署名の少ない検出テクノロジー市場規模、シェア、成長、および業界分析、タイプ別（疑わしいペイロード、異常なネットワーク接続、バイトシーケンスなど）、アプリケーション（コード行動分析、機械学習方法、トラフィック行動分析など）、その他）地域の洞察と2032年までの予測

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署名少ない検出テクノロジー市場の概要

世界の署名少ない検出テクノロジー市場規模は、2023年に約21億米ドルと評価され、2032年までに65億米ドルに達すると予想され、2023年から2032年までの複合年間成長率（CAGR）で成長しています。

署名少ない検出技術（SLDT）は、事前に特定された署名を負わない脅威または異常を検出できるようにするアプリケーション、技術、またはシステムを指します。ただし、SLDTは、行動分析、機械学習技術、リアルタイムデータ処理に依存して、特定のアクティビティまたは特定の行動を脅威として特定します。このアプローチの重要な利点は、新しい脅威、未知の脆弱性、ステルス攻撃を発見し、サイバーセキュリティおよびさまざまな安全ソリューションに適用することです。 SLDTを使用して達成される署名ではなく動作を使用すると、全体的な脅威検出が強化されます。

署名の少ない検出技術市場は、セキュリティと詐欺の​​懸念が業界における懸念により、比較的新しく成長している市場です。このテクノロジーを通じて、物理的な署名は使用されません。代わりに、このテクノロジーには生体認証とデジタル認証を使用する機能があります。これらのソリューションは、取引のセキュリティと有効性を改善するために、ヘルスケアと政府の両方で銀行部門およびその他の重要なセクターで実装されています。インターネットがさまざまな市場セクターや販売タイプでの物理的署名の使用を急速に置き換えていることを考慮すると、そのような需要は増加するか、むしろ増加すると予想されます。

Covid-19の衝撃

"署名少ない検出技術産業は、Covid-19パンデミック中に混合効果がありました"

グローバルなCovid-19のパンデミックは、前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

署名の少ない検出技術市場は、Covid-19の発生によって大きな影響を受けました。組織が安全性を向上させるために接触を減らしたい場合、生体認証と署名ベースの認証の必要性が急増しました。この期間中に標準化された安全でユーザーフレンドリーなテクノロジーのために、このニッチでのソリューション開発を後押ししたデジタルトランザクション。ただし、サプライチェーンの障害と明らかな予算の制限により、一部のプロジェクトに制約があります。操作のダイナミクスが義務付けられているため、セキュリティ面での妥協が少なく、運用をより速く、より効率的にするために、署名のない検出技術への投資が必要でした。一般に、Covid-19はそのような技術の実装に関してバーを上げました。

最新のトレンド

"AIおよびMLテクノロジーの採用を増やして市場の成長を促進する"

署名の少ない検出技術産業内の最近の特徴には、AIおよびMLテクノロジーの採用の増加が含まれます。特に署名のない検出システムをサポートするためのAI、MLの使用は、市場の成長をサポートする主要な要因でした。これらの高度なテクノロジーは、リアルタイムデータに適用される高度なアルゴリズムを使用して、検出手順の有効性と速度を向上させます。セキュリティと詐欺防止において戦略的であるため、AIとMLの統合テクノロジーは、新しく開発された脅威に対応する柔軟性を提供します。

署名少ない検出テクノロジー市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場は疑わしいペイロード、異常なネットワーク接続、バイトシーケンスなどに分類できます

• 疑わしいペイロード：このセグメントは、通常は悪意や搾取の一部としてネットワークを介して送信できる悪意のあるデータパケットの検出を扱います。スクリプトの作業が、システムとデータの妥協を防ぐために、その値の外れ値とその値のソースを確認するようにします。

• 異常なネットワーク接続：したがって、異常なネットワーク接続は、通常のトラフィックパターンとは異なるトラフィックパターンを持つネットワーク接続として定義できます。侵入と不正アクセスを特徴付けるためには、組織が潜在的な脅威に対する対応を定義できるようにするためには重要です。

• バイトシーケンス：バイトシーケンスセグメントでは、生徒は敵の活動を示唆するデータストリームのバイトの特定の特性を特定します。意味は、バイトシーケンスの分析にあります。これは、偽装された危険を特定し、組織の一般的なセキュリティ状況を強化するために使用できます。

• その他：このカテゴリは、指定されたタイプの検出方法に従って分類されていないさまざまな他の検出方法で構成されています。これらには、上記の定義に見られるように、ボトムアップの識別とは対照的に、脅威のトップダウンの識別を提供することにより、上記の定義を補完する他の行動分析とその他の行動ベースの検出手法が含まれる場合があります。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場はコード行動分析、機械学習方法、交通行動分析などに分類できます

