img

Искусственный интеллект на рынке кибербезопасности по типу безопасности -безопасность приложений, облачная безопасность, безопасность конечных точек-, технологиям -контекстно-зависимые вычисления, машинное обучение-, приложениям -антивирус-антивирусное ПО, предотвращение потери данных- и региону на


Published on: 2024-08-03 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

Искусственный интеллект на рынке кибербезопасности по типу безопасности -безопасность приложений, облачная безопасность, безопасность конечных точек-, технологиям -контекстно-зависимые вычисления, машинное обучение-, приложениям -антивирус-антивирусное ПО, предотвращение потери данных- и региону на

Оценка рынка искусственного интеллекта в кибербезопасности – 2024–2031 гг.

Растущая сложность и объем кибератак требуют более сложных мер защиты для управления искусственным интеллектом в кибербезопасности. рынок безопасности. Традиционных процедур безопасности часто недостаточно для борьбы с новыми, возникающими опасностями, такими как сложные постоянные угрозы (APT), программы-вымогатели и попытки фишинга. Способность ИИ анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, выявлять закономерности и прогнозировать потенциальные нарушения безопасности делает его отличным инструментом для улучшения систем кибербезопасности. Обеспечение роста рынка, который превысит 9,86 миллиарда долларов США в 2023 году и достигнет 67,95 миллиарда долларов США к 2031 году.

Кроме того, Растущее использование устройств Интернета вещей и расширение цифровых сетей подчеркивают важность решений кибербезопасности на основе искусственного интеллекта для защиты конфиденциальной информации и поддержания надежных мер безопасности, которые, как ожидается, будут расти с Среднегодовой темп роста около 30,10% с 2024 по 2031 год.

Искусственный интеллект на рынке кибербезопасностиопределение/обзор

Искусственный интеллект (ИИ) в кибербезопасности означает использование технологий ИИ, таких как машинное обучение и глубокое обучение, для улучшения обнаружения, предотвращения и реагирования на киберугрозы. У него есть приложения для обнаружения угроз в реальном времени, автоматического реагирования на инциденты, обнаружения мошенничества, обеспечения безопасности конечных точек, управления уязвимостями и обнаружения фишинга.

Будущее искусственного интеллекта в области кибербезопасности огромно, и ожидаются достижения в области анализа угроз, автономные системы безопасности, повышенная конфиденциальность данных, интеграция с блокчейном, усовершенствованная поведенческая аналитика, интеграция квантовых вычислений и персонализированные решения безопасности — все это направлено на создание более проактивной, адаптивной и эффективной защиты от постоянно меняющегося ландшафта киберугроз.

Что содержится в
отраслевом отчете?

Наши отчеты содержат полезные данные и перспективный анализ, который поможет вам готовить презентации, создавать бизнес-планы, создавать презентации и писать предложения.

Будет ли рост внедрения устройств Интернета вещей стимулировать рост искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности?

Растущее распространение устройств Интернета вещей продвигает искусственный интеллект на рынке кибербезопасности. . По мере увеличения количества устройств Интернета вещей увеличивается и поверхность атаки для киберугроз, что требует использования передовых решений кибербезопасности. Эти гаджеты, которым часто не хватает адекватной защиты, представляют собой привлекательную цель для мошенников, требующих инструментов кибербезопасности на основе искусственного интеллекта, способных справиться со сложностью и размером сетей Интернета вещей.

ИИ превосходно справляется с управлением большими и динамичными сетями Интернета вещей, анализ огромных объемов данных в режиме реального времени для выявления тенденций и аномалий. Традиционные решения кибербезопасности с трудом справляются с объемом и разнообразием данных, генерируемых Интернетом вещей, тогда как алгоритмы машинного обучения ИИ могут использовать эти данные для улучшения обнаружения угроз и реагирования на них, обеспечивая более надежную защиту от сложных атак на устройства Интернета вещей.

< p>Кроме того, ИИ улучшает превентивные меры безопасности для устройств Интернета вещей, предвидя потенциальные уязвимости и рекомендуя превентивные действия. Эта мощность имеет решающее значение для крупномасштабного развертывания Интернета вещей в таких сценариях, как умные города и промышленные предприятия, где системы безопасности на базе искусственного интеллекта могут постоянно отслеживать устройства, реагировать на возникающие угрозы и предоставлять оповещения в режиме реального времени, тем самым значительно повышая общую безопасность.< /p>

Растущая сложность и объем киберугроз требует более совершенных мер безопасности. Традиционных процедур безопасности часто недостаточно для борьбы с новыми, возникающими опасностями, такими как сложные постоянные угрозы (APT), программы-вымогатели и попытки фишинга. Способность ИИ анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, выявлять закономерности и прогнозировать потенциальные нарушения безопасности делает его отличным инструментом для улучшения систем кибербезопасности.

