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セキュリティ分野における人工知能(AI)の世界市場 - 2023-2030


Global Artificial Intelligence (AI) in Security Market - 2023-2030

概要 セキュリティにおける人工知能(AI)の世界市場は、2022年に210億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率19.1%で成長し、2030年には542億米ドルに達すると予測されている。 物理的な... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
DataM Intelligence
データMインテリジェンス
2023年10月16日 US$4,350
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サマリー

概要
セキュリティにおける人工知能(AI)の世界市場は、2022年に210億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率19.1%で成長し、2030年には542億米ドルに達すると予測されている。
物理的なセキュリティ上の懸念だけでなく、サイバー脅威の増加や複雑性の高まりにより、組織はより高度で自動化されたセキュリティ・ソリューションを求めるようになっている。デジタル時代に生成される膨大な量のデータは、人間の分析者が効率的に処理するには圧倒的な量である。AIによる膨大なデータセットのリアルタイム分析は、脆弱性やリスクの発見に役立つ可能性がある。
例えば、2023年9月21日、サイバーセキュリティの大手企業であるマカフィーは、詐欺をリアルタイムで特定しブロックするよう設計された、AIを活用した革新的な詐欺対策機能を最近発表した。サイバー脅威が進化を続け、より巧妙になる中、この技術はオンライン・セキュリティの大きな進歩を意味する。AIを搭載した詐欺防止システムは、機械学習アルゴリズムとリアルタイムのデータ分析を活用して詐欺行為を検知する。
アジア太平洋地域は、世界のセキュリティ分野における人工知能(AI)市場の3/7以上を占める成長地域のひとつであり、同地域では近年、サイバー脅威や攻撃が急増している。デジタル技術やインターネットへの依存度が高まる中、同地域の企業や政府はサイバーセキュリティの課題に常に直面している。AIは高度な脅威検知・対応能力を備えており、こうした脅威に対処するための重要なツールとなっている。
ダイナミクス
政府の取り組みが市場を後押し
政府機関は、セキュリティ分野におけるAIの研究開発を支援するために多額の資金を割り当てることが多く、こうした投資はAI技術、サイバーセキュリティ・ソリューション、関連プロジェクトの創出に資金を提供することができる。財政支援はイノベーションを促進し、セキュリティ分野におけるAIの採用を加速する。政府は、セキュリティ分野におけるAI導入のための規制の枠組みや基準を確立する。これらの規制は、責任あるAIの利用、データプライバシー、倫理的な慣行を保証することができる。
カーネギー国際平和財団(Carnegie Endowment for International Peace)の報告書によると、2022年、中国政府は人工知能のガバナンスに対して3つの異なるアプローチを実施し、それぞれ官僚機構の異なる部門によって支持されている。中国サイバースペース管理局(Cybersace Administration of China)は、アルゴリズムの解釈可能性とユーザーの権利保護に関する規定を含む、インターネット推薦アルゴリズムを規制するための規則草案を発表した。中国サイバースペース管理局(Cyberspace Administration of China)は、複数の規制当局を巻き込みながら、すべてのインターネットアルゴリズムを管理するための3年間のロードマップに取り組んでいる。
AIによる機械学習の導入が脅威とマルウェアを可能にする
サイバー脅威とマルウェア攻撃はますます高度化し、適応力が高まっている。こうした高度な脅威を検知・防止するには、従来のシグネチャベースのアプローチではもはや不十分です。MLとAIは、パターンや行動を分析し、新たな脅威を特定することができます。正常な挙動と悪意のある挙動を認識するモデルを訓練するためには、大規模なデータセットの利用が不可欠である。
米上院軍事委員会の報告書によると、米上院軍事委員会のサイバー小委員会は2022年5月、サイバースペースの領域で人工知能(AI)と機械学習(ML)を活用する意義に焦点を当てた議会公聴会を開催した。この公聴会には、グーグルとジョージタウン大学安全保障・新興技術センターの主要な代表者が出席した。
技術の進歩が市場を後押し
マルウェア、ランサムウェア、フィッシング攻撃などのサイバー脅威の複雑化により、AIを活用したセキュリティ・ソリューションの成長に対する強い需要が生まれている。AIはリアルタイムで大量のデータを正確かつ迅速に分析するため、セキュリティ侵害を示すパターンや異常の特定に不可欠である。また、ネットワーク・トラフィックの監視や疑わしい活動のフラグ付けなど、セキュリティ・タスクの多くのルーチンを自動化する。
