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表紙：サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場の2030年までの予測：セグメント別、地域別の世界分析
市場調査レポート
商品コード
1358955

サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場の2030年までの予測：セグメント別、地域別の世界分析

Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Component (Hardware, Software and Services), Security Type, Deployment Type, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=146.96円
サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場の2030年までの予測：セグメント別、地域別の世界分析
出版日: 2023年10月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場は、2023年に224億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは23.9％で成長し、2030年には1,004億米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）は、サイバー脅威の特定、阻止、対応を容易にすることで、サイバーセキュリティに大きな影響を与えます。膨大な量のデータをAIシステムがリアルタイムで分析することで、サイバー攻撃を指し示す奇妙なパターンや行動を発見することができます。マルウェアやウイルス、その他の危険なソフトウェアもそのひとつです。機械学習のアルゴリズムは、既知のリスクを検出し、新たなリスクに適応するように教えることができます。AIを活用した異常検知システムは、典型的なネットワーク動作のベースラインを提供し、このベースラインに違反した場合にアラームを発します。これにより、これまで発見されていなかった攻撃手法や内部リスクを発見することができます。

コンシューマー・テクノロジー協会によると、世界中の組織の44％が、セキュリティ侵入を検知・抑止するためにAIアプリケーションを導入しています。

より優れたセキュリティ対策への需要の高まり

サイバー攻撃が高度化・頻発化する中、組織は改善された最新のセキュリティ・ソリューションの必要性を急速に感じています。現在、多くの利害関係者がサイバー危険に強い懸念を抱いています。その結果、組織のシステム、ネットワーク、データに対して、特定された危険性を軽減するための安全対策を実施することが急務となっています。サイバー攻撃やデータ漏洩の頻度が増加しているため、セキュリティ・ソリューションの必要性が高まっています。さらに、より優れたサイバーセキュリティや脅威モデリングソリューションなど、プロアクティブなサイバーセキュリティ対策の必要性が企業によって認識されつつあり、これが市場拡大を後押ししています。

中傷攻撃による誤報

AIを活用したセキュリティ・システムは、誤報を発生させたり、本物の脅威を識別できなかったりするリスクがあります。これらのエラーは、時間とリソースの損失や脆弱性の特定に失敗する可能性があります。AIはハッカーによって、特にAIベースのセキュリティ・システムに危害を加えることを意図した攻撃を仕掛けるために利用されることがあります。こうした攻撃はしばしば敵対的攻撃と呼ばれ、AIアルゴリズムが誤った結論を導き出すように入力データを改ざんする可能性があり、市場の成長を妨げます。

規制遵守と業界標準の要件

脅威モデリングは、一般データ保護規則（GDPR）、PCI-DSS（Payment Card Industry Data Security Standard）、NIST（National Institute of Standards and Technology）などの規制コンプライアンス基準や業界標準によって、セキュリティプログラムの一部として組織に頻繁に要求されます。政府機関では現在、セキュリティ・ソリューションの改善に対するニーズがさらに高まっており、これがサイバーセキュリティにおけるAI市場の活性化につながっています。また、公開会社と非公開会社の双方による技術投資の拡大も、サイバーセキュリティ市場におけるAIの利用を後押ししています。

現代的で複雑な危険に対抗できないAI

ディープラーニング、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、機械学習などのAIの技術や手法は、過去の経験に基づいています。APT（Advanced Persistent Threat：高度な持続的脅威）とは、ユーザーが無許可でネットワークにアクセスし、かなりの時間隠れたままにするネットワーク攻撃のことです。APTの行動には、AIが検知できる過去の事象と類似しているものもあるが、新しいAPTには過去の経験がないため、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を呼び出す斬新な方法や、システム・リソースにアクセスする最先端のアプローチを備えています。複雑で最新の危険に対する真の防御は、過去のウイルスや攻撃に頼ることはできないです。この市場は、AIが高度な脅威に対抗できないために制約を受けています。

COVID-19の影響：

多くのトップクラスのサイバーセキュリティ企業は、現在の危機を、現在の戦略を見直し、再構築し、より複雑な製品ポートフォリオを開発するチャンスと捉えています。COVID-19の発生は、企業が在宅勤務政策に一層力を入れる中で、最先端のソリューションに対する需要を押し上げています。在宅勤務者や、潜在的にリスクの高いネットワークやデバイスを利用する他のユーザーによってもたらされたデジタル商品やサービスに対する需要の高まりにより、企業は機械学習やディープラーニング・アルゴリズムに資金を投資するようになっています。

