无签名检测技术市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（可疑有效负载、异常网络连接、字节序列等）、按应用（代码行为分析、机器学习方法、流量行为分析等）、2026 年至 2035 年区域洞察和预测

• 

  下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

无特征检测技术市场概述

预计到 2026 年，全球无签名检测技术市场规模将达到 30.4 亿美元，到 2035 年将达到 94.2 亿美元，2026 年至 2035 年的复合年增长率为 13.2%。

无签名检测技术 (SLDT) 是指能够检测不带有预先识别签名的威胁或异常的应用程序、技术或系统。然而，SLDT 依赖行为分析、机器学习技术和实时数据处理来将某些活动或某些行为识别为威胁。这种方法的一个显着优势是发现新的威胁、未知漏洞和隐形攻击，并将其应用于网络安全和各种安全解决方案。通过使用 SLDT 实现的使用行为而不是签名将增强整体威胁检测。

由于对行业安全和欺诈的担忧，无签名检测技术市场是一个相对较新且不断增长的市场。通过该技术，不使用物理签名，而是具有使用生物识别和数字身份验证的能力。这些解决方案正在银行业以及医疗保健和政府的其他重要部门实施，以提高交易安全性和有效性。考虑到互联网正在迅速取代各个市场领域和销售类型中物理签名的使用，这种需求预计会增长，或者更确切地说是增加。

COVID-19 的影响

无特征检测技术行业在 COVID-19 大流行期间产生了复杂的影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

无签名检测技术市场受到 COVID-19 爆发的极大影响。当组织希望减少接触以提高安全性时，对生物识别和基于签名的身份验证的需求猛增。为了使技术安全且用户友好，在此期间标准化的远程工作和数字交易促进了该领域解决方案的开发。然而，供应链故障和明显的预算限制限制了一些项目。随着运营动态的不断变化，需要对无签名检测技术进行投资，以使运营更快、更高效，同时减少安全方面的妥协。总的来说，COVID-19 提高了此类技术实施的门槛。

最新趋势

增加人工智能和机器学习技术的采用推动市场增长

无签名检测技术行业的最新特征包括越来越多地采用人工智能和机器学习技术。使用人工智能、机器学习，特别是支持无签名检测系统是支持市场增长的主要因素。这些先进技术借助应用于实时数据的先进算法提高了检测程序的有效性和速度。人工智能和机器学习集成技术在安全和欺诈预防方面具有战略意义，可灵活应对新开发的威胁。  

下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

无特征检测技术市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为可疑有效负载、异常网络连接、字节序列等

• 可疑有效负载:此部分处理可能通过网络传输的恶意数据包的检测，通常作为恶意或利用的一部分。确保脚本的工作寻找异常值及其值的来源，以防止系统和数据受到损害。

• 异常网络连接:因此，异常网络连接可以定义为流量模式与正常流量模式不同的网络连接。它对于描述入侵和未经授权的访问以及使组织能够定义对潜在威胁的响应至关重要。

• 字节序列:在字节序列部分，学生识别数据流中字节的某些特征，这些特征表明对手的活动。其意义在于对字节序列的分析，可用于识别伪装的危险并增强组织的总体安全状况。

• 其他:此类别包括未根据指定检测方法类型进行分类的不同其他检测方法。这些可能包括启发式分析和其他基于行为的检测技术，这些技术通过提供自上而下的威胁识别而不是上述定义中所见的自下而上的识别来补充上述定义。

按申请

根据应用，全球市场可分为代码行为分析、机器学习方法、流量行为分析等 

• 代码行为分析:代码行为分析涉及尝试了解软件在运行时的行为并在恶意活动发生之前确定其行为。这是该应用程序提供的一项资产，非常适合保护系统免受零日攻击和防病毒软件无法识别的其他威胁。

• 机器学习方法:使用机器学习方法可以根据所获取的新数据增强检测方法。该应用程序提高了检测威胁迹象的能力；因此，在打击网络犯罪分子方面，这是一个非常有用的工具。

• 流量行为分析:流量行为分析涉及对网络中的流量进行研究，以查找恶意活动的迹象。通过研究流量行为，组织可以更轻松地评估可能的攻击并提前预防。

• 其他:这是一个自定义部分，包含无签名检测技术的所有剩余且高度原创的用途。这可能包括并发分析和复合安全设施，这些设施通过不同的信息井运行，以提高总体风险识别效率。  

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

网络威胁的复杂性和多样性的增加推动了市场的发展

无签名检测技术市场增长的一个因素是网络威胁不断发展的复杂性和多样性，这极大地普及了无签名检测技术市场。由于其基于网络签名的方法，他们无法检测新一代攻击，包括零日攻击和高级持续威胁。另一方面，无签名技术依赖于对系统行为属性的评估以及学习和执行比响应性更主动的操作。随着组织中的威胁向量随着时间的推移而变化，对应对风险的新方法的需求也随之增加。这一变化促进了对"无依据"检测方法的投资，以加强新兴网络空间世界的网络安全。