例えば、エヌビディアは2022年9月20日、製造、物流、ヘルスケアなどの産業におけるセキュリティと安全性を強化するために設計された、高精度エッジAIのためのエヌビディアIGXプラットフォームを発表した。IGXは、物理世界環境における人間と機械のコラボレーションと安全性の向上を目指しています。IGXは、製造業や物流など規制の厳しい業界で稼働する自律システムの安全性とセキュリティの向上に重点を置いている。
誤認識とデータ漏洩
AIを搭載したセキュリティシステムは、偽陽性や偽陰性(実際の脅威を検出できない)と呼ばれる誤った識別の脅威活動を発生させます。脅威の正確な検知と誤報の最小化の間で適切なバランスを達成することは困難です。サイバー犯罪者は、AIアルゴリズムを操作するために敵対的攻撃を使用することができます。彼らは、検知を回避したり、AIシステムの信頼性を低下させたりするように設計された悪意のある入力を作成することができる。
2023年のIBMの報告書によると、全世界のデータ侵害の平均コストは過去最高の445万米ドルに増加し、過去3年間で15%上昇した。同じ3年間で、検出とエスカレーションのコストは42%大幅に増加し、現在では侵害費用の大部分を占めており、より複雑な侵害調査へのシフトを示している。
セグメント分析
世界のセキュリティにおける人工知能(AI)市場は、提供、展開タイプ、セキュリティタイプ、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化される。
クラウド環境におけるAIを活用したセキュリティ・ソリューション
サイバー脅威が複雑化・広範囲化するにつれ、高度なセキュリティ・ソリューションの重要性が増している。大量のデータをAIが瞬時に分析し、リアルタイムの危険検知と対処を可能にする可能性がある。クラウド環境の規模や複雑さは、脅威が侵入する可能性のある多くの機会を提供する。AIはクラウド・コンピューティングの規模に対応し、ネットワーク・トラフィック、ユーザー行動、システム・ログを継続的に監視・分析することができる。
例えば、2023年8月29日、グーグル・クラウドはサイバーセキュリティ企業マンディアントの買収を活用し、クロニクル・セキュリティ・オペレーションの顧客にマネージド脅威ハンティング・サービスを提供した。このサービス「Mandiant Hunt for Chronicle Security Operations」は、顧客のChronicle環境内でMandiantの脅威ハンティング・インテリジェンスと人材へのアクセスを提供する。
地理的浸透
サイバー脅威の増加が市場を押し上げる
世界の人工知能(AI)セキュリティ市場では、北米が市場の3分の1以上を占め、特に米国とカナダはサイバー脅威の増大と進化に直面している。サイバー攻撃、データ漏洩、ランサムウェアインシデントの頻度と精巧さが増している。こうした危険を効率的に特定し、軽減し、対応するために、AIは極めて重要なツールと見なされている。
例えば、2023年4月24日、ノースダコタ州は人工知能と機械学習を使ってサイバーセキュリティの取り組みを強化した。同州はサイバーセキュリティ・ベンダーのパロアルトネットワークスと提携し、学校、役所、警察署など25万のエンドポイントを保護する自律型セキュリティ・オペレーション・センター(SOC)を構築した。AIとMLは、低レベルのセキュリティ・インシデントの解決を自動化し、滞っているインシデントに対処するのに役立つ。
競合他社の状況
同市場における主なグローバルプレイヤーには、Palo Alto Networks Inc.、Trellix、Darktrace、Cyclance Inc.、Fortinet Inc.、Nozomi Networks Inc.、ESET, s.r.o.、ThreatMetrix, Inc.、Vectra AI, Inc.などがいる。
COVID-19の影響分析
ロックダウンや社会的距離を置く措置が実施されているため、組織は施設や不動産の遠隔監視のためにAIを活用した監視やセキュリティ・ソリューションに目を向けている。AIを搭載したカメラやセンサーは、異常や潜在的なセキュリティ脅威を検知することができ、物理的なセキュリティ要員を現場に配置する必要性を減らすことができる。パンデミック時にサイバー攻撃が急増したため、AIを活用したサイバーセキュリティ・ツールの重要性が高まっている。
パンデミック時にサイバー攻撃が急増したため、AIを活用したサイバーセキュリティ・ツールの重要性が高まっている。AIシステムは膨大な量のデータを調査し、危険を迅速に特定して対処することで、企業のネットワークとデータの保護を支援する。セキュリティ・インシデントの調査や対応など、通常のセキュリティ業務を自動化するためにAIが使用されるようになったため、セキュリティ・チームはセキュリティ業務のより複雑で戦略的な側面に集中できるようになった。
サイバー攻撃やサイバースパイ活動は、地政学的危機の時期に増加する傾向がある。重要なインフラ、政府機関、民間組織は、国家による支援だけでなく、非国家による支援も受ける可能性がある。AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションは、こうした攻撃を特定し、対抗する上で不可欠となる。紛争は地政学的緊張につながり、AIの研究開発における国際協力に影響を及ぼすかもしれない。
AIの影響
AIを活用したセキュリティ・ソリューションは、大量のデータをリアルタイムで分析するため、セキュリティ上の脅威や異常を迅速に検知することができる。機械学習アルゴリズムは、サイバー攻撃に関連するパターンや行動を特定し、迅速な対応を可能にする。過去のデータと継続的なネットワーク監視に基づいて、AIは潜在的なセキュリティリスクを予測するために使用されることがあり、このプロアクティブなアプローチは、組織がサイバー攻撃に備え、事前に阻止するのに役立ちます。
