
2023年,生成式人工智能网络安全市场价值约为40亿美元,由于网络攻击日益复杂,预计在预测期内(2024-2032年)将以约21.5%的显著复合年增长率增长。
生成式人工智能网络安全旨在应用基于计算机的控制系统,通过减少人工干预来运行工业设施和流程。它可以提高生产的质量、速度和安全性,并降低生产成本。借助自动化系统,各行各业可以管理流程、产品质量,甚至可以控制制造过程,从而使其更快、更准确。
为了在生成式人工智能网络安全领域取得增长,各公司正在整合人工智能,用于威胁检测和缓解、安全情报和分析以及安全响应编排。此外,人们也越来越倾向于采用基于人工智能的安全运营中心 (SOC)、实施人工智能进行网络监控以及利用机器学习来模拟攻击场景。微软、IBM 和 Palo Alto Networks 等一些主要组织已经在实施这些技术,以改进其网络安全软件和解决方案。
2024 年 8 月 27 日,CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) 宣布为 NVIDIA NIM Agent Blueprints 提供额外的安全保障,并与 AI 原生 CrowdStrike Falcon 网络安全平台协同使用,以帮助开发人员安全地利用开源基础模型并加速生成式 AI 创新。
2024 年 8 月 5 日,IBM (NYSE: IBM) 宣布为其管理的威胁检测和响应服务引入生成式 AI 功能,IBM Consulting 分析师可利用这些功能来推进和简化客户的安全运营。全新的 IBM Consulting Cybersecurity Assistant 构建于 IBM 的 watsonx 数据和 AI 平台之上,旨在加速和改进对关键安全威胁的识别、调查和响应。
本节讨论了我们的研究专家确定的影响生成式人工智能网络安全市场各个细分市场的关键市场趋势。
网络安全转型生成式人工智能网络安全产业
网络安全旨在保护计算机平台免受未经授权的进入和控制中断。有专门用于网络安全的人工智能工具,可以持续运行并感知任何形式的异常,并自动对其做出反应,从而确保大型开放网络的安全。此外,公司集成基于人工智能的网络安全,以帮助保护企业网络免受新兴威胁。受日益增长的需要保护的物联网环境和云的推动,该细分市场中生成式人工智能的市场强劲。例如,2024 年 5 月 2 日,全球网络安全领导者 Fortinet (NASDAQ: FTNT) 宣布对其生成式 AI (GenAI) 产品组合进行新的更新,以增强网络和安全运营,包括业界首个生成式 AI IoT 安全助手。

亚太地区引领增长。
由于快速向数字化转型、网络威胁活动加速以及各行业云服务的广泛实施,预计亚太地区将在生成式人工智能网络安全方面实现增长。中国、印度、日本和澳大利亚等亚太国家近年来报告的网络威胁数量不断增加,企业越来越多地转向人工智能驱动的安全平台以实现更好的防御。华为、腾讯和 Infosys 等公司已开始在其网络安全系统中采用生成式人工智能,以提供保护并确保它们与最新的法规保持同步。由于这些行业的扩张,该地区的电子商务、金融服务和制造公司越来越多地采用人工智能安全。
2024 年 8 月 29 日,下一代数字服务和咨询领域的全球领导者 Infosys 宣布扩大与 NVIDIA 在人工智能驱动的以客户为中心的解决方案方面的合作,以推动电信公司的创新和卓越运营。通过利用 Infosys Topaz(一套使用生成式 AI 技术的人工智能优先服务、解决方案和平台),此次合作将帮助电信公司增强客户体验、简化网络运营并加速服务交付。

生成式人工智能网络安全市场竞争激烈,有多个全球和国际参与者。主要参与者正在采用不同的增长战略来增强其市场地位,例如伙伴关系、协议、合作、新产品发布、地域扩张以及并购。市场上运营的一些主要参与者包括 Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; SentinelOne; Fortinet, Inc.; NVIDIA Corporation; CrowdStrike; Palo Alto Networks; IBM; Darktrace Holdings Limited; Cisco Systems, Inc.

