Рынок кибербезопасности на основе генеративного ИИ: текущий анализ и прогноз (2024-2032 гг.)
Акцент на развертывании (локально, облачно, гибридно); Технологии (Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), Reinforcement Learning (RL), Deep Neural Networks (DNNs), Natural Language Processing (NLP), Другие); Применение (Сетевая безопасность, Безопасность конечных точек, Облачная безопасность, Безопасность приложений, Другие); Конечный пользователь (Банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI), Здравоохранение, Розничная торговля, IT и телекоммуникации, Государственный сектор и оборона, Энергетика и коммунальные услуги и другие); и Регион/Страна
Размер и прогноз рынка генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности
Объем рынка генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности в 2023 году оценивался примерно в 4 миллиарда долларов США, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода (2024-2032 гг.) он будет расти со значительным среднегодовым темпом роста около 21,5% благодаря быстрому росту, обусловленному растущей сложностью кибератак.
Анализ рынка генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности
Генеративный ИИ в кибербезопасности направлен на применение компьютерных систем управления для эксплуатации промышленных объектов и процессов за счет сокращения участия человека. Это повышает качество, скорость и безопасность производства, а также снижает производственные затраты. С помощью автоматизированных систем отрасли могут управлять процессами, качеством своей продукции и даже контролировать производственный процесс, что сделает все быстрее и точнее.
Чтобы добиться роста в области генеративного ИИ в кибербезопасности, компании интегрируют ИИ для обнаружения и смягчения угроз, аналитики и аналитики безопасности, а также оркестровки реагирования на инциденты безопасности. Кроме того, растет внедрение центров управления безопасностью (Security Operations Centers, SOCs) на основе ИИ, внедрение ИИ для мониторинга сетей и использование машинного обучения для эмуляции сценариев атак. Некоторые из крупнейших организаций, такие как Microsoft, IBM и Palo Alto Networks, уже внедряют его для улучшения своего программного обеспечения и решений в области кибербезопасности.
27 августа 2024 года CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) объявила о предоставлении дополнительных гарантий для NVIDIA NIM Agent Blueprints с помощью платформы кибербезопасности CrowdStrike Falcon на основе ИИ, чтобы помочь разработчикам безопасно использовать базовые модели с открытым исходным кодом и ускорить инновации в области генеративного ИИ.
5 августа 2024 года IBM (NYSE: IBM) объявила о внедрении возможностей генеративного ИИ в свои управляемые сервисы обнаружения и реагирования на угрозы, используемые аналитиками IBM Consulting для продвижения и оптимизации операций безопасности для клиентов. Новый IBM Consulting Cybersecurity Assistant, созданный на основе платформы IBM watsonx для данных и ИИ, предназначен для ускорения и улучшения выявления, расследования и реагирования на критические угрозы безопасности.
Тенденции рынка генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности
В этом разделе рассматриваются ключевые рыночные тенденции, влияющие на различные сегменты рынка генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности, выявленные нашими экспертами-исследователями.
Сетевая безопасность трансформирует индустрию генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности
Сетевая безопасность направлена на защиту компьютерных платформ от несанкционированного входа и нарушения контроля. Существуют специализированные инструменты искусственного интеллекта для сетевой безопасности, которые непрерывно обнаруживают любые формы аномалий и автоматически реагируют на них, тем самым обеспечивая безопасность больших и открытых сетей. Кроме того, компании интегрируют сетевую безопасность на основе искусственного интеллекта, чтобы защитить корпоративные сети от возникающих угроз. Развитый рынок генеративного ИИ в этом сегменте обусловлен растущей средой Интернета вещей и облаками, которые нуждаются в защите. Например, 2 мая 2024 года Fortinet (NASDAQ: FTNT), мировой лидер в области кибербезопасности, стимулирующий конвергенцию сетей и безопасности, объявила о новых обновлениях своего портфеля генеративного ИИ (GenAI), направленных на улучшение как сетевых операций, так и операций безопасности, включая первого в отрасли помощника по безопасности Интернета вещей с генеративным ИИ.