AI主導のセキュリティ・ツールは、ユーザーやエンティティの行動を分析し、疑わしい行動を特定することができる。典型的なユーザーの行動を理解することで、AIはセキュリティ侵害を示す可能性のある逸脱にフラグを立てることができます。AIは、侵害されたデバイスの隔離、悪意のあるトラフィックのブロック、インシデント対応手順の開始など、セキュリティ・インシデントへの対応を自動化することができ、この自動化によって対応時間を短縮し、人的ミスを最小限に抑えることができる。
例えば、2022年9月11日、ロッキード・マーティンはアイオワ大学のオペレーター・パフォーマンス研究所と共同で、空対地ミッションのシミュレーションにおいて、有人航空機と無人航空機の調整に人工知能(AI)を使用するデモンストレーションに成功した。AIエージェントは迅速な意思決定のためのデータを提供し、パイロットの作業負担を軽減した。この実証実験の成功は、統合全領域作戦におけるAIを活用した連携や、自律的な任務完了への道を開く可能性がある。
ロシア・ウクライナ戦争の影響
サイバー攻撃やサイバースパイ活動は、地政学的危機の時期に増加する傾向がある。重要なインフラ、政府機関、民間組織は、国家による支援だけでなく、非国家による支援も受ける可能性がある。AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションは、こうした攻撃を特定し、対抗する上で不可欠となる。紛争が地政学的緊張を招き、AIの研究開発における国際協力に影響を及ぼす可能性がある。
紛争により、AIインフラに不可欠な半導体やその他のハードウェアを含む技術部品のグローバルなサプライチェーンが混乱する可能性がある。サプライチェーンの混乱は、AIプロジェクトの遅延につながり、AIを活用したセキュリティ・ソリューションの可用性に影響を与える可能性がある。組織や政府は、進化する安全保障上の脅威や国益に基づき、AIの開発・展開における資源や優先順位を再配分する。
製品別
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス
展開タイプ別
- クラウド
- オンプレミス
セキュリティ・タイプ別
- ネットワーク・セキュリティ
- エンドポイントセキュリティ
- アプリケーション・セキュリティ
- クラウドセキュリティ
テクノロジー別
- 機械学習
- 自然言語処理
- コンテキスト・アウェア・コンピューティング
アプリケーション別
- アイデンティティとアクセス管理
- リスク・コンプライアンス管理
- データ損失防止
- 統合脅威管理
- セキュリティ・脆弱性管理
- その他
エンドユーザー別
- BFSI
- 小売
- 防衛
- 製造業
- 企業
- その他
地域別
- 北米
o 米国
o カナダ
メキシコ
- ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
o その他のヨーロッパ
- 南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米諸国
- アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
o その他のアジア太平洋地域
- 中東およびアフリカ
主な展開
- 2022年10月、UBSとマイクロソフトは最近、両社の関係拡大を発表した。UBSは今後5年間、重要なワークロードを含むアプリケーションの50%以上をアジュール上で実行する意向です。この措置は、UBSのグローバルな技術インフラを更新することを意図したものであり、UBSの「クラウド・ファースト」方針に沿ったものである。
- 2022年9月、IBMのマネージド・インフラストラクチャ・サービス事業から独立したKyndryl社と、ElasticsearchとElastic Stackを提供するElastic社は、データ観測可能性を実現するための提携拡大を発表した。この協業は、KyndrylのデータおよびAI運用に関する専門知識をElasticの検索、観測可能性、セキュリティに関するソリューションとともに活用することで、企業がデータからより良い洞察を得られるよう支援することを目的としている。
- 2022年3月、サムスンはマスターカードと共同で、指紋スキャナーを統合したバイオメトリック・クレジットカードを開発中であり、これらのカードは多数の異なるサムスン・チップを搭載し、マスターカードのチップ決済をサポートする大半のPOS端末と互換性がある。
レポートを購入する理由
- 提供、展開タイプ、セキュリティタイプ、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界のセキュリティにおける人工知能(AI)市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解する。
- トレンドと共同開発の分析により商機を特定する。
- セキュリティにおける人工知能(AI)市場レベルの数多くのデータを全セグメントでまとめたExcelデータシート。
- PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと綿密な調査の後の包括的な分析で構成されています。