Будет ли растущие затраты на внедрение решений безопасности на основе ИИ сдерживать рост? искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности?

Растущая стоимость внедрения решений безопасности на основе искусственного интеллекта может препятствовать распространению искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности. Высокие первоначальные инвестиции в технологии искусственного интеллекта, включая расходы на приобретение передового оборудования, программного обеспечения и квалифицированных специалистов, создают существенный барьер для многих фирм, особенно малых и средних предприятий (МСП). Эти расходы могут отговорить предприятия от внедрения технологий искусственного интеллекта и, следовательно, затруднить рост рынка.

Кроме того, продолжающиеся затраты на обслуживание и обновление систем безопасности на основе искусственного интеллекта усугубляют финансовое напряжение. Технология искусственного интеллекта постоянно развивается, что требует постоянных обновлений и обучения, что влечет за собой дополнительные затраты. Требование постоянных инвестиций может быть трудным для предприятий с ограниченными финансами, что препятствует более широкому внедрению ИИ в сфере кибербезопасности.

Сложность включения технологий ИИ в существующие системы кибербезопасности также приводит к увеличению расходов. Организациям часто приходится изменять существующие системы в соответствии с технологиями искусственного интеллекта, что может занять много времени и средств. Потребность в специализированных знаниях для управления и эксплуатации этих систем искусственного интеллекта увеличивает финансовую нагрузку, поскольку поиск и поддержание обученных специалистов может быть дорогостоящим.

Кроме того, включение искусственного интеллекта в существующие системы кибербезопасности может быть затруднено из-за проблем совместимости и потребность в опытных людях для эксплуатации и обслуживания этих сложных систем. Многим компаниям сложно согласовать новые технологии искусственного интеллекта с существующей инфраструктурой, что приводит к дополнительным сложностям и затратам. Нехватка квалифицированных специалистов, разбирающихся как в искусственном интеллекте, так и в кибербезопасности, усугубляет эти проблемы, затрудняя эффективное внедрение и поддержку решений на основе искусственного интеллекта. Эти проблемы интеграции могут препятствовать распространению искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности, замедляя внедрение и повышая операционные барьеры.

Категорийная проницательность

Будет ли растущий спрос на сегмент безопасности конечных точек стимулировать развитие искусственного интеллекта? На рынке кибербезопасности?

Растущий спрос на безопасность конечных точек, вероятно, будет способствовать значительному росту использования искусственного интеллекта в индустрии кибербезопасности. Безопасность конечных точек становится все более важной, поскольку предприятия сталкиваются с ростом количества удаленных сотрудников и растущим числом устройств Интернета вещей, подключенных к корпоративным сетям. Эти конечные точки являются уязвимыми точками входа для различных киберугроз, включая вредоносное ПО и изощренные фишинговые атаки.

ИИ играет важную роль в повышении безопасности конечных точек за счет использования передовых методов, таких как машинное обучение и поведенческий анализ. Эти технологии позволяют системам на базе искусственного интеллекта непрерывно отслеживать активность конечных точек, обнаруживать аномалии и выявлять потенциальные проблемы безопасности в режиме реального времени. Анализируя огромные объемы данных конечных точек, ИИ может находить закономерности, указывающие на злонамеренное поведение, которое в противном случае осталось бы незамеченным.

Кроме того, решения по обеспечению безопасности конечных точек на базе ИИ обеспечивают возможности упреждающего обнаружения угроз, которые превосходят методы реагирования. Они могут предвидеть и предотвращать нарушения безопасности, снижая риски и уменьшая последствия кибератак. Этот упреждающий подход имеет решающее значение в сегодняшнем быстро меняющемся ландшафте угроз, когда мошенники постоянно совершенствуют свои стратегии использования уязвимостей в конечных устройствах.

Более того, решения по обеспечению безопасности конечных точек на основе искусственного интеллекта масштабируемы и эффективны, что делает их идеальными для предприятия любого размера. Независимо от того, защищаете ли вы несколько удаленных ноутбуков или большую сеть устройств Интернета вещей, ИИ может адаптироваться и расширяться в соответствии с уникальными требованиями безопасности каждого сценария. Такая универсальность имеет решающее значение, поскольку компании все чаще используют гибридные модели работы и увеличивают свое цифровое присутствие.

