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배포별-온프레미스 배포 및 클라우드 배포-, 보안 솔루션별-침입 탐지-방지 시스템, 통합 위협 관리-UTM--, 보안 유형별-애플리케이션 보안, 클라우드 보안-, 기술별 보안 시장 규모의 글로벌 인공 지능 -컨텍스트 인식 컴퓨팅, 기계 학습-, 산업별-정부 및 국방, 소매, 기업-, 애플리케이션별-바이러스 백신-맬웨어 방지, 데이터 손실 방지-, 지리적 범위 및 예측별


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

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

배포별-온프레미스 배포 및 클라우드 배포-, 보안 솔루션별-침입 탐지-방지 시스템, 통합 위협 관리-UTM--, 보안 유형별-애플리케이션 보안, 클라우드 보안-, 기술별 보안 시장 규모의 글로벌 인공 지능 -컨텍스트 인식 컴퓨팅, 기계 학습-, 산업별-정부 및 국방, 소매, 기업-, 애플리케이션별-바이러스 백신-맬웨어 방지, 데이터 손실 방지-, 지리적 범위 및 예측별

보안 인공지능 시장 규모 및 예측

보안 인공지능 시장 규모는 2021년 75억 8천만 달러로 평가되었으며 2030년까지 808억 3천만 달러, 2022년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 30.1%로 성장할 것입니다.

위협으로부터 보호하고 식별하고 대응하기 위해 머신러닝, 자연어 처리 등 점점 더 많은 AI 기반 기술이 사용되고 있습니다. 또한 국방, 정부, 첨단 기술 기업에 대한 사이버 공격이 기하급수적으로 증가하면서 정교한 인공지능(AI) 사이버 보안 솔루션에 대한 수요가 부각되었습니다. 글로벌 보안 시장의 인공 지능 보고서는 시장에 대한 전체적인 평가를 제공합니다. 이 보고서는 시장에서 중요한 역할을 하는 주요 부문, 추세, 동인, 제한 사항, 경쟁 환경 및 요인에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

보안 분야의 인공 지능이란 무엇입니까?< /h3>

인간 지능 기능을 기계, 특히 컴퓨터 시스템으로 복제하는 것을 인공 지능이라고 합니다. 특정 AI 애플리케이션의 예로는 전문가 시스템, 머신러닝, 자연어 처리, 음성 인식, 머신 비전 등이 있습니다. AI를 둘러싼 야유가 커지면서 공급업체들은 자사의 상품과 서비스가 AI를 어떻게 활용하는지 선보이기 위해 서두르고 있습니다. 사람들이 AI를 언급할 때 기계 학습과 같은 하나의 구성 요소만 암시하는 경우가 많습니다. 머신러닝 알고리즘의 생성과 훈련을 위해서는 AI에 특화된 하드웨어와 소프트웨어의 기반이 필요합니다. AI와 전적으로 관련된 프로그래밍 언어는 없지만 Python, R, Java 등 소수가 있습니다.

최근 인공지능 분야에서 상당한 발전이 있었습니다. 기술, 의료, 제약 산업은 모두 AI를 다양한 방식으로 사용합니다. AI의 사용은 개발, 제조, 자동화, 모니터링, 적응 및 기타 다양한 활동을 포함한 많은 운영 비용을 낮추는 데 중요한 도구인 것으로 나타났습니다. Google의 검색 엔진, Facebook의 얼굴 인식 소프트웨어, 음성 인식 기술을 사용하면 사이버 범죄자를 연구하고 식별하고 이해할 수 있습니다. 인공 지능의 개발은 사이버 보안 도구를 강화하고 온라인 범죄자에 대한 무력 사용을 허용합니다. 밀리초 안에 사이버 공격에 대응할 수 있도록 만들어졌습니다. 이 아이디어는 보안 및 취약성 관리, 사기 방지 전략 및 기타 영역에 광범위하게 적용 가능합니다.

