Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für signaturlose Erkennungstechnologie, nach Typ (verdächtige Nutzlasten, anomale Netzwerkverbindung, Bytesequenz und andere), nach Anwendung (Code-Verhaltensanalyse, Methode des maschinellen Lernens, Analyse des Verkehrsverhaltens und andere), regionale Einblicke und Prognose von 2026 bis 2035

• 

  Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

ÜBERBLICK ÜBER DEN SIGNATURLOSEN ERKENNUNGSTECHNOLOGIEMARKT

Der weltweite Markt für signaturlose Erkennungstechnologie wird im Jahr 2026 voraussichtlich einen Wert von 3,04 Milliarden US-Dollar haben und bis 2035 voraussichtlich 9,42 Milliarden US-Dollar erreichen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,2 % im Prognosezeitraum 2026 bis 2035.

Signature Less Detection Technology (SLDT) bezieht sich auf Anwendungen, Techniken oder Systeme, die es ermöglichen, Bedrohungen oder Anomalien zu erkennen, die keine vorab identifizierten Signaturen tragen. Allerdings setzt SLDT auf Verhaltensanalysen, Techniken des maschinellen Lernens und Echtzeit-Datenverarbeitung, um bestimmte Aktivitäten oder bestimmtes Verhalten als Bedrohung zu identifizieren. Ein wesentlicher Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, neue Bedrohungen, unbekannte Schwachstellen und Stealth-Angriffe zu entdecken und ihn in der Cybersicherheit und verschiedenen Sicherheitslösungen anzuwenden. Durch die Verwendung von Verhalten anstelle einer Signatur, die durch den Einsatz von SLDT erreicht wird, wird die Bedrohungserkennung insgesamt verbessert.

Der Markt für signaturlose Erkennungstechnologie ist aufgrund von Sicherheits- und Betrugsbedenken in der Industrie ein relativ neuer und wachsender Markt. Durch diese Technologie werden keine physischen Signaturen verwendet, stattdessen verfügt diese Technologie über die Möglichkeit, biometrische und digitale Authentifizierung zu verwenden. Diese Lösungen werden im Bankensektor und anderen wichtigen Sektoren sowohl im Gesundheitswesen als auch in der Regierung implementiert, um die Transaktionssicherheit und -effektivität zu verbessern. Angesichts der Tatsache, dass das Internet die Verwendung physischer Signaturen in verschiedenen Marktsektoren und Vertriebsarten rasch ersetzt, ist zu erwarten, dass diese Anforderungen zunehmen bzw. zunehmen.

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Die Branche der signaturlosen Erkennungstechnologie hatte während der COVID-19-Pandemie gemischte Auswirkungen

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Der Markt für signaturlose Erkennungstechnologie wurde durch den COVID-19-Ausbruch stark beeinträchtigt. Als Unternehmen die Kontakte reduzieren wollten, um die Sicherheit zu erhöhen, stieg der Bedarf an biometrischer und signaturbasierter Authentifizierung sprunghaft an. Damit die Technologien sicher und benutzerfreundlich sind, haben die in dieser Zeit standardisierte Fernarbeit und digitale Transaktionen die Entwicklung von Lösungen in dieser Nische angekurbelt. Allerdings erschweren Lieferkettenausfälle und offensichtliche Budgetbeschränkungen einige Projekte. Da sich die Dynamik der Abläufe ändern musste, waren Investitionen in signaturlose Erkennungstechnologien erforderlich, um die Abläufe schneller und effizienter zu gestalten und dabei weniger Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen. Generell hat COVID-19 die Messlatte für die Implementierung solcher Technologien höher gelegt.

NEUESTER TREND

Steigende Akzeptanz von KI- und ML-Technologien treibt das Marktwachstum voran

Zu den jüngsten Merkmalen in der Branche der signaturlosen Erkennungstechnologie gehört die zunehmende Einführung von KI- und ML-Technologien. Der Einsatz von KI und insbesondere ML zur Unterstützung signaturloser Erkennungssysteme war ein wesentlicher Faktor, der das Marktwachstum unterstützte. Diese fortschrittlichen Technologien erhöhen die Wirksamkeit und Geschwindigkeit von Erkennungsverfahren mithilfe fortschrittlicher Algorithmen, die auf Echtzeitdaten angewendet werden. Durch die strategische Ausrichtung auf Sicherheit und Betrugsprävention bietet die Integration von KI und ML-Technologie Flexibilität, um auf neu entwickelte Bedrohungen zu reagieren.  

Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

MARKTSEGMENTIERUNG SIGNATURLOSER ERKENNUNGSTECHNOLOGIE

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in verdächtige Nutzlasten, anomale Netzwerkverbindung, Bytesequenz und andere kategorisiert werden

• Verdächtige Nutzlasten: In diesem Segment geht es um die Erkennung möglicherweise bösartiger Datenpakete, die über Netzwerke übertragen werden können, normalerweise im Rahmen einer böswilligen Absicht oder einer Ausbeutung. Sicherstellen, dass die Arbeit eines Skripts nach Ausreißern und der Quelle seiner Werte sucht, um eine Gefährdung von Systemen und Daten zu verhindern.

• Anomale Netzwerkverbindung: Anormale Netzwerkverbindungen können daher als Netzwerkverbindungen definiert werden, deren Verkehrsmuster sich von den normalen Verkehrsmustern unterscheiden. Sie ist von entscheidender Bedeutung für die Charakterisierung von Einbrüchen und unbefugtem Zugriff und ermöglicht es Unternehmen, auf potenzielle Bedrohungen zu reagieren.

• Byte-Sequenz: Im Abschnitt „Byte-Sequenz" identifizieren die Schüler bestimmte Besonderheiten von Bytes in Datenströmen, die auf die Aktivität des Gegners hinweisen. Der Sinn liegt in der Analyse von Bytesequenzen, mit deren Hilfe versteckte Gefahren identifiziert und die allgemeine Sicherheitslage einer Organisation verbessert werden können.

• Andere: Diese Kategorie umfasst verschiedene andere Erkennungsmethoden, die nicht gemäß der angegebenen Art von Erkennungsmethoden klassifiziert sind. Dazu können heuristische Analysen und andere verhaltensbasierte Erkennungstechniken gehören, die die oben genannten Definitionen ergänzen, indem sie eine Identifizierung von Bedrohungen von oben nach unten ermöglichen, im Gegensatz zur Identifizierung von unten nach oben, wie in den obigen Definitionen dargestellt.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in Code-Verhaltensanalyse, maschinelle Lernmethode, Verkehrsverhaltensanalyse und andere kategorisiert werden 

• Code-Verhaltensanalyse: Bei der Code-Verhaltensanalyse wird versucht, das Verhalten einer Software zur Laufzeit zu verstehen und böswillige Aktivitäten zu erkennen, bevor sie auftreten können. Dies ist ein Vorteil dieser Anwendung und eignet sich ideal zum Schutz von Systemen vor Zero-Day-Exploits und anderen Bedrohungen, die von Antivirensoftware nicht erkannt werden.

• Methode des maschinellen Lernens: Der Einsatz maschineller Lernmethoden ermöglicht die Verbesserung der Erkennungsmethoden anhand der neu erfassten Daten. Diese Anwendung verbessert die Fähigkeit, Anzeichen von Bedrohungen zu erkennen; und somit ein sehr nützliches Werkzeug, wenn es um die Bekämpfung von Cyberkriminellen geht.

• Analyse des Verkehrsverhaltens: Bei der Analyse des Verkehrsverhaltens geht es um die Untersuchung des Datenverkehrs in einem Netzwerk, um nach Anzeichen böswilliger Aktivitäten zu suchen. Durch die Untersuchung des Verkehrsverhaltens ist es für eine Organisation einfacher, mögliche Angriffe einzuschätzen und sie im Voraus zu verhindern.