- 主要プレイヤーの主要製品で構成された製品マッピングをエクセルで提供。
世界のセキュリティ分野における人工知能(AI)市場レポートは、約85の表、93の図、204ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業

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目次

1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Offering
3.2. Snippet by Deployment Type
3.3. Snippet by Security Type
3.4. Snippet by Technology
3.5. Snippet by Application
3.6. Snippet by End-User
3.7. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Government Initiatives Boost the Market
4.1.1.2. Implementing Machine Learning with AI Enables Threats and Malware
4.1.1.3. Technology Advancement Boosts the Market
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Incorrect Identification and Data Breaches
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Offering
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Offering
7.2. Hardware*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Software
7.4. Services
8. By Deployment Type
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Type
8.2. Cloud*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. On-Premise
9. By Security Type
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Security Type
9.2. Network Security*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Endpoint Security
9.4. Application Security
9.5. Cloud Security
10. By Technology
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
10.2. Machine Learning*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Natural Language Processing
10.4. Context-Aware Computing
11. By Application
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
11.2. Identity and Access Management*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Risk and Compliance Management
11.4. Data Loss Prevention
11.5. Unified Threat Management
11.6. Security and Vulnerability Management
11.7. Others
12. By End-User
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
12.2. BFSI*
12.2.1. Introduction
12.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
12.3. Retail
12.4. Defense
12.5. Manufacturing
12.6. Enterprise
12.7. Others
13. By Region
13.1. Introduction
13.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
13.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
13.2. North America
13.2.1. Introduction
13.2.2. Key Region-Specific Dynamics
13.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.2.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.2.9.1. U.S.