Азиатско-Тихоокеанский регион лидирует по темпам роста.
Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет лидировать по темпам роста генеративного ИИ в области кибербезопасности из-за быстрого перехода к цифровизации, активизации киберугроз и широкого внедрения облачных сервисов в различных секторах. Страны Азиатско-Тихоокеанского региона, такие как Китай, Индия, Япония и Австралия, в последние годы сообщили о росте числа киберугроз, и компании все чаще обращаются к платформам безопасности на основе ИИ для улучшения защиты. Huawei, Tencent и Infosys — одни из тех компаний, которые начинают внедрять генеративный ИИ в свои системы кибербезопасности, чтобы защитить себя и обеспечить соответствие последним законодательным нормам. Компании электронной коммерции, финансовых услуг и производственные компании в регионе все чаще используют безопасность ИИ из-за расширения этих секторов.
29 августа 2024 года Infosys, мировой лидер в области цифровых услуг и консалтинга нового поколения, объявила о расширении своего сотрудничества с NVIDIA в области решений на основе ИИ, ориентированных на клиентов, для стимулирования инноваций и повышения операционной эффективности для телекоммуникационных компаний. Используя Infosys Topaz, набор сервисов, решений и платформ на основе ИИ с использованием технологий генеративного ИИ, сотрудничество поможет телекоммуникационным компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, оптимизировать сетевые операции и ускорить предоставление услуг.
Обзор индустрии генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности
Рынок генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности является конкурентным, на нем представлено несколько глобальных и международных игроков. Ключевые игроки применяют различные стратегии роста для расширения своего присутствия на рынке, такие как партнерства, соглашения, сотрудничество, запуск новых продуктов, географическое расширение, слияния и поглощения. Некоторые из основных игроков, работающих на рынке, — это Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; SentinelOne; Fortinet, Inc.; NVIDIA Corporation; CrowdStrike; Palo Alto Networks; IBM; Darktrace Holdings Limited; Cisco Systems, Inc.
Новости рынка генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности
- 28 марта 2023 года Microsoft Corp. объявила о внедрении искусственного интеллекта следующего поколения в кибербезопасность с запуском Microsoft Security Copilot, предоставив защитникам столь необходимый инструмент для быстрого обнаружения и реагирования на угрозы и лучшего понимания ландшафта угроз в целом.
- 9 апреля 2024 года Microsoft объявила об инвестициях в размере 2,9 миллиарда долларов США в течение следующих двух лет для увеличения своей гипермасштабируемой облачной вычислительной и AI-инфраструктуры в Японии. Кроме того, расширить свои программы цифровых навыков, чтобы предоставить навыки ИИ более чем 3 миллионам человек в течение следующих трех лет, открыть свою первую лабораторию Microsoft Research Asia в Японии и углубить свое сотрудничество в области кибербезопасности с правительством Японии.
- 18 марта 2024 года CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) объявила о стратегическом сотрудничестве с NVIDIA с целью предоставления вычислительных сервисов NVIDIA AI на ведущей в отрасли платформе CrowdStrike Falcon® XDR на основе ИИ. Объединение данных платформы Falcon с оптимизированными для графических процессоров NVIDIA конвейерами и программным обеспечением ИИ, включая новые микросервисы NVIDIA NIM, предоставляет возможности для создания пользовательских и безопасных моделей генеративного ИИ в руки клиентов CrowdStrike и NVIDIA.
Охват отчета о рынке генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности
Причины для покупки этого отчета:
- Исследование включает в себя анализ размеров рынка и прогнозирование, подтвержденный аутентифицированными ключевыми экспертами отрасли.
- Отчет представляет собой краткий обзор общей производительности отрасли с первого взгляда.