• Andere: Es handelt sich um ein benutzerdefiniertes Segment, das alle verbleibenden und äußerst originellen Anwendungen der signaturlosen Erkennungstechnologie umfasst. Dazu können gleichzeitige Analysen und komplexe Schutzeinrichtungen gehören, die auf verschiedenen Informationsquellen basieren, um die Gesamteffizienz der Risikoerkennung zu steigern.  

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Erhöhte Komplexität und Vielfalt von Cyber-Bedrohungen beflügeln den Markt

Ein Faktor für das Wachstum des Marktes für signaturlose Erkennungstechnologie ist die sich entwickelnde ausgefeilte und vielfältige Natur von Cyber-Bedrohungen, die den Markt für signaturlose Erkennungstechnologie stark populär gemacht haben. Aufgrund ihres auf Netzwerksignaturen basierenden Ansatzes können sie Angriffe der neuen Generation, einschließlich Zero-Day- und Advanced Persistent Threats, nicht erkennen. Andererseits basieren signaturlose Technologien auf der Bewertung von Verhaltensattributen des Systems und dem Lernen und Durchführen von Aktionen, die eher proaktiv als reaktionsfähig sind. Da sich die Bedrohungsvektoren in Unternehmen mit der Zeit ändern, ist auch der Bedarf an neuen Ansätzen zur Risikoabwehr gestiegen. Diese Änderung fördert Investitionen in „grundlagenlose" Erkennungsansätze zur Stärkung der Cybersicherheit in der aufstrebenden Welt des Cyberspace.

Die Zunahme von Advanced Persistent Threats (APTs) erweitert den Markt

Das Aufkommen von Advanced Persistent Threats (APTs) hat die Entwicklung des Marktes für signaturlose Erkennungstechnologie stark beeinflusst. Die Methoden von APTs, die unauffällige gezielte Angriffe ermöglichen, übersteigen die Möglichkeiten herkömmlicher signaturbasierter Sicherheitstechnologien, sodass Unternehmen beginnen, nach effektiveren Lösungen zu suchen. Auf maschinellem Lernen und Verhaltensanalysen basierende Methoden erfordern keine Signaturen, können Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit erkennen und so die allgemeine Cybersicherheit verbessern. Während Spam und Viren immer komplexere Herausforderungen für Unternehmen darstellen, erkennen Organisationen die Notwendigkeit, bessere Methoden zur Verschlüsselung wertvoller Informationen und zum Schutz der Infrastruktur anzuwenden. Dadurch wird der Markt für signaturlose Erkennungstechnologien immer größer.

Zurückhaltender Faktor

Komplexität und Fehlalarme können das Marktwachstum behindern

Der Einsatz signaturloser Erkennungstechnologie ist durch ihre Komplexität und die Anfälligkeit für falsche Ergebnisse begrenzt. Da diese Systeme entwickelt wurden, um Bedrohungen zu erkennen, ohne über spezifische Signaturen zu verfügen, wäre ihr Mechanismus komplex und würde mehr betriebliche Ressourcen und Zeit zum Erlernen seitens der Benutzer erfordern. Bei einem hohen Maß an Fehlalarmen kann jedoch das Vertrauen der Benutzer schwinden, was Unternehmen bei der Implementierung dieser Lösungen vorsichtig machen wird. Dieses Vertrauen auf Genauigkeit und Einfachheit ist von entscheidender Bedeutung. Ein Scheitern in dieser Hinsicht bedeutet, dass die Unternehmen spüren werden, dass diese Technologien keine Wertschöpfung für den Betrieb darstellen, sondern eine betriebliche Bedrohung darstellen und somit die Entwicklung des Marktes verlangsamen und seine Anpassung in verschiedenen Branchen behindern.