Облачная безопасность становится второй по темпам роста категорией на рынке кибербезопасности с использованием искусственного интеллекта. Поскольку предприятия быстро переносят свою деятельность в облачные среды, защита данных и приложений, размещенных в облаке, становится критически важной. Технологии искусственного интеллекта имеют решающее значение для повышения безопасности облака, поскольку они обеспечивают непрерывный мониторинг, обнаружение угроз и возможности реагирования на инциденты, которые масштабируются и адаптируются к изменяющимся настройкам облака. Поскольку внедрение облачных технологий распространяется по отраслям, чему способствуют преимущества масштабируемости, гибкости и экономической эффективности, ожидается, что спрос на решения облачной безопасности на базе искусственного интеллекта резко возрастет.

Будет ли рост внедрения машинного обучения способствовать развитию искусственного Интеллект на рынке кибербезопасности?

Растущее внедрение машинного обучения, вероятно, будет способствовать росту искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности. Поскольку кибератаки становятся все более изощренными и широко распространенными, существующие решения кибербезопасности часто не могут их эффективно обнаружить и нейтрализовать. Машинное обучение (МО) предоставляет сложные возможности, которые помогают системам кибербезопасности обнаруживать, прогнозировать и реагировать на возможные атаки в режиме реального времени. Анализируя огромные объемы данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять тенденции и аномалии, которые могут указывать на нарушение безопасности, сокращая время обнаружения угроз и время реагирования.

Способность машинного обучения постоянно учиться и реагировать на новые угрозы является огромным преимуществом. в постоянно меняющейся сфере кибербезопасности. Модели машинного обучения, в отличие от статических решений безопасности, можно обучать на новых данных, что позволяет им более эффективно обнаруживать возникающие угрозы и реагировать на них. Такая гибкость имеет решающее значение для компаний, желающих оставаться впереди хакеров, которые постоянно разрабатывают новые способы использования слабостей. В результате решения кибербезопасности на основе машинного обучения обеспечивают динамичный и упреждающий подход к управлению угрозами, что становится все более важным для предприятий.

Кроме того, включение машинного обучения в структуры кибербезопасности улучшает автоматизацию процедур безопасности, сводя к минимуму необходимость вмешательства человека. Это не только повышает эффективность и точность обнаружения угроз и реагирования на них, но также способствует сокращению нехватки подготовленных специалистов по кибербезопасности. Автоматизированные системы на основе машинного обучения могут выполнять регулярные задачи по обеспечению безопасности, освобождая специалистов-людей для работы над более сложными и стратегическими задачами. Такое сочетание автоматизации и человеческого опыта приводит к более сильной и устойчивой системе кибербезопасности, ускоряя использование машинного обучения в отрасли.

Кроме того, включение машинного обучения в структуры кибербезопасности улучшает автоматизацию процедур безопасности, сводя к минимуму необходимость для вмешательства человека. Это не только повышает эффективность и точность обнаружения угроз и реагирования на них, но также способствует сокращению нехватки подготовленных специалистов по кибербезопасности. Автоматизированные системы на основе машинного обучения могут выполнять регулярные задачи по обеспечению безопасности, освобождая специалистов-людей для работы над более сложными и стратегическими задачами. Такое сочетание автоматизации и человеческого опыта приводит к более сильной и устойчивой кибербезопасности, ускоряя использование машинного обучения в отрасли.

Контекстно-зависимые вычисления — второй по темпам роста сегмент. Контекстно-зависимые вычисления повышают кибербезопасность за счет распознавания контекста поведения пользователей и сетевой активности, что позволяет более точно обнаруживать угрозы и персонализировать меры безопасности. Поскольку киберугрозы становятся все более сложными, спрос на контекстно-зависимые решения, дополняющие навыки машинного обучения, способствует его все более широкому распространению и росту.

Получить доступ в искусственный интеллект в методологии отчета о рынке кибербезопасности

Проницательность в стране/регионе

Будут увеличиваться инвестиции в технологии искусственного интеллекта в Азиатско-Тихоокеанский регион будет способствовать развитию искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности?

Увеличение инвестиций в технологии искусственного интеллекта в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по прогнозам, приведет к значительному увеличению доли искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности. Быстрая цифровая трансформация региона, наряду с растущим осознанием важности кибербезопасности, приводит к значительным инвестициям в решения безопасности на базе искусственного интеллекта. Эти расходы предназначены для улучшения способности обнаруживать, предотвращать и реагировать на сложные и постоянно меняющиеся киберугрозы, затрагивающие различные сектора, включая финансы, здравоохранение и правительство.