보안 시장의 글로벌 인공 지능 개요

선제적인 보호 시스템을 제공하기 위해 탐지의 정확성, 사이버 AI의 인기가 높아졌습니다. 예를 들어, 사용자의 행동 생체인식은 AI의 핵심 수요가 되었으며, 이는 끊임없는 사용자 검증으로 이어졌습니다. 업계 참가자들은 AI의 힘을 활용해 보안 인텔리전스를 강화하기 위해 머신러닝 알고리즘을 최우선 과제로 삼을 것으로 예상됩니다. 사이버 위협의 빈도와 복잡성, 개인 정보 보호에 대한 우려의 증가, 은행 부문에서 AI 기반 사이버 보안 솔루션의 중요성은 모두 시장 성장을 촉진하는 동인입니다. 중소기업이 더 많은 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 원함에 따라 이 시장은 향후 몇 년 동안 성장할 것으로 예상됩니다.

COVID-19 대유행으로 인해 기업이 역량을 강화함에 따라 최첨단 기술에 대한 필요성이 높아졌습니다. 재택근무 정책을 약속합니다. 잠재적으로 안전하지 않은 네트워크와 기기를 사용하는 재택근무자 및 기타 사람들로 인해 디지털 상품 및 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 기업은 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘에 돈을 투자해야 했습니다.

게다가 , 새로운 코로나바이러스와 관련된 광범위한 사기와 WHO와 같은 공식 기관의 스푸핑은 조직에 더 큰 어려움을 안겨줍니다. 예를 들어, Google은 2020년 4월에 코로나19 사기와 관련된 매일 1,800만 개 이상의 악성 코드 및 피싱 이메일을 발견했습니다. 미국 기술 기업은 AI 기반의 스팸, 피싱 및 악성 코드의 99.9% 이상이 고객에게 도달하는 것을 방지한다고 주장했습니다.

글로벌 보안 인공 지능 시장세분화 분석

글로벌 보안 인공 지능 시장은 배포, 보안 솔루션, 보안 유형, 기술, 산업, 애플리케이션, 그리고 지리.

배포별 보안 시장의 인공 지능

  • 온프레미스 배포
  • 클라우드 배포 li>

배포를 기준으로 시장은 온프레미스 배포와 클라우드 배포로 구분됩니다. 클라우드 기반 배포 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 추정됩니다. 사이버 공격으로 인해 발생할 수 있는 요인은 악성 코드를 심고 승인되지 않은 데이터를 훔치는 혁신적인 접근 방식을 통해 계속해서 삶의 방식을 혼란에 빠뜨리고 있습니다. 이를 처리하는 동안 클라우드의 예측 보안은 앞으로 몇 년 동안 사이버 스파이를 좌절시킬 방식으로 보안을 혁신했습니다. 이 기술은 클라우드 기반 배포 부문에 대한 수요를 높이기 위해 클라우드의 힘을 사용하여 필터링되지 않은 엔드포인트 데이터를 수집하고 분석합니다.

보안 유형별 보안 시장의 인공 지능

  • 클라우드 보안
  • 네트워크 보안
  • 엔드포인트 보안
  • 애플리케이션 보안

보안 시장의 글로벌 인공지능은 보안 유형에 따라 애플리케이션 보안, 클라우드 보안, 엔드포인트 보안, 네트워크 보안으로 분류됩니다. 보안 시장의 인공 지능은 엔드포인트 보안 부문이 지배했습니다. 엔드포인트 공격이 보편화되면서 행위분석과 AI 기반 실시간 인증이 보안 솔루션의 기반으로 추구될 수 있다. 또한 연결된 장치의 급속한 채택으로 인해 기업은 AI 기반 엔드포인트 보안 기술을 사용하여 위험에 처할 수 있는 의심스러운 활동과 정보를 식별해야 했습니다.

기술별 보안 시장의 인공 지능

  • 컨텍스트 인식 컴퓨팅
  • 기계 학습
  • 자연어 처리

기술을 기반으로 시장은 컨텍스트로 분류됩니다. -인식 컴퓨팅, 기계 학습 및 자연어 처리. 시장은 기계 학습 부문이 지배했으며 이러한 추세는 예측 기간 동안 계속될 것으로 예상됩니다. 최종 사용 산업 전반에 걸쳐 딥 러닝 사용량이 급증함에 따라 머신 러닝 기술은 엄청난 성장을 경험할 것입니다. Google과 IBM을 포함한 주요 기업에서는 위협 식별 및 이메일 필터링을 위해 기계 학습을 사용해 왔습니다. 기업은 기계 지능과 딥 러닝을 활용하여 사이버 보안 절차를 개선하고 있습니다. 예를 들어, 딥 러닝은 자율주행차, 의료 진단 등 애플리케이션 전반에 걸쳐 이미지 식별을 위한 표준을 확립했습니다. 또한 ML 시스템은 보안 기술로 생성된 엄청난 양의 데이터를 모니터링하고 이상값을 식별하고 정렬하는 데 점점 인기가 높아지고 있습니다.

