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Globale Marktgröße für künstliche Intelligenz in der Sicherheit nach Bereitstellung -On-Premise-Bereitstellung und Cloud-Bereitstellung-, nach Sicherheitslösung -Intrusion Detection-Prevention Systems, Unified Threat Management -UTM--, nach Sicherheitstyp -Anwendungssicherheit, Cloud-Sicherheit-, na


Published on: 2024-08-09 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

Globale Marktgröße für künstliche Intelligenz in der Sicherheit nach Bereitstellung -On-Premise-Bereitstellung und Cloud-Bereitstellung-, nach Sicherheitslösung -Intrusion Detection-Prevention Systems, Unified Threat Management -UTM--, nach Sicherheitstyp -Anwendungssicherheit, Cloud-Sicherheit-, na

Marktgröße und Prognose für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich

Der Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich wurde im Jahr 2021 auf 7,58 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2030 80,83 Milliarden USD erreichen und von 2022 bis 2030 mit einer CAGR von 30,1 % wachsen.

Immer mehr KI-basierte Technologien wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache werden zum Schutz vor Bedrohungen, zur Identifizierung und Reaktion darauf eingesetzt. Darüber hinaus hat ein exponentieller Anstieg von Cyberangriffen auf Verteidigungs-, Regierungs- und Hightech-Unternehmen die Nachfrage nach hochentwickelten Cybersicherheitslösungen mit künstlicher Intelligenz (KI) hervorgehoben. Der Bericht „Globaler Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich“ bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, Wettbewerbslandschaft und Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Was ist künstliche Intelligenz in der Sicherheit?

Die Nachbildung menschlicher Intelligenzfunktionen durch Maschinen, insbesondere Computersysteme, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Beispiele für bestimmte KI-Anwendungen sind Expertensysteme, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und maschinelles Sehen. Anbieter haben sich beeilt, zu zeigen, wie ihre Waren und Dienstleistungen KI nutzen, da der Rummel um KI zugenommen hat. Wenn Menschen von KI sprechen, meinen sie häufig nur eine Komponente, wie etwa maschinelles Lernen. Für die Erstellung und das Training von Algorithmen für maschinelles Lernen benötigt KI eine Grundlage aus spezialisierter Hardware und Software. Es gibt keine Programmiersprache, die ausschließlich mit KI in Verbindung gebracht wird, aber eine Handvoll, darunter Python, R und Java.

In letzter Zeit gab es erhebliche Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz. Die Technologie-, Gesundheits- und Pharmabranche nutzt KI auf unterschiedliche Weise. Der Einsatz von KI hat sich als wichtiges Instrument zur Senkung der Kosten vieler Vorgänge erwiesen, darunter Entwicklung, Herstellung, Automatisierung, Überwachung, Anpassung und eine breite Palette anderer Aktivitäten. Mithilfe der Suchmaschine von Google, der Gesichtserkennungssoftware von Facebook und der Spracherkennungstechnologie können Cyberkriminelle untersucht, identifiziert und verstanden werden. Die Entwicklung künstlicher Intelligenz verbessert Cybersicherheitstools und ermöglicht den Einsatz von Gewalt gegen Online-Täter. Sie ist so konzipiert, dass sie innerhalb von Millisekunden auf Cyberangriffe reagieren kann. Die Idee ist allgemein anwendbar auf Sicherheits- und Schwachstellenmanagement, Betrugsbekämpfungsstrategien und andere Bereiche.

Globaler Überblick über künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt

Um ein proaktives Schutzsystem mit präziser Erkennung bereitzustellen, hat Cyber-KI an Popularität gewonnen. Beispielsweise ist die Verhaltensbiometrie eines Benutzers zu einer zentralen Anforderung in der KI geworden, was zu einer unerbittlichen Benutzerüberprüfung führt. Es wird erwartet, dass Branchenteilnehmer maschinellen Lernalgorithmen höchste Priorität einräumen, um die Leistungsfähigkeit der KI zur Stärkung der Sicherheitsintelligenz zu nutzen. Die Häufigkeit und Komplexität von Cyberbedrohungen, die zunehmenden Datenschutzbedenken und die Bedeutung KI-basierter Cybersicherheitslösungen im Bankensektor sind allesamt Treiber, die das Marktwachstum ankurbeln. Da KMU mehr KI-basierte Cybersicherheitslösungen wünschen, wird auch prognostiziert, dass dieser Markt in den kommenden Jahren wachsen wird.