• コードの動作分析：コードの動作分析では、実行時にソフトウェアの挙動を理解し、それが発生する前に悪意のあるアクティビティを決定しようとすることが含まれます。これは、このアプリケーションが提供する資産であり、ゼロデイのエクスプロイトやウイルス対策ソフトウェアによって認識されていない他の脅威からシステムを保護するのに最適です。

• 機械学習方法：機械学習方法を使用すると、取得した新しいデータからの検出方法の強化が可能になります。このアプリケーションは、脅威の兆候を検出する力を改善します。したがって、サイバー犯罪者との戦いに関しては、非常に便利なツールです。

• トラフィックの行動分析：トラフィックの行動分析は、悪意のある活動の兆候を探すためにネットワーク内のトラフィックの研究に関するものです。交通行動を研究する際には、組織が攻撃の可能性を評価し、事前に攻撃を防ぐことが容易になります。

• その他：これは、署名のない検出技術を残り、非常にオリジナルのすべてを利用するカスタムセグメントです。これには、総リスク識別効率を高めるために、多様な情報井から動作する同時分析と複合的な保護施設が含まれる場合があります。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、市場の状況を示す機会、課題が含まれます。

運転要因

"サイバー脅威の複雑さと多様性の増加は市場を後押しします"

署名の少ない検出技術市場の成長の要因は、シグネチャーレス検出技術市場を大人気にしたサイバー脅威の進化する洗練された多様な性質です。彼らは、ネットワークの署名ベースのアプローチにより、ゼロデイや高度な永続的な脅威など、新世代の攻撃を検出できません。一方、署名のないテクノロジーは、システムの行動属性の評価に依存し、応答性よりも積極的なアクションを学習および実行します。脅威ベクトルが組織の時間とともに変化するにつれて、リスクに対抗するための新しいアプローチの必要性も高まりました。この変更は、サイバースペースの新興世界でのサイバーセキュリティを強化するための「基礎のない」検出アプローチへの投資を促進します。

"高度な永続的な脅威（APTS）の台頭は市場を拡大します"

高度な永続的な脅威（APTS）の出現は、象徴的な検出技術市場の開発に大きな影響を与えています。目立たないターゲット攻撃を行うAPTの方法は、従来の署名ベースのセキュリティテクノロジーの能力を超えているため、組織はより効果的なソリューションを探し始めます。機械学習ベースおよび行動分析方法は署名を必要とせず、セキュリティの脅威をリアルタイムで認識できるため、一般的なサイバーセキュリティを改善できます。スパムとウイルスは企業にとってますます複雑な課題として現れますが、組織は貴重な情報を抑え、インフラストラクチャをガードするためにより良い方法を適用する必要性を認識しています。したがって、署名のない検出技術の市場は大きくなっています。

抑制要因

"複雑さと誤検知は、潜在的に市場の成長を妨げます"

署名のない検出技術の使用は、その複雑さと誤った結果を生成する感受性によって制限されます。これらのシステムは、特定の署名を持たずに脅威を検出するために開発されたため、それらのメカニズムは複雑であり、ユーザーが学習するためにより多くの運用リソースと時間が必要になります。ただし、高いレベルの誤検知である場合、ユーザーの信頼が侵食される可能性があり、これにより、これらのソリューションを実装する際に組織が慎重になります。この正確性とシンプルさへの依存は極めて重要です。この側面の失敗は、企業が運用に価値を追加する代わりに、これらの技術が運用上の脅威をもたらし、したがってさまざまな業界での適応を妨げる市場の発展を遅らせることを感じることを意味します。

機会

"インシデント対応と脅威インテリジェンスは市場で機会を生み出します"

署名のない検出技術のアプリケーションには、インシデント対応と脅威インテリジェンスが含まれ、これらのアプリケーションは市場の推進力です。このようにして、インシデント対応は、組織が運用を保護し、脅威の識別と対応の速度を高めるのに役立ちます。新しい脅威とビジネスにアプローチする方法に関する情報である脅威知能と組み合わせることで、事前に措置を適用できます。この相乗効果はデータの保護に役立つだけでなく、クライアントと利害関係者にも会社をより信頼するために利益をもたらします。テクノロジーの急速な進歩と高度な脅威の継続的な出現により、主にサイバーセキュリティの検出に対する無法なアプローチが増え続ける必要性のために、このモデルへの投資の大きな可能性があります。

チャレンジ

"継続的な学習の必要性は、消費者にとって潜在的な課題になる可能性があります"