Gelegenheit

Reaktion auf Vorfälle und Bedrohungsinformationen schaffen Chancen auf dem Markt

Zu den Anwendungen der signaturlosen Erkennungstechnologie gehören die Reaktion auf Vorfälle und die Aufklärung von Bedrohungen. Diese Anwendungen sind die treibenden Kräfte auf dem Markt. Auf diese Weise hilft die Reaktion auf Vorfälle Unternehmen, ihre Abläufe zu schützen und die Geschwindigkeit der Bedrohungserkennung und -reaktion zu erhöhen. Kombiniert mit Threat Intelligence, also Informationen über neue Bedrohungen und Möglichkeiten, an ein Unternehmen heranzutreten, können Maßnahmen bereits im Vorfeld ergriffen werden. Diese Synergie trägt nicht nur zum Schutz der Daten bei, sondern fördert auch das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern in das Unternehmen. Aufgrund des rasanten technologischen Fortschritts und des kontinuierlichen Aufkommens komplexer Bedrohungen besteht ein großes Potenzial für Investitionen in dieses Modell, vor allem aufgrund des ständig wachsenden Bedarfs an einem signaturlosen Ansatz zur Erkennung in der Cybersicherheit.

Herausforderung

Der Bedarf an kontinuierlichem Lernen könnte eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Die Verbraucher der signaturlosen Erkennungstechnologie stehen daher vor der Herausforderung, kontinuierlich lernen zu müssen. Im Gegensatz zu anderen Technologien, die Benutzer perfekt erlernen und implementieren können, ändern sich diese Technologien häufig und Benutzer müssen unter anderem neue Funktionen, Sicherheitsmaßnahmen und Richtlinien kennen. Dieser Zustand kann eher ein Problem darstellen, da es jedes Mal viele Änderungen gibt. Für diejenigen, die keine IT-Kenntnisse haben, kann es eine ziemlich stressige Situation sein. Diese Lernkurve kann möglicherweise zu einer gewissen Zurückhaltung oder Verzögerung bei der Einführung dieser Technologien in einem Markt führen und so den Marktfortschritt verlangsamen.

• Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

•  

REGIONALE EINBLICKE IN DEN SIGNATURLOSEN ERKENNUNGSTECHNOLOGIEMARKT

• Nordamerika

Der nordamerikanische Markt für signaturlose Erkennungstechnologie befindet sich aufgrund der wachsenden Sicherheitsanforderungen und des Bedarfs an besseren Überwachungssystemen in einer Phase starken Wachstums. Hersteller setzen immer mehr auf Innovationen, um die Erkennungsfähigkeiten zu verbessern, und zwar nicht nur durch den Einsatz alter Methoden, die auf dem Feind bekannten Signaturen basieren. Von Regierungen parallel zum IoT-Technologiemarkt ins Leben gerufene Smart-City-Projekte treiben das Marktwachstum zusätzlich an. Die Tatsache, dass die Region über gut entwickelte technologische Lösungen und eine Kultur der Cybersicherheit verfügt, verschafft ihr eine führende Position auf dem Weltmarkt. Der Markt für signaturlose Erkennungstechnologie in den Vereinigten Staaten birgt großes Wachstumspotenzial aufgrund des wachsenden Bedarfs an verbesserter Sicherheit und Arbeitseffizienz in der Finanz- und Medizinbranche. Zu den Treibern, die diesem Markt zugeschrieben werden können, gehören ein erhöhtes Risiko von Cyber-Bedrohungen, Zwecke der Betrugserkennung und das Wachstum von Technologien der künstlichen Intelligenz. Ein weiterer Faktor, der zu seiner zunehmenden Beliebtheit beiträgt, ist, dass sich die Vereinigten Staaten auf die Entwicklung neuer Technologien konzentrieren, die dazu beitragen, die Sicherheit der Bürger zu erhöhen.