13.2.9.2. Canada
13.2.9.3. Mexico
13.3. Europe
13.3.1. Introduction
13.3.2. Key Region-Specific Dynamics
13.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.3.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.3.9.1. Germany
13.3.9.2. UK
13.3.9.3. France
13.3.9.4. Italy
13.3.9.5. Russia
13.3.9.6. Rest of Europe
13.4. South America
13.4.1. Introduction
13.4.2. Key Region-Specific Dynamics
13.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.4.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.4.9.1. Brazil
13.4.9.2. Argentina
13.4.9.3. Rest of South America
13.5. Asia-Pacific
13.5.1. Introduction
13.5.2. Key Region-Specific Dynamics
13.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.5.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.5.9.1. China
13.5.9.2. India
13.5.9.3. Japan
13.5.9.4. Australia
13.5.9.5. Rest of Asia-Pacific
13.6. Middle East and Africa
13.6.1. Introduction
13.6.2. Key Region-Specific Dynamics
13.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.6.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
14. Competitive Landscape
14.1. Competitive Scenario
14.2. Market Positioning/Share Analysis
14.3. Mergers and Acquisitions Analysis
15. Company Profiles
15.1. Palo Alto Networks Inc.*
15.1.1. Company Overview
15.1.2. Product Portfolio and Description
15.1.3. Financial Overview
15.1.4. Key Developments
15.2. Trellix
15.3. Darktrace
15.4. Cyclance Inc.
15.5. Fortinet, Inc.
15.6. Nozomi Networks Inc.
15.7. Bitdefender
15.8. ESET, s.r.o.
15.9. ThreatMetrix, Inc.
15.10. Vectra AI, Inc.
LIST NOT EXHAUSTIVE
16. Appendix
16.1. About Us and Services
16.2. Contact Us

 

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Summary

Overview
Global Artificial Intelligence (AI) in Security Market reached US$ 21.0 billion in 2022 and is expected to reach US$ 54.2 billion by 2030, growing with a CAGR of 19.1% during the forecast period 2023-2030.
The increasing number and rising complexity for cyber threats, as well as physical security concerns, are pushing organizations to seek more advanced and automated security solutions. The sheer volume of data generated in the digital age is overwhelming for human analysts to process effectively. Real-time analysis of enormous data sets by AI could help to find vulnerabilities and risks.
For instance, on 21 September 2023, McAfee, a leading cybersecurity company, recently unveiled an innovative AI-powered scam protection feature designed to identify and block scams in real-time. As cyber threats continue to evolve and become more sophisticated, this technology represents a significant advancement in online security. The AI-powered scam protection system leverages machine learning algorithms and real-time data analysis to detect fraudulent activities.
Asia-Pacific is among the growing regions in the global artificial intelligence (AI) in security market covering more than 3/7th of the market and the region has witnessed a surge in cyber threats and attacks in recent years. With the growing reliance on digital technologies and the internet, businesses and governments in the region face constant cybersecurity challenges. AI offers advanced threat detection and response capabilities, making it a crucial tool for addressing these threats.
Dynamics
Government Initiatives Boost the Market
Government agencies often allocate substantial funds to support AI research and development in the security domain and these investments can fund the creation of AI technologies, cybersecurity solutions and related projects. Financial support encourages innovation and accelerates the adoption of AI in security. Governments establish regulatory frameworks and standards for AI adoption in security, these regulations can ensure responsible AI usage, data privacy and ethical practices.
According to a report from the Carnegie Endowment for International Peace, in 2022, the Chinese government has implemented three distinct approaches to artificial intelligence governance, each championed by different branches of the bureaucracy and this powerful regulator focuses on rule-based governance for specific AI applications. It released draft rules for regulating internet recommendation algorithms, including provisions for algorithmic interpretability and user rights protection. The Cyberspace Administration of China is working on a three-year roadmap for governing all internet algorithms, involving multiple regulators.
Implementing Machine Learning with AI Enables Threats and Malware
Cyber threats and malware attacks have grown increasingly sophisticated and adaptive. Traditional signature-based approaches are no longer sufficient to detect and prevent these advanced threats. ML and AI can analyze patterns and behaviors to identify novel threats. The availability of large datasets is crucial for training models to recognize normal and malicious behavior.