В настоящее время число кибератак растет. Азиатско-Тихоокеанский регион. В Китае, Индии, Японии и Южной Корее наблюдается рост киберугроз, начиная от утечек данных и заканчивая современными постоянными угрозами (APT). Рост числа кибератак выявил ограничения существующих мер кибербезопасности, подчеркнув необходимость более современных решений. Технологии искусственного интеллекта с их возможностями мониторинга угроз в реальном времени и прогнозного анализа обеспечивают мощный механизм защиты, побуждая предприятия и правительства больше инвестировать в кибербезопасность на основе искусственного интеллекта.

Кроме того, Азиатско-Тихоокеанский регион видя существенные правительственные инициативы и законы, направленные на содействие развитию искусственного интеллекта и улучшению кибербезопасности. Такие страны, как Китай и Япония, создали национальные программы для поощрения исследований и разработок в области искусственного интеллекта с упором на приложения кибербезопасности. Эти поддерживаемые правительством проекты обеспечивают необходимое финансирование и поддержку исследований в области искусственного интеллекта, что приводит к созданию передовых решений кибербезопасности, использующих машинное обучение, глубокое обучение и другие технологии искусственного интеллекта.

Кроме того, в регионе быстро развивается ИТ-индустрия. и экосистема стартапов являются ключевыми факторами инвестиций в ИИ. Азиатско-Тихоокеанский регион является домом для некоторых из лучших в мире технологических корпораций, а также растущего числа стартапов, ориентированных на искусственный интеллект и кибербезопасность. Эти компании привлекают значительное венчурное финансирование и инвестиции, что стимулирует инновации и разработку передовых решений безопасности на основе искусственного интеллекта. Сотрудничество между ИТ-гигантами, стартапами и академическими учреждениями ускоряет темпы развития искусственного интеллекта, делая решения кибербезопасности более эффективными и доступными.

Ожидается, что растущие инвестиции в технологии искусственного интеллекта в Азиатско-Тихоокеанском регионе будут стимулировать развитие искусственного интеллекта. на рынке кибербезопасности. Активный подход региона к борьбе с киберугрозами с помощью передовых решений искусственного интеллекта, подкрепленный правительственными инициативами и процветающей технологической индустрией, способствует значительному росту этого рынка. По мере расширения и развития технологий искусственного интеллекта они будут играть все более важную роль в сохранении цифровой инфраструктуры Азиатско-Тихоокеанского региона, обеспечивая безопасную среду как для предприятий, так и для частных лиц.

Будут ли растущие значительные инвестиции в кибербезопасность в Северной Америке стимулировать рост? Искусственный интеллект на рынке кибербезопасности?

По прогнозам, растущие инвестиции в кибербезопасность в Северной Америке будут значительно способствовать развитию искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности. Приверженность региона укреплению инфраструктуры кибербезопасности подтверждается увеличением выделения ресурсов на передовые технологии безопасности. Эти усилия призваны компенсировать растущую частоту и изощренность киберугроз, которые способны нарушить ключевые операции и поставить под угрозу конфиденциальные данные. Североамериканские предприятия создают атмосферу, которая поощряет использование и интеграцию решений безопасности на основе искусственного интеллекта, отдавая приоритет строгим мерам кибербезопасности.

Растущая частота громких кибератак как на государственный, так и на корпоративный сектор в Северной Америке. является движущей силой этих усилий. Утечки данных, атаки программ-вымогателей и другие вредоносные действия подчеркнули необходимость в более продвинутых и превентивных методах кибербезопасности. Технологии искусственного интеллекта, которые могут анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, обнаруживать аномалии и прогнозировать потенциальные атаки, имеют большое преимущество перед традиционными методами безопасности. Это привело к увеличению финансирования исследований и разработок искусственного интеллекта в области кибербезопасности, что ускорило рост отрасли.

Регион доминирует на рынке, кроме того, нормативно-правовая база в Северной Америке становится все более строгой, что требует от компаний укрепить свои системы кибербезопасности. Соблюдение таких правил, как Общий регламент по защите данных (GDPR), Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) и других отраслевых стандартов, требует использования сложных решений безопасности. Продукты кибербезопасности на базе искусственного интеллекта хорошо подходят для соответствия этим нормативным стандартам, поскольку они предлагают полные возможности мониторинга, отчетности и устранения угроз. В результате предприятия активно инвестируют в технологии искусственного интеллекта, чтобы обеспечить соблюдение требований и избежать суровых штрафов, связанных с утечкой данных и несоблюдением требований.