したがって、署名のない検出技術の消費者は、継続的に学ばなければならないという問題によって挑戦されています。ユーザーが完全に学習して実装できる他のテクノロジーとは異なり、これらのテクノロジーは頻繁に変更され、ユーザーは新しい機能、セキュリティ対策、ポリシーを知る必要があります。この状況は、毎回多くの変化が発生するため、むしろ問題になる可能性があります。それは、その背景を持っていない人にとってはかなりストレスの多い状況になる可能性があります。この学習曲線は、市場のこれらの技術を受け入れるために、ある程度の不本意または遅延を引き起こす可能性があり、したがって、市場の進歩を遅らせます。

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署名少ない検出テクノロジー市場の地域洞察

• 北米

北米の署名少ない検出技術市場は、セキュリティのニーズが高まり、より良い監視システムが必要であるため、高い成長段階にあります。製造業者は、敵に知られている署名に基づいて古い方法を使用するだけでなく、検出機能を改善するためのイノベーションにますます注力しています。 IoTテクノロジー市場とともに政府によって開始されたスマートシティプロジェクトは、さらに燃料市場の成長を促進します。この地域には十分に開発された技術ソリューションとサイバーセキュリティの文化があるという事実により、グローバル市場で主要な地位を占めています。米国の署名少ない検出技術市場は、金融および医療産業のセキュリティと仕事の効率を改善するための必要性の高まりにより、成長の大きな可能性を秘めています。この市場に起因する可能性のあるドライバーには、サイバー脅威のリスクの増加、詐欺検出の目的、人工知能技術の成長が含まれます。人気の増加に貢献しているもう1つの要因は、米国が市民の安全性を高めるのに役立つ新しい技術の開発に焦点を当てていることです。

• ヨーロッパ

署名少ない検出技術のための欧州市場は、特に激しい防止規制要件と高度なセキュリティの必要性により、大幅に増加しています。ここの指導者は、英国、ドイツ、フランスなどの国であり、高度な科学的監視に投資し続け、人工知能と機械学習を使用して検出システムを強化しています。サイバーの脅威の成長と、プライバシールールに準拠するテクノロジーの必要性は、現在の市場動向を生み出します。

• アジア

アジア太平洋地域は、人口密度が高まり、セキュリティに焦点を当てているため、署名の少ない検出技術市場の有望な市場に徐々になりつつあります。中国、インド、日本は、スマートサーベイランスとセキュリティシステムに大幅に投資している主要国であり、それにより検出システムが強化されています。情報技術、特にスマートシティプロジェクトの拡大は、市場の見通しを後押しします。また、地元企業の研究開発投資を徐々に提起していることは、この地域のイノベーションと競争をサポートしています。

主要業界のプレーヤー

"主要な業界のプレーヤーは、新機能の導入とセキュリティの強みの向上を通じて市場を形作る"

主要市場の参加者は、新機能の導入とセキュリティの強みを改善することにより、署名のない検出技術市場に深く影響を与えています。現在の傾向は、組織が検出システムの正確性を高め、金融、ヘルスケア、サイバーセキュリティなどの多くの業界に適用される誤検知を排除するためにR＆Dに費やしていることを示しています。さまざまなテクノロジー企業や学術機関、および政府などの機関購入者の他のカテゴリとの協力は、このようなアルゴリズムや機械学習アプローチの成長を引き続き促進しています。さらに、データ侵害と詐欺に関する新たな傾向は、象徴的なソリューションの使用を促進しているため、これらのプレーヤーは、脅威の変換に対処するプログレッシブセキュリティシステムの開発において重要な役割を果たします。

署名少ない検出テクノロジー企業のリスト

• 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.)

主要な業界の開発

2024年8月： Rad Securityは、行動検出と対応のための初めてのAI搭載のインシデント調査能力を発表しました。クラウドセキュリティは、ほぼ署名ベースの検出に基づいています。これは、セキュリティチームに誤った肯定的なチームに負担をかけることで有名です。 RADセキュリティは、AIを搭載したインシデント調査と行動的、署名のない検出を組み合わせて、誤検知を大幅に削減し、重荷のセキュリティチームに非常に必要な救済を提供します。

報告報告

この調査には、包括的なSWOT分析が含まれており、市場内の将来の発展に関する洞察を提供します。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調べ、今後数年間で軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリと潜在的なアプリケーションを調査します。この分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方を考慮に入れ、市場の要素についての全体的な理解を提供し、成長の潜在的な領域を特定しています。

署名の少ない検出技術市場は、AIおよびMLテクノロジーの採用の増加、サイバー脅威の複雑さと多様性の増加、および高度な持続的脅威（APTS）の台頭により、継続的なブームが推進されているためです。課題にもかかわらず、インシデント対応と脅威インテリジェンスは市場の拡大をサポートしています。主要な業界のプレーヤーは、技術のアップグレードと戦略的市場の成長を通じて前進し、署名の少ない検出技術の供給と魅力を高めています。