- Отчет охватывает углубленный анализ видных игроков отрасли с уделением особого внимания ключевым финансовым показателям бизнеса, портфелям продуктов, стратегиям расширения и последним событиям.
- Подробное изучение драйверов, ограничений, ключевых тенденций и возможностей, преобладающих в отрасли.
- Исследование всесторонне охватывает рынок по различным сегментам.
- Углубленный анализ отрасли на региональном уровне.
Варианты настройки:
Глобальный рынок генеративного искусственного интеллекта в области кибербезопасности может быть дополнительно настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные потребности бизнеса, поэтому не стесняйтесь связаться с нами, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.
Содержание
Методология исследования рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ (2022-2032 гг.)
Анализ исторического рынка, оценка текущего рынка и прогнозирование будущего рынка глобального рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ были тремя основными этапами, предпринятыми для создания и анализа внедрения кибербезопасности на основе генеративного ИИ в основных регионах мира. Был проведен исчерпывающий вторичный анализ для сбора исторических данных о рынке и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, для подтверждения этих выводов было принято во внимание множество результатов и предположений. Кроме того, были проведены исчерпывающие первичные интервью с отраслевыми экспертами по всей цепочке создания стоимости глобального рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ. После предположения и подтверждения рыночных показателей посредством первичных интервью мы применили восходящий/нисходящий подход к прогнозированию полного размера рынка. После этого были приняты методы разбивки рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов отрасли. Подробная методология описана ниже:
Анализ исторического размера рынка
Шаг 1: Углубленное изучение вторичных источников:
Было проведено подробное вторичное исследование для получения исторических данных о размере рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ из внутренних источников компании, таких как годовые отчеты и финансовые отчеты, презентации результатов деятельности, пресс-релизы и т. д., а также из внешних источников, включая журналы, новости и статьи, правительственные публикации, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, базы данных третьих сторон и другие надежные публикации.
Шаг 2: Сегментация рынка:
После получения исторических данных о размере рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ мы провели подробный вторичный анализ для сбора исторических данных о рынке и доли для различных сегментов и подсегментов для основных регионов. Основные сегменты, включенные в отчет, включают развертывание, технологии, приложения, конечных пользователей и регионы. Кроме того, был проведен анализ на уровне стран для оценки общего внедрения моделей тестирования в этом регионе.
Шаг 3: Факторный анализ:
После получения исторических данных о размере рынка для различных сегментов и подсегментов мы провели подробный факторный анализ для оценки текущего размера рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ. Кроме того, мы провели факторный анализ с использованием зависимых и независимых переменных, таких как развертывание, технология, приложение, конечный пользователь и регионы рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ. Был проведен тщательный анализ сценариев спроса и предложения с учетом ведущих партнерств, слияний и поглощений, расширения бизнеса и запуска продуктов в секторе рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ по всему миру.
Оценка и прогноз текущего размера рынка
Определение текущего размера рынка: Основываясь на практических выводах, полученных в результате вышеуказанных 3 шагов, мы определили текущий размер рынка, ключевых игроков на глобальном рынке кибербезопасности на основе генеративного ИИ и доли рынка сегментов. Все необходимые процентные доли и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и были проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование: Для оценки и прогнозирования рынка различным факторам, включая драйверы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон, были присвоены веса. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, т. е. восходящий/нисходящий подход, для получения прогноза рынка на 2032 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках мира. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, включает в себя:
- Размер рынка отрасли с точки зрения выручки (доллары США) и темпы внедрения кибербезопасности на основе генеративного ИИ на основных рынках внутри страны
- Все процентные доли, разбивки и подразделения сегментов и подсегментов рынка
- Ключевые игроки на глобальном рынке кибербезопасности на основе генеративного ИИ с точки зрения предлагаемых продуктов. Кроме того, стратегии роста, принятые этими игроками для конкуренции на быстрорастущем рынке
Подтверждение размера и доли рынка
Первичное исследование: Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами мнений (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/VPs, руководители отдела продаж, руководители отдела маркетинга, руководители операционного отдела, региональные руководители, руководители стран и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичных исследований и проведен статистический анализ для подтверждения заявленной гипотезы. Входные данные первичного исследования были объединены с вторичными данными, превратив, таким образом, информацию в практические выводы.