According to a report from the Senate Committee on Armed Services, U.S. Senate Armed Services Committee's Subcommittee on Cyber held a congressional hearing in May 2022 focused on the significance of leveraging artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in the realm of cyberspace. The hearing featured key representatives from Google and the Center for Security and Emerging Technology at Georgetown University.
Technology Advancement Boosts the Market
The rising complexity of cyber threats like malware, ransomware and phishing attacks has created a strong demand for the growth of AI-powered security solutions. In real-time AI analyzes a large volume of data accurately and quickly which is essential for identifying patterns and anomalies that indicate security breaches. It also automates many routines of security tasks like monitoring network traffic and flagging suspicious activities.
For instance, on 20 September 2022, NVIDIA introduced the NVIDIA IGX platform for high-precision edge AI, designed to enhance security and safety in industries such as manufacturing, logistics and healthcare and this platform is programmable and configurable, providing an adaptable solution for various industries needs. It aims to improve human-machine collaboration and safety in physical-world environments. IGX focuses on improving the safety and security of autonomous systems operating in industries with stringent regulations, such as manufacturing and logistics.
Incorrect Identification and Data Breaches
AI-powered security systems generate incorrect identification threat activity called false positives and false negatives (failing to detect actual threats). Achieving the right balance between accurate threat detection and minimizing false alarms can be challenging. Cybercriminals can use adversarial attacks to manipulate AI algorithms. They can craft malicious inputs designed to evade detection or mislead AI systems, making them less reliable.
According to an IBM report in 2023, the average cost of a data breach worldwide increased to an all-time high of US$ 4.45 Million, a 15% rise over the previous three years. Over the same three-year period, detection and escalation costs significantly increased by 42% and they now make up the majority of breach expenses, indicating a shift toward more involved breach investigations.
Segment Analysis
The global artificial intelligence (AI) in security market is segmented based on offering, deployment type, security type, technology, application, end-user and region.
AI-Powered Security Solutions in Cloud Environments
Advanced security solutions are becoming more and more important as cyber threats become more complex and widespread. Massive volumes of data may be instantly analyzed by AI, enabling real-time danger detection and reaction. The size and complexity of cloud environments provide many opportunities for possible threats to enter. AI can handle the scale of cloud computing, continuously monitoring and analyzing network traffic, user behavior and system logs.
For instance, on 29 August 2023, Google Cloud leveraged its acquisition of cybersecurity firm Mandiant to offer managed threat-hunting services to its Chronicle Security Operations customers. The service, Mandiant Hunt for Chronicle Security Operations, will provide access to Mandiant's threat-hunting intelligence and personnel within customers' Chronicle environments.
Geographical Penetration
Rising Cyber Threats Boost the Market
North America is dominating the global artificial intelligence (AI) in security market covering more than 1/3rd of the market particularly U.S. and Canada face a growing and evolving cyber threat landscape. The frequency and sophistication of cyberattacks, data breaches and ransomware incidents have increased. For efficiently identifying, reducing and responding to these dangers, AI is viewed as a crucial tool.
For instance, on 24 April 2023, North Dakota used artificial intelligence and machine learning to enhance its cybersecurity efforts. The state partnered with cybersecurity vendor Palo Alto Networks to build an autonomous security operations center (SOC) to protect 250,000 endpoints, including schools, government offices and police stations. AI and ML help automate low-level security incident resolution and address backlogged incidents, allowing human analysts to focus on more complex tasks.
Competitive Landscape
The major global players in the market include Palo Alto Networks Inc., Trellix, Darktrace,Cyclance Inc., Fortinet, Inc., Nozomi Networks Inc., , ESET, s.r.o., ThreatMetrix, Inc. and Vectra AI, Inc..
COVID-19 Impact Analysis
The lockdowns and social distancing measures in place organizations have turned to AI-driven surveillance and security solutions for remote monitoring of facilities and properties. AI-powered cameras and sensors can detect anomalies and potential security threats, reducing the need for physical security personnel on-site. AI-driven cybersecurity tools have become more critical as cyberattacks surged during the pandemic.