高级持续威胁 (APT) 的兴起扩大了市场

高级持续威胁（APT）的出现严重影响了无签名检测技术市场的发展。 APT 方法可以进行不引人注目的针对性攻击，超出了传统的基于签名的安全技术的能力，因此组织开始寻找更有效的解决方案。基于机器学习的行为分析方法不需要签名，可以实时识别安全威胁，因此可以提高总体网络安全性。尽管垃圾邮件和病毒对公司构成了日益复杂的挑战，但组织意识到需要采用更好的方法来加密有价值的信息并保护基础设施。因此，无签名检测技术的市场正在变得越来越大。

制约因素

复杂性和误报可能会阻碍市场增长

无签名检测技术的使用因其复杂性和容易产生错误结果而受到限制。由于这些系统是为了在没有特定签名的情况下检测威胁而开发的，因此它们的机制将很复杂，并且需要用户更多的操作资源和时间来学习。然而，误报率较高时，用户信任可能会受到削弱，这将使组织在实施这些解决方案时保持警惕。这种对准确性和简单性的依赖至关重要；在这方面的失败意味着企业将意识到这些技术不但没有为运营增加价值，反而构成了运营威胁，从而减缓了市场的发展，阻碍了其在各个行业的适应。

机会

事件响应和威胁情报创造市场机会

无签名检测技术的应用包括事件响应和威胁情报，这些应用是市场的驱动力。通过这种方式，事件响应可以帮助组织保护其运营并提高威胁识别和响应的速度。与威胁情报（有关新威胁和处理业务的方法的信息）相结合，人们可以提前应用这些措施。这种协同作用不仅有助于保护数据，而且还有利于客户和利益相关者更加信任公司。由于技术的快速进步和高级威胁的不断出现，这种模型的投资潜力巨大，主要是因为网络安全中对无签名检测方法的需求不断增长。

挑战

持续学习的需求可能是消费者的潜在挑战

因此，无签名检测技术的消费者面临着必须不断学习的问题。与用户可以完美学习和实施的其他技术不同，这些技术经常变化，用户需要了解新的功能、安全措施和策略等。这种情况可能是一个相当大的问题，因为每次都会发生很多变化，对于那些没有任何 IT 背景的人来说，这可能是一个相当有压力的情况。这种学习曲线可能会导致一些人不愿意或延迟在市场上采用这些技术，从而阻碍市场的进步。

• 下载免费样本 了解更多关于此报告的信息

•  

无特征检测技术市场区域洞察

• 北美

由于不断增长的安全需求和对更好监控系统的需求，北美无签名检测技术市场正处于高速增长阶段。制造商越来越注重创新，以提高检测能力，而不仅仅是使用基于敌人已知签名的旧方法。政府与物联网技术市场一起推出的智慧城市项目进一步推动了市场的增长。该地区拥有完善的技术解决方案和网络安全文化，使其在全球市场中占据领先地位。由于金融和医疗行业对提高安全性和工作效率的需求不断增长，美国无签名检测技术市场具有巨大的增长潜力。该市场的驱动因素包括网络威胁风险增加、欺诈检测目的和人工智能技术的增长。导致其越来越受欢迎的另一个因素是美国专注于新技术的开发，这将有助于提高公民的安全。

• 欧洲

欧洲无签名检测技术市场正在显着增长，尤其是在严格的监管要求和对高级安全性的需求的情况下。英国、德国和法国等国家处于领先地位，它们继续投资先进的科学监测，利用人工智能和机器学习来增强检测系统。网络威胁的增长以及对符合隐私规则的技术的需求创造了当前的市场趋势。

• 亚洲

由于人口密度不断增长以及对安全性的日益关注，亚太地区正逐渐成为无签名检测技术市场的一个有前景的市场。中国、印度和日本等主要国家正在大力投资智能监控和安全系统，从而增强检测系统。信息技术的扩展，特别是智慧城市项目的扩展，促进了市场前景。此外，逐步增加当地公司的研发投资正在支持该地区的创新和竞争。

主要行业参与者

主要行业参与者通过引入新功能和提高安全优势来塑造市场

主要市场参与者通过引入新功能和提高安全强度来强烈影响无签名检测技术市场。当前的趋势表明，组织正在研发支出，以提高检测系统的准确性并消除适用于金融、医疗保健和网络安全等许多行业的误报。各种技术公司和学术机构以及政府等其他类别的机构购买者之间的合作继续推动此类算法和机器学习方法的增长。此外，有关数据泄露和欺诈的新兴趋势正在鼓励使用无签名解决方案，因此，这些参与者将在解决转换威胁的渐进式安全系统的开发中发挥重要作用。

无签名检测技术公司名单

• 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.)

主要行业发展

2024 年 8 月: RAD Security 推出了有史以来第一个由人工智能驱动的事件调查功能，用于行为检测和响应。云安全几乎完全基于基于签名的检测，这因误报给安全团队带来负担而臭名昭著。 RAD Security 将人工智能驱动的事件调查与行为、无签名检测相结合，显着减少误报，并为负担过重的安全团队提供急需的缓解。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

由于人工智能和机器学习技术的采用增加、网络威胁的复杂性和多样性增加以及高级持续性威胁 (APT) 的兴起，无签名检测技术市场有望持续繁荣。尽管面临挑战，事件响应和威胁情报仍支持市场扩张。主要行业参与者正在通过技术升级和战略市场增长来进步，增强无签名检测技术的供应和吸引力。