购买本报告的理由:
定制选项:
可以根据要求或任何其他细分市场进一步定制全球生成式人工智能网络安全市场。此外,UMI 了解您可能存在自己的业务需求,因此请随时与我们联系以获取完全满足您要求的报告。
分析历史市场、估计当前市场以及预测全球生成式人工智能网络安全市场的未来市场是创建和分析全球主要地区生成式人工智能网络安全采用情况的三个主要步骤。进行了详尽的二级研究,以收集历史市场数据并估计当前市场规模。其次,为了验证这些见解,考虑了许多发现和假设。此外,还与全球生成式人工智能网络安全市场价值链中的行业专家进行了详尽的初步访谈。通过初步访谈对市场数据进行假设和验证后,我们采用了自上而下/自下而上的方法来预测完整的市场规模。此后,采用市场细分和数据三角测量方法来估计和分析行业细分市场和子细分市场的市场规模。详细方法如下:
第 1 步:深入研究二级来源:
进行了详细的二级研究,通过公司内部来源(如年度报告和财务报表、业绩演示文稿、新闻稿等)以及外部来源(包括期刊、新闻和文章、政府出版物、竞争对手出版物、行业报告、第三方数据库和其他可信出版物)来获取生成式人工智能网络安全市场的历史市场规模。
第 2 步:市场细分:
在获得生成式人工智能网络安全市场的历史市场规模后,我们进行了详细的二级分析,以收集主要地区不同细分市场和子细分市场的历史市场见解和份额。报告中包含的主要细分市场包括部署、技术、应用、最终用户和地区。此外,还进行了国家/地区层面的分析,以评估该地区测试模型的总体采用情况。
第 3 步:因素分析:
在获得不同细分市场和子细分市场的历史市场规模后,我们进行了详细的因素分析,以估计生成式人工智能网络安全市场的当前市场规模。此外,我们使用生成式人工智能网络安全市场的部署、技术、应用、最终用户和地区等因变量和自变量进行了因素分析。我们对需求和供应方情景进行了全面分析,考虑了全球生成式人工智能网络安全市场领域的顶级合作伙伴关系、并购、业务扩张和产品发布。
当前市场规模:基于上述 3 个步骤的可行见解,我们得出了当前市场规模、全球生成式人工智能网络安全市场中的主要参与者以及细分市场的市场份额。所有必需的百分比份额拆分和市场细分均使用上述二级方法确定,并通过初步访谈进行验证。
估计与预测:对于市场估计和预测,我们为不同的因素分配了权重,包括驱动因素和趋势、限制因素以及利益相关者可用的机会。在分析这些因素后,应用了相关的预测技术,即自上而下/自下而上的方法,以得出 2032 年全球主要市场中不同细分市场和子细分市场的市场预测。用于估计市场规模的研究方法包括:
初步研究:与主要意见领袖 (KOL) 进行了深入访谈,包括主要地区的顶层管理人员(CXO/VP、销售主管、营销主管、运营主管、区域主管、国家/地区主管等)。然后总结了初步研究结果,并进行了统计分析以证明所述假设。初步研究的投入与二级研究结果相结合,从而将信息转化为可操作的见解。

市场工程
采用数据三角测量技术来完成整体市场估计,并得出全球生成式人工智能网络安全市场每个细分市场和子细分市场的精确统计数字。在研究全球生成式人工智能网络安全市场的部署、技术、应用、最终用户和地区的各种参数和趋势后,将数据分为多个细分市场和子细分市场。
该研究指出了全球生成式人工智能网络安全市场的当前和未来市场趋势。投资者可以获得战略见解,以根据研究中进行的定性和定量分析来决定投资。当前和未来的市场趋势决定了区域层面市场的总体吸引力,为行业参与者提供了一个利用未开发市场以从先发优势中获益的平台。研究的其他定量目标包括:
Q1:生成式人工智能网络安全市场目前的规模和增长潜力是多少?
Q2:生成式人工智能网络安全市场增长的驱动因素是什么?
Q3:哪个最终用户细分市场在生成式人工智能网络安全市场中占有最大的份额?
第四季度:生成式人工智能网络安全市场的主要趋势是什么?
Q5:哪个地区将在生成式人工智能网络安全市场占据主导地位?
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