• Europa

Der europäische Markt für signaturlose Erkennungstechnologie wächst erheblich, insbesondere aufgrund der strengen regulatorischen Anforderungen und des Bedarfs an erweiterter Sicherheit. Spitzenreiter sind hier Länder wie das Vereinigte Königreich, Deutschland und Frankreich, die weiterhin in fortschrittliche wissenschaftliche Überwachung investieren und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um Erkennungssysteme zu verbessern. Die Zunahme von Cyber-Bedrohungen und der Bedarf an Technologien, die den Datenschutzbestimmungen entsprechen, bestimmen die aktuellen Markttrends.

• Asien

Aufgrund der wachsenden Bevölkerungsdichte und der zunehmenden Konzentration auf Sicherheit entwickelt sich die Region Asien-Pazifik nach und nach zu einem vielversprechenden Markt für den Markt für signaturlose Erkennungstechnologie. China, Indien und Japan sind einige der großen Länder, die erheblich in intelligente Überwachungs- und Sicherheitssysteme investieren und so die Erkennungssysteme verbessern. Der Ausbau der Informationstechnologien, insbesondere bei Smart-City-Projekten, steigert die Marktaussichten. Darüber hinaus fördert die schrittweise Erhöhung der Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen lokaler Unternehmen Innovation und Wettbewerb in der Region.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch die Einführung neuer Funktionen und verbesserter Sicherheitsstärken

Die wichtigsten Marktteilnehmer beeinflussen den Markt für signaturlose Erkennungstechnologie durch die Einführung neuer Funktionen und verbesserter Sicherheitsstärken intensiv. Aktuelle Trends zeigen, dass Unternehmen in Forschung und Entwicklung investieren, um die Genauigkeit der Erkennungssysteme zu erhöhen und Fehlalarme zu eliminieren, was in vielen Branchen, einschließlich Finanzwesen, Gesundheitswesen und Cybersicherheit, der Fall ist. Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Technologieunternehmen und akademischen Institutionen sowie anderen Kategorien institutioneller Käufer wie Regierungen treibt weiterhin das Wachstum solcher Algorithmen und Ansätze des maschinellen Lernens voran. Darüber hinaus fördern aufkommende Trends in Bezug auf Datenschutzverletzungen und Betrug den Einsatz signaturloser Lösungen. Daher werden diese Akteure eine wichtige Rolle bei der Entwicklung fortschrittlicher Sicherheitssysteme spielen, die sich mit Konvertierungsbedrohungen befassen.

Liste der Unternehmen für Erkennungstechnologie ohne Signatur

• Quick heal (India)
• Cloudbrick (Romania)
• Cisco Systems (U.S.)
• McAfee (U.S.)
• Trend Micro (Japan)
• Palo Alto Networks (U.S.)
• Alert Logic (U.S.)
• FireEye (U.S.)
• Qualys, Inc. (Canada)
• Kenna Security (U.S.) 
• Fortinet (U.S.)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

August 2024: RAD Security hat die erste KI-gestützte Funktion zur Untersuchung von Vorfällen zur Verhaltenserkennung und Reaktion vorgestellt. Cloud-Sicherheit basiert fast ausschließlich auf signaturbasierten Erkennungen, die bekanntermaßen Sicherheitsteams mit Fehlalarmen belasten. RAD Security kombiniert KI-gestützte Vorfalluntersuchungen mit verhaltensbasierten, signaturlosen Erkennungen, um Fehlalarme deutlich zu reduzieren und überlasteten Sicherheitsteams die dringend benötigte Entlastung zu bieten.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Der Markt für signaturlose Erkennungstechnologie steht vor einem anhaltenden Boom, der durch die zunehmende Einführung von KI- und ML-Technologien, die zunehmende Komplexität und Vielfalt von Cyber-Bedrohungen und die Zunahme von Advanced Persistent Threats (APTs) vorangetrieben wird. Trotz der Herausforderungen unterstützen Incident Response und Threat Intelligence die Marktexpansion. Wichtige Akteure der Branche schreiten durch technologische Upgrades und strategisches Marktwachstum voran und steigern das Angebot und die Attraktivität der Signature Less Detection-Technologie.