生成式人工智慧網路安全市場規模與預測
生成式人工智慧網路安全市場在 2023 年的估值約為 40 億美元，預計在預測期內（2024-2032 年）將以約 21.5% 的顯著複合年增長率增長，這是由於網路攻擊日益複雜所推動的快速增長。
生成式人工智慧網路安全市場分析
生成式人工智慧網路安全旨在應用基於電腦的控制系統，透過減少人為參與來操作工業設施和流程。它可以提高生產的品質、速度和安全性，並降低生產成本。借助自動化系統，各行業可以管理流程、產品品質，甚至控制製造過程，從而使其更快、更準確。
為了在生成式人工智慧網路安全領域實現增長，各公司正在整合人工智慧以進行威脅檢測和緩解、安全情報和分析以及安全響應協調。此外，基於人工智慧的安全運營中心 (SOC) 的採用率不斷提高、人工智慧在網路監控中的實施以及機器學習在模擬攻擊情境中的應用也在增加。微軟、IBM 和 Palo Alto Networks 等一些主要組織已經開始實施該技術，以改進其網路安全軟體和解決方案。
2024 年 8 月 27 日，CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) 宣布將為 NVIDIA NIM Agent Blueprints 提供額外的安全保障，並提供具備人工智慧原生功能的 CrowdStrike Falcon 網路安全平台，以協助開發人員安全地利用開源基礎模型並加速生成式人工智慧創新。
2024 年 8 月 5 日，IBM (NYSE: IBM) 宣布將生成式人工智慧功能引入其託管威脅偵測和響應服務，IBM Consulting 分析師利用這些服務來推進和簡化客戶的安全運營。新型 IBM Consulting Cybersecurity Assistant 建立在 IBM 的 watsonx 數據和人工智慧平台之上，旨在加速和改進對關鍵安全威脅的識別、調查和響應。
生成式人工智慧網路安全市場趨勢
本節討論了我們的研究專家確定的影響生成式人工智慧網路安全市場各個細分市場的關鍵市場趨勢。
網路安全轉型生成式人工智慧網路安全產業
網路安全旨在保護電腦平台免受未經授權的進入和控制干擾。有一些專門用於網路安全的人工智慧工具可以持續運作，感知任何形式的異常情況，並自動做出反應，從而確保大型開放網路的安全性。此外，各公司整合了基於人工智慧的網路安全，以幫助保護企業網路免受新興威脅。由於需要保護的不斷增長的 IoT 環境和雲端，推動了該領域生成式人工智慧的強勁市場。例如，2024 年 5 月 2 日，推動網路和安全融合的全球網路安全領導者 Fortinet (NASDAQ: FTNT) 宣布對其生成式人工智慧 (GenAI) 產品組合進行新的更新，以增強網路和安全運營，包括業界首個生成式人工智慧 IoT 安全助理。
亞太地區引領增長。
由於快速轉向數位化、網路威脅活動加速以及雲端服務在各個領域的廣泛實施，亞太地區預計將引領生成式人工智慧網路安全的增長。近年來，中國、印度、日本和澳大利亞等亞太國家報告的網路威脅數量不斷增加，企業越來越多地轉向基於人工智慧的安全平台以實現更好的防禦。華為、騰訊和 Infosys 等公司已開始在其網路安全系統中採用生成式人工智慧，以保護和確保它們與最新的立法保持一致。由於電子商務、金融服務和製造業的擴張，該地區的這些公司越來越多地採用人工智慧安全。
2024 年 8 月 29 日，下一代數位服務和諮詢的全球領導者 Infosys 宣布擴大與 NVIDIA 在人工智慧驅動的、以客戶為中心的解決方案方面的合作，以推動電信公司的創新和卓越運營。該合作利用 Infosys Topaz（一套使用生成式人工智慧技術的以人工智慧為先的服務、解決方案和平台），將幫助電信公司增強其客戶體驗、簡化網路運營並加速服務交付。
生成式人工智慧網路安全產業概述
生成式人工智慧網路安全市場競爭激烈，有多家全球和國際參與者。主要參與者正在採取不同的增長策略來提高其市場佔有率，例如合作夥伴關係、協議、協作、新產品發布、地域擴張以及併購。市場上的一些主要運營商包括 Microsoft、Amazon Web Services, Inc.、SentinelOne、Fortinet, Inc.、NVIDIA Corporation、CrowdStrike、Palo Alto Networks、IBM、Darktrace Holdings Limited、Cisco Systems, Inc.。
生成式人工智慧網路安全市場新聞
- 2023 年 3 月 28 日，微軟公司宣布透過推出 Microsoft Security Copilot 將下一代人工智慧帶入網路安全領域，為防禦人員提供了一種急需的工具，可以快速檢測和響應威脅，並更好地了解整體威脅形勢。
- 2024 年 4 月 9 日，微軟宣布在未來兩年內投資 29 億美元，以增加其在日本的超大規模雲端運算和人工智慧基礎設施。此外，擴大其數位技能計畫，在未來三年內為超過 300 萬人提供人工智慧技能，在日本開設首個 Microsoft Research Asia 實驗室，並深化與日本政府的網路安全合作。
- 2024 年 3 月 18 日，CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) 宣布與 NVIDIA 展開戰略合作，以在業界領先的人工智慧原生 CrowdStrike Falcon® XDR 平台上提供 NVIDIA 的人工智慧運算服務。將 Falcon 平台數據與 NVIDIA 的 GPU 優化人工智慧管道和軟體（包括新的 NVIDIA NIM 微服務）相結合，使 CrowdStrike 和 NVIDIA 客戶能夠掌握自訂和安全生成式人工智慧模型的創建。
生成式人工智慧網路安全市場報告涵蓋範圍
購買此報告的理由：
- 該研究包括經過認證的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。
- 該報告快速回顧了整體行業績效。
- 該報告深入分析了主要的行業同行，主要關注關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和最新發展。
- 詳細檢查行業中普遍存在的驅動因素、限制因素、關鍵趨勢和機會。