AI-driven cybersecurity tools have become more critical as cyberattacks surged during the pandemic. AI systems examine huge quantities of data to quickly identify and address dangers, assisting enterprises in safeguarding their networks and data. Security teams are able to focus on more complex and strategic aspects of security operations since AI has been used to automate regular security duties, such as security incident investigation and response.
Cyberattacks and cyber espionage activities tend to rise during periods of geopolitical crisis. Critical infrastructure, governmental institutions and private organizations may be the target of state-sponsored as well as non-state actors. Cybersecurity solutions powered by AI will be essential in identifying and countering these attacks. The conflict may lead to geopolitical tensions affecting international collaboration in AI research and development.
AI Impact
AI-powered security solutions analyze large amounts of data in real-time which allows for the rapid detection of security threats and anomalies. Machine learning algorithms identify patterns and behaviors associated with cyberattacks and enable quicker response times. Based on previous data and continuous network monitoring, AI may be used to anticipate potential security risks and this proactive approach helps organizations get ready for and stop cyberattacks before they happen.
AI-driven security tools can analyze user and entity behavior to identify suspicious activities. By understanding typical user behavior, AI can flag deviations that may indicate a security breach. AI can automate responses to security incidents, such as isolating compromised devices, blocking malicious traffic or initiating incident response procedures and this automation reduces the response time and minimizes human error.
For instance, on 11 September 2022, Lockheed Martin, in collaboration with the University of Iowa's Operator Performance Laboratory, successfully demonstrated the use of artificial intelligence (AI) in coordinating manned and unmanned aircraft in a simulated air-to-ground mission. The AI agents provided data for rapid decision-making and reduced pilot workload. The success of this demonstration could pave the way for AI-enabled collaboration in Joint All Domain Operations and autonomous mission completion.
Russia- Ukraine War Impact
Cyberattacks and cyber espionage activities tend to rise during periods of geopolitical crisis. Critical infrastructure, governmental institutions and private organizations may be the target of state-sponsored as well as non-state actors. Cybersecurity solutions powered by AI will be essential in identifying and countering these attacks. The conflict may lead to geopolitical tensions affecting international collaboration in AI research and development.
The conflict may disrupt the global supply chain for technology components, including semiconductors and other hardware critical for AI infrastructure. Supply chain disruptions can lead to delays in AI projects and impact the availability of AI-powered security solutions. Organizations and governments reallocate resources and priorities in AI development and deployment based on evolving security threats and national interests and which leads to a shift in focus towards AI technologies with direct relevance to security and defense.
By Offering
• Hardware
• Software
• Services
By Deployment Type
• Cloud
• On-Premise
By Security Type
• Network Security
• Endpoint Security
• Application Security
• Cloud Security
By Technology
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Context-Aware Computing
By Application
• Identity and Access Management
• Risk and Compliance Management
• Data Loss Prevention
• Unified Threat Management
• Security and Vulnerability Management
• Others
By End-User
• BFSI
• Retail
• Defense
• Manufacturing
• Enterprise
• Others
By Region
• North America
o U.S.
o Canada
o Mexico
• Europe
o Germany
o UK
o France
o Italy
o Russia
o Rest of Europe
• South America
o Brazil
o Argentina
o Rest of South America
• Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
• Middle East and Africa
Key Developments
• In October 2022, UBS and Microsoft recently announced an expansion of their relationship. UBS intends to run more than 50% of its applications, including crucial workloads, on Azure during the following five years. This action intends to update UBS's global technological infrastructure and is consistent with the bank's "cloud first" policy.
• In September 2022, Kyndryl, an independent company spun off from IBM's Managed Infrastructure Services business and Elastic, the company behind Elasticsearch and the Elastic Stack, announced an expanded partnership to enable data observability. The collaboration aims to help organizations gain better insights from their data by leveraging Kyndryl's expertise in data and AI operations alongside Elastic's solutions for search, observability and security.
• In March 2022, in collaboration with Mastercard, Samsung is developing biometric credit cards with integrated fingerprint scanners and these cards will feature numerous distinct Samsung chips and be compatible with the majority of point-of-sale terminals that support Mastercard chip payments.
Why Purchase the Report?
• To visualize the global artificial intelligence (AI) in security market segmentation based on offering, deployment type, security type, technology, application, end-user and region, as well as understand key commercial assets and players.
• Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
• Excel data sheet with numerous data points of artificial intelligence (AI) in security market-level with all segments.
• PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
• Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global artificial intelligence (AI) in security market report would provide approximately 85 tables, 93 figures and 204 Pages.
Target Audience 2023
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Companies



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Table of Contents

1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Offering
3.2. Snippet by Deployment Type
3.3. Snippet by Security Type
3.4. Snippet by Technology
3.5. Snippet by Application
3.6. Snippet by End-User
3.7. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Government Initiatives Boost the Market
4.1.1.2. Implementing Machine Learning with AI Enables Threats and Malware
4.1.1.3. Technology Advancement Boosts the Market
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Incorrect Identification and Data Breaches
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Offering
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Offering
7.2. Hardware*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Software
7.4. Services
8. By Deployment Type
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Type
8.2. Cloud*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. On-Premise
9. By Security Type
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Security Type
9.2. Network Security*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Endpoint Security
9.4. Application Security
9.5. Cloud Security
10. By Technology
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
10.2. Machine Learning*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Natural Language Processing
10.4. Context-Aware Computing
11. By Application
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
11.2. Identity and Access Management*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Risk and Compliance Management
11.4. Data Loss Prevention
11.5. Unified Threat Management
11.6. Security and Vulnerability Management
11.7. Others
12. By End-User
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
12.2. BFSI*
12.2.1. Introduction
12.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
12.3. Retail
12.4. Defense
12.5. Manufacturing
12.6. Enterprise
12.7. Others
13. By Region
13.1. Introduction
13.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
13.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
13.2. North America
13.2.1. Introduction
13.2.2. Key Region-Specific Dynamics
13.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.2.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.2.9.1. U.S.
13.2.9.2. Canada
13.2.9.3. Mexico
13.3. Europe
13.3.1. Introduction
13.3.2. Key Region-Specific Dynamics
13.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.3.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.3.9.1. Germany
13.3.9.2. UK
13.3.9.3. France
13.3.9.4. Italy
13.3.9.5. Russia
13.3.9.6. Rest of Europe
13.4. South America
13.4.1. Introduction
13.4.2. Key Region-Specific Dynamics
13.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.4.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.4.9.1. Brazil
13.4.9.2. Argentina
13.4.9.3. Rest of South America
13.5. Asia-Pacific
13.5.1. Introduction
13.5.2. Key Region-Specific Dynamics
13.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13.5.9. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
13.5.9.1. China
13.5.9.2. India
13.5.9.3. Japan
13.5.9.4. Australia
13.5.9.5. Rest of Asia-Pacific
13.6. Middle East and Africa
13.6.1. Introduction
13.6.2. Key Region-Specific Dynamics
13.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offering
13.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
13.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Security Type
13.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
13.6.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
14. Competitive Landscape
14.1. Competitive Scenario
14.2. Market Positioning/Share Analysis
14.3. Mergers and Acquisitions Analysis
15. Company Profiles
15.1. Palo Alto Networks Inc.*
15.1.1. Company Overview
15.1.2. Product Portfolio and Description
15.1.3. Financial Overview
15.1.4. Key Developments
15.2. Trellix
15.3. Darktrace
15.4. Cyclance Inc.
15.5. Fortinet, Inc.
15.6. Nozomi Networks Inc.
15.7. Bitdefender
15.8. ESET, s.r.o.
15.9. ThreatMetrix, Inc.
15.10. Vectra AI, Inc.
LIST NOT EXHAUSTIVE
16. Appendix
16.1. About Us and Services
16.2. Contact Us

 

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