Разделение первичных участников по различным регионам
Технический анализ рынка
Метод триангуляции данных был использован для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных для каждого сегмента и подсегмента глобального рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в развертывании, технологиях, приложениях, конечных пользователях и регионах глобального рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ.
Основная цель исследования глобального рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ
В исследовании были точно определены текущие и будущие рыночные тенденции глобального рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ. Инвесторы могут получить стратегическое представление, на котором основывать свои решения для инвестиций на основе качественного и количественного анализа, проведенного в исследовании. Текущие и будущие рыночные тенденции определили общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставив промышленному участнику платформу для использования неиспользованного рынка, чтобы получить выгоду от преимущества первопроходца. Другие количественные цели исследований включают:
- Анализ текущего и прогнозируемого размера рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ с точки зрения стоимости (доллары США). Кроме того, анализ текущего и прогнозируемого размера рынка различных сегментов и подсегментов.
- Сегменты в исследовании включают области развертывания, технологии, приложения, конечных пользователей и регионы.
- Определение и анализ нормативно-правовой базы для кибербезопасности на основе генеративного ИИ
- Анализ цепочки создания стоимости, связанной с присутствием различных посредников, а также анализ поведения клиентов и конкурентов отрасли.
- Анализ текущего и прогнозируемого размера рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ для основного региона.
- Основные страны регионов, исследованные в отчете, включают Азиатско-Тихоокеанский регион, Европу, Северную Америку и остальной мир.
- Профили компаний рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ и стратегии роста, принятые участниками рынка для поддержания быстрорастущего рынка.
- Углубленный анализ отрасли на региональном уровне.
Часто задаваемые вопросы Часто задаваемые вопросы
В1: Каков текущий размер и потенциал роста рынка кибербезопасности генеративного ИИ?
Q2: Каковы движущие факторы роста рынка генеративного ИИ в сфере кибербезопасности?
В3: Какой сегмент имеет наибольшую долю рынка кибербезопасности на основе генеративного ИИ по конечному пользователю?
Q4: Каковы основные тенденции на рынке кибербезопасности в области генеративного ИИ?
Q5: Какой регион будет доминировать на рынке кибербезопасности генеративного ИИ?
Связанные Отчеты
Клиенты, купившие этот товар, также купили
Рынок сервисов на основе определения местоположения: текущий анализ и прогноз (2025-2033)
Акцент на компонентах (аппаратное обеспечение, программное обеспечение и услуги); местоположении (Outdoor LBS и Indoor LBS); технологии (GPS/A-GPS, Wi-Fi Triangulation, WLAN Triangulation, Bluetooth и другие); применении (навигационные сервисы, сервисы отслеживания, реклама и продвижение, сервисы социальных сетей, игры и развлечения, здравоохранение и другие); и регионе/стране
October 8, 2025
Акцент на типе (розничный колокейшн, оптовый колокейшн); размер предприятия (малые и средние предприятия, крупные предприятия); отрасль конечного использования (BFSI, IT и телекоммуникации, электронная коммерция и розничная торговля, государственные органы и оборона, образование, другие); и регион.
October 8, 2025
Акцент по компонентам (программное обеспечение и услуги), по развертыванию (локально и облачно), по применению (управление патентами, управление товарными знаками, управление портфелем интеллектуальной собственности и прочее), по конечному пользователю (BFSI, правительство, здравоохранение, IT и телекоммуникации, электроника, производство и прочее), по регионам (Северная Бразилия, Северо-Восточная Бразилия, Центрально-Западная Бразилия, Юго-Восточная Бразилия и Южная Бразилия)
September 4, 2025