Кроме того, конкурентный характер технологического бизнеса Северной Америки стимулирует инновации и сотрудничество в области искусственного интеллекта и кибербезопасности. Крупные технологические компании, стартапы и академические институты уделяют больше внимания разработке передовых решений безопасности на основе искусственного интеллекта. Существенные инвестиции в эту область приводят к инновациям в области машинного обучения, поведенческой аналитики и автоматизированного реагирования на угрозы, которые повышают эффективность мер кибербезопасности. По мере развития этих технологий ожидается, что использование искусственного интеллекта в кибербезопасности будет увеличиваться, что будет способствовать росту рынка и позиционированию Северной Америки как лидера в этой важной отрасли.

Конкурентная среда

Конкурентная среда Развитие искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности характеризуется динамичным сочетанием инновационных стартапов, региональных поставщиков и специализированных фирм, которые конкурируют за предложение передовых решений. Эти компании используют передовые технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, глубокое обучение и поведенческий анализ, для разработки надежных решений безопасности, адаптированных для различных отраслей. Региональные поставщики часто фокусируются на локализованных угрозах и требованиях соответствия, предоставляя индивидуальные услуги, которые глобальные игроки могут упустить из виду. Кроме того, многочисленные совместные усилия академических учреждений и частных фирм стимулируют исследования и разработки, что приводит к появлению новых, сложных продуктов безопасности на основе искусственного интеллекта. Эта динамичная и конкурентная среда способствует постоянным инновациям и совершенствованию мер кибербезопасности.

В число выдающихся игроков, работающих в сфере искусственного интеллекта на рынке кибербезопасности, входят

< p>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.

Последние разработки

  • В июне 2024 года CSIRO предоставляется МСП бесплатная десятинедельная онлайн-программа, посвященная цифровым технологиям и искусственному интеллекту. Инициатива CSIRO «Инновации для развития цифровых технологий и искусственного интеллекта» объединяет фирмы, работающие над цифровыми технологиями и решениями искусственного интеллекта, с опытом, ресурсами и наставниками, которые помогут им развивать свои проекты или идеи.
  • В мае 2024 года Великобритания правительство запустило инициативы по улучшению кибербезопасности в моделях и программном обеспечении искусственного интеллекта. Эти инициативы, представленные на престижной конференции CYBERUK, знаменуют собой важную веху в постоянной приверженности Великобритании киберустойчивости и инновациям. Новые стандарты, которые, как ожидается, установят глобальный стандарт для повышения защиты моделей искусственного интеллекта от взлома и саботажа, были опубликованы правительством Великобритании сегодня (15 мая) после объявления о том, что сектор безопасности теперь оценивается примерно в 12 миллиардов фунтов стерлингов.< /li>
  • В октябре 2023 года компания BlackBerry Limited запустила нового помощника на базе генеративного искусственного интеллекта для специалистов Центра управления безопасностью (SOC). Решение корпоративного уровня выполняет функции SOC-аналитика, обеспечивая генеративный анализ киберугроз на основе искусственного интеллекта и поддержку для улучшения операций CISO. Он использует частные модели большого языка (LLM) для повышения точности и конфиденциальности данных. Технология, которая будет доступна клиентам BlackBerry Cylance® AI, прогнозирует потребности клиентов в проактивном предоставлении информации, а не в том, чтобы пользователи вручную задавали вопросы. Она сокращает время исследования до секунд.

Объем отчета

АТРИБУТЫ ОТЧЕТА ПОДРОБНОСТИ
Период исследования

2018–2031 гг.

Темпы роста

Средний среднегодовой темп роста ~30,10% с 2024 по 2031 год

Базовый год для оценки

2023

Исторический период

2018-2022

Прогнозный период

2024–2031 гг.

Количественные единицы

Значение в Миллиарды долларов США

Охват отчета

Исторический и прогнозный прогноз доходов, исторический и прогнозный объем, факторы роста, тенденции, конкурентная среда , Ключевые игроки, Анализ сегментации

Охваченные сегменты
  • Тип безопасности
  • Технологии< /li>
  • Применение
Регионы
  • Северная Америка
  • Европа
  • Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Латинская Америка
  • Ближний Восток и amp; Африка
Ключевые игроки

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

Настройка

Настройка отчета вместе с покупкой доступна по запросу

Искусственный интеллект на рынке кибербезопасности по категориям

Тип безопасности

  • Безопасность приложений
  • Облачная безопасность
  • Безопасность конечных точек

Технологии

  • Контекстно-зависимые вычисления
  • Машинное обучение

Применение

< ul>
  • Антивирусное/антивредоносное ПО
  • Предотвращение потери данных
  • Регион

    • Северная Америка
    • Европа
    • Азиатско-Тихоокеанский регион.
    • Латинская Америка.
    • Ближний Восток и amp; Африка2018-2031

    Методология исследования рынка

    Table of Content

    To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )

    List of Figure

    To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )