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Schwerpunkt auf Bereitstellung (On-Premise, Cloud-basiert, Hybrid); Technologie (Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), Reinforcement Learning (RL), Deep Neural Networks (DNNs), Natural Language Processing (NLP), Sonstige); Anwendung (Netzwerksicherheit, Endpunktsicherheit, Cloud-Sicherheit, Anwendungssicherheit, Sonstige); Endbenutzer (Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), Gesundheitswesen, Einzelhandel, IT & Telekommunikation, Regierung und Verteidigung, Energie und Versorgung, und Sonstige); und Region/Land

Der Generative KI Cybersecurity Markt wurde im Jahr 2023 auf etwa 4 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich mit einer beträchtlichen CAGR von etwa 21,5 % im Prognosezeitraum (2024-2032) wachsen, was auf das rasante Wachstum aufgrund der zunehmenden Komplexität von Cyberangriffen zurückzuführen ist.
Generative KI Cybersecurity zielt auf die Anwendung von computergestützten Steuerungssystemen für den Betrieb von Industrieanlagen und -prozessen durch reduzierten menschlichen Eingriff ab. Sie verbessert die Qualität, Geschwindigkeit und Sicherheit der Produktion sowie die Senkung der Produktionskosten. Mithilfe der automatisierten Systeme können Industrien Prozesse, die Qualität ihrer Produkte und sogar den Herstellungsprozess steuern, was alles schneller und genauer macht.
Um Wachstum im Bereich der generativen KI-Cybersicherheit zu erzielen, integrieren Unternehmen KI für die Erkennung und Abschwächung von Bedrohungen, Sicherheitsinformationen und -analysen sowie die Orchestrierung von Sicherheitsmaßnahmen. Hinzu kommt die zunehmende Einführung von KI-basierten Security Operations Centers (SOCs), die Implementierung von KI für die Netzwerküberwachung und die Nutzung von maschinellem Lernen zur Emulation von Angriffsszenarien. Einige der wichtigsten Organisationen wie Microsoft, IBM und Palo Alto Networks setzen dies bereits ein, um ihre Cybersicherheitssoftware und -lösungen zu verbessern.
Am 27. August 2024 gab CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) bekannt, dass es zusätzliche Schutzmaßnahmen für NVIDIA NIM Agent Blueprints mit der KI-nativen CrowdStrike Falcon Cybersicherheitsplattform bereitstellt, um Entwicklern zu helfen, Open-Source-Grundlagenmodelle sicher zu nutzen und generative KI-Innovationen zu beschleunigen.
Am 5. August 2024 gab IBM (NYSE: IBM) die Einführung von generativen KI-Funktionen für seine verwalteten Threat Detection and Response Services bekannt, die von IBM Consulting-Analysten genutzt werden, um den Sicherheitsbetrieb für Kunden zu verbessern und zu rationalisieren. Der neue IBM Consulting Cybersecurity Assistant, der auf der watsonx Daten- und KI-Plattform von IBM basiert, wurde entwickelt, um die Identifizierung, Untersuchung und Reaktion auf kritische Sicherheitsbedrohungen zu beschleunigen und zu verbessern.
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Markttrends erörtert, die die verschiedenen Segmente des Generative KI Cybersecurity Marktes beeinflussen, wie sie von unseren Forschungsexperten identifiziert wurden.
Netzwerksicherheit transformiert die generative KI Cybersecurity Industrie
Netzwerksicherheit zielt darauf ab, Computerplattformen vor unbefugtem Zugriff und Kontrollstörungen zu schützen. Es gibt spezielle KI-Tools für die Netzwerksicherheit, die kontinuierlich laufen, jede Form von Anomalie erkennen und automatisch darauf reagieren, wodurch die Sicherheit für große und offene Netzwerke gewährleistet wird. Darüber hinaus integrieren Unternehmen auf künstlicher Intelligenz basierende Netzwerksicherheit, um Unternehmensnetzwerke vor neuen Bedrohungen zu schützen. Ein robuster Markt für generative KI in diesem Segment wird durch die wachsenden IoT-Umgebungen und Clouds angetrieben, die Schutz benötigen. So kündigte beispielsweise Fortinet (NASDAQ: FTNT), der weltweit führende Anbieter von Cybersicherheit, der die Konvergenz von Netzwerk und Sicherheit vorantreibt, am 2. Mai 2024 neue Updates für sein Portfolio an generativer KI (GenAI) an, um sowohl den Netzwerk- als auch den Sicherheitsbetrieb zu verbessern, einschließlich des branchenweit ersten generativen KI-IoT-Sicherheitsassistenten.

Der asiatisch-pazifische Raum führt das Wachstum an.
Es wird erwartet, dass die Region Asien-Pazifik das Wachstum im Bereich der generativen KI-Cybersicherheit anführen wird, da der rasche Übergang zur Digitalisierung, die zunehmende Aktivität von Cyberbedrohungen und die weitverbreitete Implementierung von Cloud-Diensten in allen Sektoren stattfinden. Asiatisch-pazifische Nationen wie China, Indien, Japan und Australien verzeichneten in den letzten Jahren eine steigende Anzahl von Cyberbedrohungen, und Unternehmen wenden sich zunehmend an KI-gestützte Sicherheitsplattformen, um eine bessere Verteidigung zu erzielen. Huawei, Tencent und Infosys gehören zu den Unternehmen, die beginnen, generative KI in ihre Cybersicherheitssysteme zu integrieren, um diese zu schützen und sicherzustellen, dass sie mit den neuesten Gesetzen Schritt halten. Die E-Commerce-, Finanzdienstleistungs- und Produktionsunternehmen der Region setzen aufgrund der Expansion dieser Sektoren zunehmend KI-Sicherheit ein.
Am 29. August 2024 gab Infosys, ein weltweit führendes Unternehmen für digitale Dienstleistungen und Beratung der nächsten Generation, die Erweiterung seiner Zusammenarbeit mit NVIDIA für KI-gestützte, kundenzentrierte Lösungen bekannt, um Innovationen und operative Exzellenz für Telekommunikationsunternehmen voranzutreiben. Durch die Nutzung von Infosys Topaz, einer KI-basierten Reihe von Dienstleistungen, Lösungen und Plattformen, die generative KI-Technologien nutzen, wird die Zusammenarbeit Telekommunikationsunternehmen dabei helfen, ihre Kundenerlebnisse zu verbessern, den Netzwerkbetrieb zu rationalisieren und die Servicebereitstellung zu beschleunigen.

Der Markt für generative KI-Cybersicherheit ist wettbewerbsintensiv und umfasst mehrere globale und internationale Akteure. Die wichtigsten Akteure verfolgen unterschiedliche Wachstumsstrategien, um ihre Marktpräsenz zu verbessern, wie z. B. Partnerschaften, Vereinbarungen, Kooperationen, neue Produkteinführungen, geografische Expansionen sowie Fusionen und Übernahmen. Einige der wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; SentinelOne; Fortinet, Inc.; NVIDIA Corporation; CrowdStrike; Palo Alto Networks; IBM; Darktrace Holdings Limited; Cisco Systems, Inc.

Gründe für den Kauf dieses Berichts:
Anpassungsoptionen:
Der globale Generative KI Cybersecurity Markt kann je nach Bedarf oder einem anderen Marktsegment weiter angepasst werden. Darüber hinaus versteht UMI, dass Sie möglicherweise Ihre eigenen geschäftlichen Anforderungen haben. Zögern Sie daher nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen, um einen Bericht zu erhalten, der Ihren Anforderungen vollständig entspricht.
Die Analyse des historischen Marktes, die Schätzung des aktuellen Marktes und die Prognose des zukünftigen Marktes des globalen Generative AI Cybersecurity-Marktes waren die drei wichtigsten Schritte, die unternommen wurden, um die Einführung von Generative AI Cybersecurity in wichtigen Regionen weltweit zu erstellen und zu analysieren. Umfassende Sekundärforschung wurde durchgeführt, um die historischen Marktzahlen zu sammeln und die aktuelle Marktgröße zu schätzen. Zweitens wurden zahlreiche Erkenntnisse und Annahmen berücksichtigt, um diese Erkenntnisse zu validieren. Darüber hinaus wurden umfassende Primärinterviews mit Branchenexperten entlang der Wertschöpfungskette des globalen Generative AI Cybersecurity-Marktes geführt. Nach der Annahme und Validierung der Marktzahlen durch Primärinterviews haben wir einen Top-Down-/Bottom-Up-Ansatz verwendet, um die vollständige Marktgröße zu prognostizieren. Danach wurden Methoden zur Marktaufschlüsselung und Datentriangulation angewendet, um die Marktgröße von Segmenten und Untersegmenten der Branche zu schätzen und zu analysieren. Die detaillierte Methodik wird im Folgenden erläutert:
Schritt 1: Eingehende Untersuchung sekundärer Quellen:
Eine detaillierte Sekundärstudie wurde durchgeführt, um die historische Marktgröße des Generative AI Cybersecurity-Marktes aus unternehmensinternen Quellen wie Jahresberichten und Geschäftsberichten, Performance-Präsentationen, Pressemitteilungen usw. sowie aus externen Quellen wie Fachzeitschriften, Nachrichten und Artikeln, Regierungsveröffentlichungen, Wettbewerberpublikationen, Sektorberichten, Datenbanken von Drittanbietern und anderen glaubwürdigen Publikationen zu erhalten.
Schritt 2: Marktsegmentierung:
Nachdem wir die historische Marktgröße des Generative AI Cybersecurity-Marktes erhalten hatten, führten wir eine detaillierte Sekundäranalyse durch, um historische Markteinblicke zu gewinnen und Anteile für verschiedene Segmente und Untersegmente für wichtige Regionen zu ermitteln. Die wichtigsten Segmente, die im Bericht enthalten sind, sind Einsatz, Technologie, Anwendung, Endbenutzer und Regionen. Weiterhin wurden Länderanalysen durchgeführt, um die allgemeine Akzeptanz von Testmodellen in dieser Region zu bewerten.
Schritt 3: Faktorenanalyse:
Nachdem wir die historische Marktgröße verschiedener Segmente und Untersegmente ermittelt hatten, führten wir eine detaillierte Faktorenanalyse durch, um die aktuelle Marktgröße des Generative AI Cybersecurity-Marktes zu schätzen. Darüber hinaus führten wir eine Faktorenanalyse unter Verwendung abhängiger und unabhängiger Variablen wie Einsatz, Technologie, Anwendung, Endbenutzer und Regionen des Generative AI Cybersecurity-Marktes durch. Eine gründliche Analyse wurde für Nachfrage- und Angebotsseitenszenarien unter Berücksichtigung der wichtigsten Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Geschäftsausweitungen und Produkteinführungen im Bereich Generative AI Cybersecurity auf der ganzen Welt durchgeführt.
Aktuelle Marktgrößenbestimmung: Basierend auf den verwertbaren Erkenntnissen aus den oben genannten 3 Schritten ermittelten wir die aktuelle Marktgröße, die wichtigsten Akteure auf dem globalen Generative AI Cybersecurity-Markt und die Marktanteile der Segmente. Alle erforderlichen prozentualen Anteile und Marktgliederungen wurden unter Verwendung des oben genannten sekundären Ansatzes ermittelt und durch Primärinterviews verifiziert.
Schätzung & Prognose: Für die Marktschätzung und -prognose wurden verschiedene Faktoren gewichtet, darunter Treiber und Trends, Beschränkungen und Chancen für die Stakeholder. Nach der Analyse dieser Faktoren wurden relevante Prognosetechniken, d.h. der Top-Down-/Bottom-Up-Ansatz, angewendet, um die Marktprognose für 2032 für verschiedene Segmente und Untersegmente in den wichtigsten Märkten weltweit zu erstellen. Die Forschungsmethodik zur Schätzung der Marktgröße umfasst:
Primärforschung: Es wurden eingehende Interviews mit den wichtigsten Meinungsbildnern (Key Opinion Leaders, KOLs) geführt, darunter Top Level Executives (CXO/VPs, Vertriebsleiter, Marketingleiter, Betriebsleiter, Regionalleiter, Landesleiter usw.) in wichtigen Regionen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden dann zusammengefasst und eine statistische Analyse durchgeführt, um die aufgestellte Hypothese zu beweisen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden mit den sekundären Erkenntnissen zusammengeführt, wodurch Informationen in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt wurden.

Market Engineering
Die Datentriangulationstechnik wurde angewendet, um die Gesamtmarktschätzung abzuschließen und präzise statistische Zahlen für jedes Segment und Untersegment des globalen Generative AI Cybersecurity-Marktes zu erhalten. Die Daten wurden nach Untersuchung verschiedener Parameter und Trends beim Einsatz, der Technologie, der Anwendung, dem Endbenutzer und den Regionen des globalen Generative AI Cybersecurity-Marktes in mehrere Segmente und Untersegmente aufgeteilt.
Die aktuellen und zukünftigen Markttrends des globalen Generative AI Cybersecurity-Marktes wurden in der Studie genau bestimmt. Investoren können strategische Einblicke gewinnen, um ihre Entscheidungen für Investitionen auf der Grundlage der in der Studie durchgeführten qualitativen und quantitativen Analyse zu treffen. Aktuelle und zukünftige Markttrends bestimmten die Gesamtattraktivität des Marktes auf regionaler Ebene und boten den Industrieteilnehmern eine Plattform, um den unerschlossenen Markt zu nutzen und von einem First-Mover-Vorteil zu profitieren. Weitere quantitative Ziele der Studien sind:
F1: Wie groß ist der aktuelle Markt für Generative KI-Cybersicherheit und welches Wachstumspotenzial hat er?
F2: Was sind die treibenden Faktoren für das Wachstum des Generativen KI-Cybersicherheitsmarktes?
F3: Welches Segment hat den größten Anteil am Markt für Generative KI-Cybersicherheit nach Endverbraucher?
F4: Was sind die wichtigsten Trends im Generative AI Cybersecurity Markt?
F5: Welche Region wird den Markt für generative KI-basierte Cybersicherheit dominieren?
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