erheblich ankurbeln werden. Das Engagement der Region zur Stärkung der Cybersicherheitsinfrastruktur zeigt sich in der erhöhten Zuweisung von Ressourcen für fortschrittliche Sicherheitstechnologie. Diese Bemühungen sollen der zunehmenden Häufigkeit und Raffinesse von Cyberbedrohungen entgegenwirken, die wichtige Abläufe stören und vertrauliche Daten gefährden können. Nordamerikanische Unternehmen schaffen eine Atmosphäre, die die Nutzung und Integration von KI-gesteuerten Sicherheitslösungen fördert, indem sie starken Cybersicherheitsmaßnahmen Priorität einräumen.

Die zunehmende Häufigkeit von hochkarätigen Cyberangriffen auf den öffentlichen und Unternehmenssektor in Nordamerika treibt diese Bemühungen voran. Datenlecks, Ransomware-Angriffe und andere schädliche Aktionen haben die Notwendigkeit fortschrittlicherer und proaktiverer Cybersicherheitsmethoden hervorgehoben. KI-Technologien, die riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, Anomalien entdecken und potenzielle Angriffe vorhersagen können, haben einen großen Vorteil gegenüber herkömmlichen Sicherheitsmethoden. Dies hat zu einer erhöhten Finanzierung der KI-Forschung und -Entwicklung im Bereich Cybersicherheit geführt und das Branchenwachstum beschleunigt.

Die Region dominiert den Markt, außerdem wird die Regulierungslandschaft in Nordamerika immer strenger, was von Unternehmen verlangt, ihre Cybersicherheitssysteme zu stärken. Die Einhaltung von Regeln wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und anderen branchenspezifischen Standards erfordert den Einsatz ausgefeilter Sicherheitslösungen. KI-gestützte Cybersicherheitsprodukte eignen sich gut, um diese regulatorischen Standards zu erfüllen, da sie umfassende Überwachungs-, Berichts- und Bedrohungsminderungsfunktionen bieten. Daher investieren Unternehmen massiv in KI-Technologie, um die Einhaltung sicherzustellen und die hohen Bußgelder zu vermeiden, die mit Datenschutzverletzungen und Nichteinhaltung einhergehen.

Darüber hinaus fördert der Wettbewerbscharakter des nordamerikanischen Technologiegeschäfts Innovation und Zusammenarbeit in den Bereichen KI und Cybersicherheit. Große Technologieunternehmen, Start-ups und akademische Institute legen immer mehr Wert auf die Entwicklung hochmoderner KI-basierter Sicherheitslösungen. Erhebliche Investitionen in diesem Bereich führen zu Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens, der Verhaltensanalyse und der automatisierten Bedrohungsreaktion, die alle die Wirksamkeit von Cybersicherheitsmaßnahmen verbessern. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien wird der Einsatz von KI in der Cybersicherheit voraussichtlich zunehmen, was das Marktwachstum ankurbelt und Nordamerika als Marktführer in dieser wichtigen Branche positioniert.

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für künstliche Intelligenz im Cybersicherheitsbereich ist durch eine dynamische Mischung aus innovativen Start-ups, regionalen Anbietern und spezialisierten Unternehmen gekennzeichnet, die alle um die Bereitstellung hochmoderner Lösungen konkurrieren. Diese Unternehmen nutzen fortschrittliche KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Verhaltensanalyse, um robuste, auf verschiedene Branchen zugeschnittene Sicherheitslösungen zu entwickeln. Regionale Anbieter konzentrieren sich oft auf lokale Bedrohungen und Compliance-Anforderungen und bieten maßgeschneiderte Dienste an, die von globalen Akteuren möglicherweise übersehen werden. Darüber hinaus treiben zahlreiche Kooperationen zwischen akademischen Institutionen und privaten Unternehmen Forschung und Entwicklung voran und führen zur Entstehung neuer, hochentwickelter KI-gesteuerter Sicherheitsprodukte. Dieses lebendige und wettbewerbsorientierte Umfeld fördert kontinuierliche Innovationen und Verbesserungen bei Cybersicherheitsmaßnahmen.

Zu den führenden Akteuren auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit gehören

Micron Technology, Inc., Intel Corporation, Xilinx, Inc., IBM Corporation, Amazon Web Services, Inc., Samsung Electronics Co., Ltd., NVIDIA Corporation, Darktrace, Cylance, Inc., Vectra AI, Inc.

Neueste Entwicklungen

• Im Juni 2024 bietet das CSIRO KMU ein kostenloses zehnwöchiges Onlineprogramm mit Schwerpunkt auf digitaler Technologie und künstlicher Intelligenz. Die Initiative CSIRO Innovate to grow a digital Technologies and Artificial Intelligence verbindet Unternehmen, die an digitalen Technologien und KI-Lösungen arbeiten, mit Fachwissen, Ressourcen und Mentoren, um sie bei der Entwicklung ihrer Projekte oder Ideen zu unterstützen.
• Im Mai 2024 hat die britische Regierung Initiativen zur Verbesserung der Cybersicherheit in KI-Modellen und -Software gestartet. Diese Initiativen, die auf der prestigeträchtigen CYBERUK-Konferenz vorgestellt wurden, markieren einen wichtigen Meilenstein im anhaltenden Engagement Großbritanniens für Cyber-Resilienz und Innovation. Die neuen Standards, die einen globalen Standard zur Stärkung der Abwehr von KI-Modellen gegen Hackerangriffe und Sabotage setzen sollen, wurden heute (15. Mai) von der britischen Regierung herausgegeben, nachdem bekannt gegeben wurde, dass der Sicherheitssektor nun etwa 12 Milliarden Pfund wert ist.
• Im Oktober 2023 brachte BlackBerry Limited einen neuen generativen KI-gestützten Assistenten für Fachkräfte im Security Operations Center (SOC) auf den Markt. Die unternehmenstaugliche Lösung dient als SOC-Analyst und liefert generative KI-basierte Cyber-Bedrohungsanalysen und -Unterstützung zur Verbesserung der CISO-Abläufe. Sie verwendet private Large Language Models (LLMs), um Genauigkeit und Datenschutz zu verbessern. Die Technologie, die für Cylance® AI-Kunden von BlackBerry zugänglich sein wird, prognostiziert Kundenbedürfnisse, um Informationen proaktiv bereitzustellen, anstatt dass Benutzer manuell Anfragen stellen müssen. Sie verkürzt Recherchestunden auf Sekunden.

Berichtsumfang

Künstliche Intelligenz im Cybersicherheitsmarkt, nach Kategorie

Sicherheitstyp

• Anwendungssicherheit
• Cloud-Sicherheit
• Endpunktsicherheit

Technologie

• Kontextbewusstes Computing
• Maschine Lernen

Anwendung

• Antivirus/Antimalware
• Prävention von Datenverlust

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika 2018–2031

Forschungsmethodik der Marktforschung