보안 솔루션별 보안 시장의 인공 지능

  • 침입 탐지/방지 시스템
  • 통합 위협 관리(UTM)
  • ID 및 액세스 관리(IAM)
  • 바이러스 백신/맬웨어 방지
  • < li>위험 및 규정 준수 관리
  • 암호화
  • 데이터 손실 방지(DLP)
  • 기타

보안 솔루션 기반 , 시장은 침입 탐지/방지 시스템, 통합 위협 관리(UTM), 신원 및 액세스 관리(IAM), 바이러스 백신/맬웨어 방지, 위험 및 규정 준수 관리, 암호화, 데이터 손실 방지(DLP) 등으로 구분됩니다. 데이터 손실 방지(DLP) 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 추정됩니다. 스토리지에 있는 데이터는 물론 네트워크를 통해 이동 중인 데이터를 식별, 모니터링 및 보호하는 데 있어 DLP 기술의 중요한 역할에 기인할 수 있는 요소입니다. 모든 조직에는 특정 데이터 보안 정책이 수립되어 있으며 IT 담당자는 이를 엄격하게 준수해야 합니다. 따라서 수요가 가속화됩니다.

산업별 보안 시장의 인공지능

  • 정부 및 amp; 국방
  • 소매
  • 기업
  • BFSI
  • 제조
  • 의료
  • 인프라< /li>
  • 자동차 & 운송
  • 기타

산업을 기반으로 시장은 정부 및 산업 분야로 구분됩니다. 국방, 소매, 기업, BFSI, 제조, 의료, 인프라, 자동차 및amp; 교통 및 기타. 엔터프라이즈 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 보안 예산을 크게 늘리고, 비즈니스 전략을 보안 계획에 맞춰 조정하고, 직원과 고객을 위한 사이버 인식 프로그램을 만드는 데 기여할 수 있는 요소입니다. 중요한 인프라의 안전과 기술 혁신을 보장하기 위해 통신 정책에 관한 글로벌 정보 사회 프로젝트 프로그램과 같은 다양한 프로그램과 엄격한 통신 및 규제 정책이 도입되어 기업 부문에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

애플리케이션별 보안 시장의 인공 지능

  • 바이러스 백신/맬웨어 방지
  • 데이터 손실 방지
  • 사기 탐지/사기 방지
  • < li>침입 탐지/방지 시스템
  • 보안 및amp; 취약점 관리
  • 통합 위협 관리
  • 기타

응용 프로그램에 따라 시장은 안티바이러스/안티맬웨어, 데이터 손실 방지, 사기 탐지로 분류됩니다. /사기 방지, 침입 탐지/방지 시스템, 보안 및amp; 취약점 관리, 통합 위협 관리 및 기타. 안티바이러스/안티맬웨어 부문이 시장을 장악했습니다. 예측 기간 동안 계속해서 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 가장 큰 애플리케이션 부문은 바이러스 백신/맬웨어 방지였습니다. 중요한 정보를 얻으려는 피싱 사기와 해커의 표적이 되는 기업 리더와 고객은 사이버 보안에 대해 점점 더 우려하고 있습니다. 안티바이러스, 안티맬웨어 등 공격을 방어하기 위해서는 인공지능과 머신러닝 기술이 필요하다.