- 該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場。
- 深入分析該行業的區域層級。
客製化選項：
全球生成式人工智慧網路安全市場可以根據要求或任何其他細分市場進一步客製化。除此之外，UMI 了解您可能有自己的業務需求，因此請隨時與我們聯繫以獲取完全符合您需求的報告。
目錄
生成式 AI 網絡安全市場分析 (2022-2032) 的研究方法
分析歷史市場、估計當前市場和預測全球生成式 AI 網絡安全市場的未來市場是創建和分析全球主要地區生成式 AI 網絡安全應用的三個主要步驟。 進行了詳盡的二級研究，以收集歷史市場數據並估計當前的市場規模。 其次，為了驗證這些見解，考慮了許多發現和假設。 此外，還與全球生成式 AI 網絡安全市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一級訪談。 在通過一級訪談對市場數據進行假設和驗證後，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。 之後，採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業的細分市場和子細分市場的市場規模。 詳細的方法如下所述：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二級來源：
進行了詳細的二級研究，通過公司內部來源（例如年度報告和財務報表、績效演示文稿、新聞稿等）以及外部來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可靠出版物）來獲取生成式 AI 網絡安全市場的歷史市場規模。
步驟 2：市場細分：
在獲得生成式 AI 網絡安全市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二級分析，以收集主要地區不同細分市場和子細分市場的歷史市場見解和份額。 報告中包含的主要細分市場包括部署、技術、應用、最終用戶和地區。 此外，還進行了國家/地區層面的分析，以評估該地區測試模型的總體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估計生成式 AI 網絡安全市場的當前市場規模。 此外，我們使用依賴和獨立變量（例如生成式 AI 網絡安全市場的部署、技術、應用、最終用戶和地區）進行了因素分析。 考慮到全球生成式 AI 網絡安全市場領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布，我們對需求和供應側情景進行了徹底的分析。
當前市場規模估計和預測
當前市場規模：基於以上 3 個步驟的可行見解，我們得出了當前市場規模、全球生成式 AI 網絡安全市場中的主要參與者以及細分市場的市場份額。 所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二級方法確定，並通過一級訪談進行驗證。
估計和預測：對於市場估計和預測，我們為不同的因素分配了權重，包括驅動因素和趨勢、制約因素以及利益相關者可用的機會。 在分析了這些因素之後，應用了相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出全球主要市場中不同細分市場和子細分市場的 2032 年市場預測。 用於估計市場規模的研究方法包括：
- 該行業的市場規模，以收入（美元）和國內主要市場中生成式 AI 網絡安全市場的採用率來衡量
- 市場細分和子細分的所有百分比份額、拆分和細分
- 全球生成式 AI 網絡安全市場中提供產品的主要參與者。 此外，這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採用的增長策略
市場規模和份額驗證
一級研究：與主要地區的關鍵意見領袖 (KOL)（包括高層管理人員（CXO/VP、銷售主管、營銷主管、運營主管、區域主管、國家主管等））進行了深入訪談。 然後總結了一級研究結果，並進行了統計分析以證明既定假設。 來自一級研究的輸入與二級研究結果相結合，從而將信息轉化為可操作的見解。
不同地區的主要參與者分配
市場工程
採用數據三角測量技術來完成整體市場估計，並得出全球生成式 AI 網絡安全市場的每個細分市場和子細分市場的精確統計數據。 在研究了全球生成式 AI 網絡安全市場的部署、技術、應用、最終用戶和地區的各種參數和趨勢後，將數據分為幾個細分市場和子細分市場。
全球生成式 AI 網絡安全市場研究的主要目標
研究中指出了全球生成式 AI 網絡安全市場的當前和未來市場趨勢。 投資者可以獲得戰略見解，將其判斷建立在研究中進行的定性和定量分析的基礎上，以進行投資。 當前和未來的市場趨勢決定了區域層面市場的整體吸引力，為行業參與者提供了一個利用未開發市場從而從先發優勢中受益的平台。 研究的其他定量目標包括：
- 分析生成式 AI 網絡安全市場的當前和預測市場規模，以價值（美元）計算。 此外，分析不同細分市場和子細分市場的當前和預測市場規模。
- 研究中的細分市場包括部署、技術、應用、最終用戶和地區。
- 定義和分析生成式 AI 網絡安全的監管框架
- 分析涉及各種中介機構的價值鏈，同時分析行業的客戶和競爭對手行為。
- 分析主要地區的生成式 AI 網絡安全市場的當前和預測市場規模。
- 報告中研究的各個地區的主要國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區
- 生成式 AI 網絡安全市場的公司簡介以及市場參與者為維持快速增長的市場而採用的增長策略。
- 對該行業進行深入的區域層面分析。
常見問題 常見問題
Q1：生成式人工智慧網路安全市場目前的規模和成長潛力為何？
Q2：生成式人工智慧網路安全市場成長的驅動因素有哪些？
Q3：以最終用戶而言，哪一個區隔在生成式AI網路安全市場中佔據最大的份額？
第四季：生成式人工智慧網路安全市場的主要趨勢為何？
Q5：哪個地區將主導生成式人工智慧網路安全市場？
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