Der Ausbruch der COVID-19-Pandemie hat den Bedarf an Spitzentechnologien erhöht, da Unternehmen ihr Engagement für Homeoffice-Richtlinien verstärken. Aufgrund der gestiegenen Nachfrage nach digitalen Gütern und Dienstleistungen durch Telearbeiter und andere Personen, die potenziell unsichere Netzwerke und Geräte verwenden, sind Unternehmen gezwungen, Geld in maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen zu investieren.

Darüber hinaus stellen weit verbreitete Betrugsfälle im Zusammenhang mit dem neuen Coronavirus und die Vortäuschung offizieller Institutionen wie der WHO zusätzliche Schwierigkeiten für Organisationen dar. So entdeckte Google im April 2020 täglich mehr als 18 Millionen Malware- und Phishing-E-Mails im Zusammenhang mit COVID-19-Betrug. Das amerikanische Technologieunternehmen behauptete, dass seine KI-gestützten Abwehrmechanismen über 99,9 % aller Spam-, Phishing- und Malware-Mails davon abhalten, die Kunden zu erreichen.

Globaler Markt für künstliche Intelligenz im SicherheitsbereichSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich ist segmentiert nach Bereitstellung, Sicherheitslösung, Sicherheitstyp, Technologie, Branche, Anwendung und Geografie.

Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich, nach Bereitstellung

  • On-Premise-Bereitstellung
  • Cloud-Bereitstellung

Basierend auf der Bereitstellung ist der Markt in On-Premise-Bereitstellung und Cloud-Bereitstellung unterteilt. Das Segment der Cloud-basierten Bereitstellung wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste CAGR aufweisen. Die Faktoren, die Cyberangriffen zugeschrieben werden können, stören weiterhin die Lebensweise mit innovativen Ansätzen zum Einbringen von Malware und zum unbefugten Diebstahl von Daten. Im Umgang damit hat die prädiktive Sicherheit in der Cloud die Sicherheit auf eine Weise erneuert, die Cyberspione in den kommenden Jahren frustrieren wird. Diese Technologie sammelt und analysiert ungefilterte Endpunktdaten und nutzt die Leistung der Cloud, um die Nachfrage nach dem Cloud-basierten Bereitstellungssegment zu steigern.

Künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt, nach Sicherheitstyp

  • Cloud-Sicherheit
  • Netzwerksicherheit
  • Endpunktsicherheit
  • Anwendungssicherheit

Der globale Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt ist je nach Sicherheitstyp in Anwendungssicherheit, Cloud-Sicherheit, Endpunktsicherheit und Netzwerksicherheit unterteilt. Der Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt wurde vom Segment der Endpunktsicherheit dominiert. Endpunktangriffe werden immer häufiger, daher können Verhaltensanalysen und KI-basierte Echtzeitauthentifizierung als Grundlage für Sicherheitslösungen verfolgt werden. Darüber hinaus hat die schnelle Verbreitung vernetzter Geräte Unternehmen dazu gezwungen, KI-gestützte Endpunktsicherheitstechnologie zu verwenden, um verdächtige Aktivitäten und möglicherweise gefährdete Informationen zu identifizieren.

Künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt, nach Technologie

  • Kontextsensitives Computing
  • Maschinelles Lernen
  • Verarbeitung natürlicher Sprache

Basierend auf der Technologie ist der Markt in kontextsensitives Computing, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache segmentiert. Der Markt wurde vom Segment des maschinellen Lernens dominiert, und dieser Trend dürfte sich im Prognosezeitraum fortsetzen. Da die Nutzung von Deep Learning in allen Endverbrauchsbranchen rasant zunimmt, wird die Technologie des maschinellen Lernens ein enormes Wachstum erleben. Führende Unternehmen, darunter Google und IBM, setzen maschinelles Lernen zur Bedrohungsidentifizierung und E-Mail-Filterung ein. Unternehmen nutzen maschinelle Intelligenz und Deep Learning, um Cybersicherheitsverfahren zu verbessern. Beispielsweise hat Deep Learning den Standard für die Bildidentifizierung in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen und der medizinischen Diagnose etabliert. Darüber hinaus erfreuen sich ML-Systeme zunehmender Beliebtheit, um die Überwachung zu automatisieren, Ausreißer zu identifizieren und die enormen Datenmengen zu sortieren, die von Sicherheitstechnologien generiert werden.

Künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt, nach Sicherheitslösung

  • Systeme zur Angriffserkennung/-prävention
  • Unified Threat Management (UTM)
  • Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM)
  • Antivirus/Antimalware
  • Risiko- und Compliance-Management
  • Verschlüsselung
  • Data Loss Prevention (DLP)
  • Sonstiges

Basierend auf Sicherheitslösungen ist der Markt in Systeme zur Angriffserkennung/-prävention, Unified Threat Management (UTM), Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM), Antivirus/Antimalware, Risiko- und Compliance-Management, Verschlüsselung, Data Loss Prevention (DLP) und Sonstiges unterteilt. Das Segment Data Loss Prevention (DLP) wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate aufweisen. Die Faktoren, die der wichtigen Rolle der DLP-Technologie bei der Identifizierung, Überwachung und dem Schutz der Daten im Speicher sowie bei der Übertragung über das Netzwerk zugeschrieben werden können. In jeder Organisation werden spezifische Datensicherheitsrichtlinien festgelegt, und das IT-Personal ist verpflichtet, diese strikt einzuhalten. Dadurch wird die Nachfrage beschleunigt.

Künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt, nach Branche

  • Regierung und Verteidigung
  • Einzelhandel
  • Unternehmen
  • BFSI
  • Fertigung
  • Gesundheitswesen
  • Infrastruktur
  • Automobil und Transport
  • Sonstige

Nach Branche ist der Markt in Regierung und Verteidigung, Einzelhandel, Unternehmen, BFSI, Fertigung, Gesundheitswesen, Infrastruktur, Automobil und Transport und Sonstige unterteilt. Das Unternehmenssegment hält im Prognosezeitraum den größten Marktanteil. Die Faktoren, die darauf zurückzuführen sind, dass sie ihre Sicherheitsbudgets deutlich erhöht, Geschäftsstrategien mit Sicherheitsplänen abgestimmt und Cyber-Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter und Kunden erstellt haben. Um die Sicherheit kritischer Infrastrukturen und technologischer Innovationen zu gewährleisten, wurden verschiedene Programme wie das Global Information Society Project Program on Telecommunication Policy sowie strenge Telekommunikations- und Regulierungsrichtlinien eingeführt, die die Nachfrage nach dem Unternehmenssegment ankurbeln.

Künstliche Intelligenz im Sicherheitsmarkt, nach Anwendung

  • Antivirus/Antimalware
  • Datenverlustprävention
  • Betrugserkennung/Betrugsbekämpfung
  • Intrusion Detection/Prevention System
  • Sicherheit & Schwachstellenmanagement
  • Unified Threat Management
  • Sonstige

Basierend auf der Anwendung ist der Markt segmentiert in Antivirus/Antimalware, Datenverlustprävention, Betrugserkennung/Betrugsbekämpfung, Intrusion Detection/Prevention System, Sicherheit & Schwachstellenmanagement, Unified Threat Management und Sonstige. Das Segment Antivirus/Antimalware dominierte den Markt. Während des Prognosezeitraums wird erwartet, dass es den Markt weiterhin dominieren wird. Das größte Anwendungssegment war Antivirus/Antimalware. Unternehmensleiter und Kunden, die Ziel von Phishing-Betrug und Hackern sind, die versuchen, an kritische Informationen zu gelangen, machen sich immer mehr Sorgen um die Cybersicherheit. Um sich gegen Angriffe wie Antivirus und Antimalware zu verteidigen, sind künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechniken erforderlich.

Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich, nach Geografie

Auf der Grundlage regionaler Analyse wird der globale Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich in

  • Nordamerika
  • Europa
  • Asien-Pazifik
  • Lateinamerika
  • Naher Osten und Afrika

Auf der Grundlage regionaler Analyse wird der globale Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika unterteilt. Nordamerika erwartet den größten Marktanteil und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum den globalen Markt in Bezug auf den Umsatz weiterhin dominieren. Der Anstieg wird vor allem auf die Zunahme netzwerkverbundener Geräte durch die Einführung von IoT, 5G und Wi-Fi 6 zurückgeführt. Der Ausbau des 5G-Netzwerks wurde von Unternehmen aus den Bereichen Automobil, Gesundheitswesen, Regierung, Energie und Bergbau vorangetrieben, die ein Zugangspunkt für Hacker sein könnten. Führende Unternehmen werden wahrscheinlich Geld in Plattformen für maschinelles Lernen, anspruchsvolle Analysen, Asset-Mapping und Visualisierung für die Echtzeitauswertung investieren. Man geht davon aus, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen (ML) und neuronale Netzwerke in Nordamerika weit verbreitet sein werden, um Angriffe zu vereiteln, merkwürdiges Benutzerverhalten zu erkennen und andere anomale Muster zu identifizieren.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt, einschließlich einiger der wichtigsten Akteure wie Micron Technology, Inc., Intel Corporation, Xilinx Inc., IBM Corporation, Amazon Web Services, Inc., Samsung Electronics Co., Ltd., NVIDIA Corporation, Darktrace, Cylance Inc. und Vectra AI, Inc., Accwpto, Watchguard Technology, um nur einige zu nennen. Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produkt-Benchmarking und SWOT-Analysen bieten. Der Abschnitt „Wettbewerbslandschaft“ enthält auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Wichtige Entwicklungen

  • Im November 2021 wurde Acceptto von SecureAuth, einem führenden Anbieter von Identitäts- und Zugriffsmanagement der nächsten Generation, für eine nicht genannte Summe gekauft. Acceptto erstellt eine Plattform für passwortlose Authentifizierung und Verhaltensmodellierung, die Bedrohungen vor, während und nach der Autorisierung erkennt. Die KI-gestützte kontinuierliche Authentifizierung von Acceptto unterstützt das Ziel von SecureAuth, die bevorzugte Lösung für benutzerfreundliche passwortlose Anmeldungen sowie für hybride Belegschaften, digitales Engagement, Cloud-Migration und Zero-Trust-Netzwerke der Kunden zu werden.
  • Im März 2020 unterzeichnete Watchguard Technologies Inc., ein Netzwerksicherheits- und -informationsunternehmen, eine endgültige Vereinbarung zur Übernahme von Panda Security, einem in Madrid ansässigen Anbieter von Endpunktsicherheit. Das Netzwerkangebot des vorherigen Unternehmens wird durch diese Transaktion erweitert.

Ace-Matrix-Analyse

Die im Bericht bereitgestellte Ace-Matrix hilft zu verstehen, wie die wichtigsten Akteure dieser Branche abschneiden, da wir für diese Unternehmen eine Rangliste anhand verschiedener Faktoren wie Servicefunktionen und Innovationen, Skalierbarkeit, Serviceinnovation, Branchenabdeckung, Branchenreichweite und Wachstums-Roadmap erstellen. Basierend auf diesen Faktoren ordnen wir die Unternehmen in vier Kategorien einAktiv, Topaktuell, Aufstrebend und Innovatoren.

Marktattraktivität

Das bereitgestellte Bild der Marktattraktivität hilft außerdem dabei, Informationen über die Region zu erhalten, die im Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich führend ist. Wir decken die wichtigsten Einflussfaktoren ab, die für das Branchenwachstum in der jeweiligen Region verantwortlich sind.

Porters Fünf Kräfte

Das bereitgestellte Bild hilft außerdem dabei, Informationen über Porters Fünf-Kräfte-Modell zu erhalten, das eine Blaupause zum Verständnis des Verhaltens von Wettbewerbern und der strategischen Positionierung eines Akteurs in der jeweiligen Branche bietet. Das Fünf-Kräfte-Modell von Porter kann verwendet werden, um die Wettbewerbslandschaft auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich zu bewerten, die Attraktivität eines bestimmten Sektors abzuschätzen und Investitionsmöglichkeiten einzuschätzen.

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