지역별 보안 시장의 인공지능

지역 분석에 따르면 보안 시장의 글로벌 인공 지능은

  • 북미
  • 유럽
  • 아시아 태평양
  • 라틴 아메리카로 분류됩니다.
  • 중동 및amp; 아프리카

지역 분석을 기반으로 글로벌 보안 인공 지능 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 amp; 아프리카 및 라틴 아메리카. 북미는 시장에서 가장 큰 점유율을 예상했으며 예상 기간 동안 수익 측면에서 글로벌 시장을 계속 지배할 것으로 예상됩니다. IoT, 5G, Wi-Fi 6의 채택으로 인해 발생하는 네트워크 연결 장치의 증가가 주로 이러한 증가의 원인입니다. 5G 네트워크의 확장은 해커의 접근 지점이 될 수 있는 자동차, 의료, 정부, 에너지, 광업 산업 분야의 기업에 의해 주도되었습니다. 선도적인 기업은 기계 학습, 정교한 분석, 자산 매핑 및 실시간 평가를 위한 시각화를 위한 플랫폼에 돈을 투자할 가능성이 높습니다. 자연어 처리, 머신러닝(ML), 신경망은 공격을 막고, 이상한 사용자 행동을 탐지하고, 기타 비정상적인 패턴을 식별하기 위해 북미에서 널리 사용될 것으로 예상됩니다.

주요 플레이어

'보안 시장의 인공 지능' 연구 보고서는 Micron Technology, Inc., Intel Corporation, Xilinx Inc.와 같은 일부 주요 업체를 포함하여 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다. , IBM Corporation, Amazon Web Services, Inc., Samsung Electronics Co., Ltd., NVIDIA Corporation, Darktrace, Cylance Inc, Vectra AI, Inc., Accwpto, Watchguard 기술 등이 있습니다. 우리의 시장 분석에는 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석과 함께 모든 주요 플레이어의 재무제표에 대한 통찰력을 제공하는 분석가가 있는 주요 플레이어 전용 섹션도 포함됩니다. 경쟁 환경 섹션에는 위에서 언급한 전 세계 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석도 포함됩니다.

주요 개발

  • 2021년 11월, 차세대 ID 및 액세스 관리 분야의 선두업체인 SecureAuth가 Acceptto를 미공개 금액에 인수했습니다. Acceptto는 승인 전, 도중, 승인 후에 위협을 탐지하는 비밀번호 없는 인증 및 행동 모델링 플랫폼을 만듭니다. Acceptto의 AI 기반 지속적 인증은 사용자 친화적인 비밀번호 없는 로그인은 물론 고객의 하이브리드 인력, 디지털 참여, 클라우드 마이그레이션 및 제로 트러스트 네트워크를 위한 선호 솔루션이 되겠다는 SecureAuth의 목표를 지원합니다.
  • 2020년 3월, 네트워크 보안 및 인텔리전스 회사인 Watchguard Technologies Inc.는 마드리드에 본사를 둔 엔드포인트 보안 제공업체인 Panda Security를 인수하는 최종 계약을 체결했습니다. 이번 거래의 결과로 이전 회사의 네트워크 제공이 확장될 것입니다.

에이스 매트릭스 분석

보고서에 제공된 에이스 매트릭스는 주요 네트워크가 어떻게 이루어지는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 이 업계에 관련된 주요 업체들은 서비스 기능 및 서비스 기능과 같은 다양한 요소를 기반으로 해당 회사에 순위를 제공하면서 성과를 내고 있습니다. 혁신, 확장성, 서비스 혁신, 산업 범위, 산업 범위 및 성장 로드맵. 이러한 요소를 바탕으로 회사를 활성형, 첨단형, 신흥형, 혁신형

시장 매력도

라는 4가지 범주로 분류합니다.

제공된 시장 매력 이미지는 보안 분야 인공 지능 시장을 주로 주도하는 지역에 대한 정보를 얻는 데 더욱 도움이 될 것입니다. 우리는 해당 지역의 산업 성장을 주도하는 주요 영향 요인을 다룹니다.

포터의 다섯 가지 힘

제공된 이미지는 다음 사항에 더 도움이 될 것입니다. 각 업계에서 경쟁자의 행동과 플레이어의 전략적 포지셔닝을 이해하기 위한 청사진을 제공하는 포터의 5가지 힘 프레임워크에 대한 정보를 얻습니다. 포터의 5가지 힘 모델은 보안 시장에서 글로벌 인공 지능의 경쟁 환경을 평가하고 매력도를 측정하는 데 사용될 수 있습니다. 특정 부문에 대해 알아보고 투자 가능성을 평가합니다.

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