予測期間中、機械学習セグメントが最大になる見込み

機械学習セグメントは有利な成長を遂げると推定され、これらのディープラーニングが最終用途産業全体に急速に広まるにつれて、機械学習技術は劇的に成長します。グーグルやIBMのような大手企業は、脅威の検出や電子メールのフィルタリングに機械学習を利用し始めています。企業はサイバーセキュリティのプロトコルを強化するために機械学習やディープラーニングを活用しています。さらに、MLプラットフォームは、監視を自動化し、異常を特定し、セキュリティシステムによって生成される膨大な量のデータをナビゲートするツールとして、ますます好まれてきています。

予測期間中にCAGRが最も高くなると予想されるのは、不正検知／不正対策分野です。

サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の活用は、不正検知や不正防止の予防策として推進されるため、不正検知／不正防止分野は予測期間中に最も高いCAGRの成長が見込まれます。不正行為の発生件数が増加した結果、機械学習は政府やその他のエンドユーザーが不正行為を防止する能力を強化するために有益な技術となっています。そのため、AIツールは、詐欺、電子メールによるフィッシング、不正記録を取り除くために、より頻繁に使用されるようになるかもしれないです。スパイウェアに感染したファイル、フィッシング攻撃、不正なウェブサイトへのアクセス、トロイの木馬（UTM）などの脅威からデジタル資産を守るため、企業は統合脅威管理に関心を寄せており、それが市場を後押ししています。

最大のシェアを占める地域：

北米は、IoT、5G、Wi-Fi 6の導入によるネットワーク接続デバイスの増加により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されます。5Gネットワークの拡大は、自動車、ヘルスケア、政府、エネルギー、鉱業などの企業によって推進されており、これらはハッカーのアクセスポイントになる可能性があります。大手企業は、リアルタイム評価のための機械学習、高度な分析、資産マッピング、可視化のためのプラットフォームに資金を投じる可能性が高いです。自然言語処理、機械学習（ML）、ニューラルネットワークは、攻撃を阻止し、奇妙なユーザー行動を検出し、他の異常なパターンを識別するために北米で広く使用されると予想され、この地域の市場の成長を高める。

CAGRが最も高い地域：

アジア太平洋地域は、経済成長とデジタル化の進展によりサイバー攻撃のホットスポットとなっているため、予測期間中のCAGRは最も高くなると予測されます。新たな脅威から身を守るため、現在では高度なサイバーセキュリティ・ソリューション、特にAIを活用したソリューションに対する需要が高まっています。APAC地域の数多くの政府が、サイバーセキュリティにおけるAIの創造と利用を奨励するイニシアティブを開始しました。このようなプロジェクトには、研究開発への資金提供や、市場を牽引する規制面での支援が頻繁に含まれています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査ソース
    • 1次調査ソース
    • 2次調査ソース
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：コンポーネント別

  • ハードウェア
    • プロセッサー
      • 特定用途向け集積回路（ASIC）
      • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
      • グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）
      • メモリ保護ユニット（MPU）
    • メモリ
    • 通信網
  • ソフトウェア
    • AIソリューション
    • AIプラットフォーム
      • アプリケーションプログラムインターフェイス（API）
      • 機械学習フレームワーク
  • サービス
    • サポートとメンテナンス
    • 導入と統合

第6章 世界のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：セキュリティタイプ別

  • アプリケーションのセキュリティ
  • エンドポイントセキュリティ
  • ネットワークセキュリティー
  • クラウドセキュリティ

第7章 世界のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：展開タイプ別

  • オンプレミス
  • クラウド

第8章 世界のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：技術別

  • コンテキストアウェアコンピューティング
  • 機械学習
    • ディープラーニング
    • 強化学習
    • 教師あり学習
    • 教師なし学習
  • 自然言語処理（NLP）
  • その他の技術

第9章 世界のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別

  • ウイルス対策/マルウェア
  • データ損失防止
  • 不正行為の検出/不正行為対策
  • IDとアクセスの管理
  • 侵入検知・防御システム
  • リスクとコンプライアンスの管理
  • セキュリティと脆弱性の管理
  • 脅威インテリジェンス
  • 統一された脅威管理
  • その他の用途

第10章 世界のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：エンドユーザー別

  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • 自動車と輸送
  • 企業
  • 政府と防衛
  • ヘルスケア
  • インフラストラクチャー
  • 製造業
  • 小売り
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東とアフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品の発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイル

  • Micron Technology, Inc.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Cylance Inc.（BlackBerry）
  • FireEye, Inc.
  • Fortinet, Inc.
  • Acalvio Technologies, Inc
  • Intel Corporation
  • IBM Corporation
  • LexisNexis
  • Darktrace
  • Microsoft Corporation
  • Samsung Electronics Co. Ltd.
  • Cisco Systems, Inc.
  • Gen Digital Inc.
  • NVIDIA Corporation
  • McAfee LLC
  • Palo Alto Networks Inc.
  • Cylance Inc.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Component (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Hardware (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Processors (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Field Programmable Gate Array (FPGA) (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Graphics Processing Unit (GPU) (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Memory Protection Unit (MPU) (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Memory (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Network (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Software (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By AI Solutions (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By AI Platform (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Application Program Interface (API) (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Machine Learning Framework (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Support & Maintenance (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Deployment & Integration (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Security Type (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Application Security (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Endpoint Security (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Network Security (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Cloud Security (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Deployment Type (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By On-Premises (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Cloud (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Technology (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Context-Aware Computing (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Machine Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Deep Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Reinforcement Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Supervised Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Unsupervised Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2021-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Other Technologies (2021-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Antivirus/ Malware (2021-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Data Loss Prevention (2021-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Fraud Detection/Anti-Fraud (2021-2030) ($MN)
  • Table 40 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Identity And Access Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 41 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Intrusion Detection/ Prevention System (2021-2030) ($MN)
  • Table 42 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Risk And Compliance Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 43 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Security & Vulnerability Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 44 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Threat Intelligence (2021-2030) ($MN)
  • Table 45 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Unified Threat Management (2021-2030) ($MN)
  • Table 46 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)
  • Table 47 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 48 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2021-2030) ($MN)
  • Table 49 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Automotive & Transportation (2021-2030) ($MN)
  • Table 50 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Enterprise (2021-2030) ($MN)
  • Table 51 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Government & Defense (2021-2030) ($MN)
  • Table 52 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Healthcare (2021-2030) ($MN)
  • Table 53 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Infrastructure (2021-2030) ($MN)
  • Table 54 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Manufacturing (2021-2030) ($MN)
  • Table 55 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Retail (2021-2030) ($MN)
  • Table 56 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC23827

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market is accounted for $22.4 billion in 2023 and is expected to reach $100.4 billion by 2030 growing at a CAGR of 23.9% during the forecast period. Artificial intelligence (AI) has a big impact on cybersecurity, by making it easier to identify, stop, and respond to cyber threats. Massive amounts of data can be analysed in real-time by AI systems, which can then spot odd patterns or behaviors that can point to a cyberattack. Malware, viruses, and other dangerous software are among the things that can be found. Algorithms for machine learning can be taught to detect known risks and adjust to new ones. Anomaly detection systems powered by AI provide a baseline of typical network behavior and issue alarms when this baseline is violated. This can be used to find previously undiscovered attack methods or insider risks.

According to the Consumer Technology Association, 44% of organizations across the globe are implementing AI applications to detect and deter security intrusions.

Market Dynamics:

Driver:

Increase in demand for better security measures

As cyberattacks are becoming more sophisticated and frequent, organizations are rapidly feeling the need for improved and modern security solutions. Nowadays, a number of stakeholders are very concerned about cyber dangers. As a result, implementing safeguards to reduce the identified hazards is urgently needed for an organization's systems, networks, and data. Due to the increasing frequency of cyberattacks and data breaches, there is a growing need for security solutions. Additionally, the need of proactive cyber security measures, such as better cyber security and threat modelling solutions, is increasingly being recognized by enterprises, which is fuelling market expansion.

Restraint:

False alarms with defamatory attacks

Security systems powered by AI run the risk of producing false alarms or failing to identify genuine threats. These errors may result in the loss of time and resources or the failure to identify vulnerabilities. AI can be used by hackers to create attacks that are intended to especially harm AI-based security systems. These assaults, often referred to as adversarial attacks, might fudge the input data to lead AI algorithms to draw the wrong conclusions thus hampering the growth of the market.

Opportunity:

Requirements for regulatory compliance and industry standards

Threat modeling is frequently required of organizations as part of security programs by regulatory compliance standards and industry standards like the General Data Protection Regulation (GDPR), Payment Card Industry Data Security Standard (PCI-DSS), and National Institute of Standards and Technology (NIST). Government agencies now have an even greater need for improved security solutions, which in turn is fueling the market for AI in cybersecurity. The growing technical investment of both public and private companies is also encouraging the use of AI in the cybersecurity market.

Threat:

AI's inability to combat modern and complex dangers

AI techniques and methods, such as deep learning, neural networks, genetic algorithms, and machine learning, are founded on prior experiences. An advanced persistent threat (APT) is a network attack where a user gains access to a network without authorization and remains hidden for a considerable amount of time. While some APT behaviors may be similar to past events that AIs can detect them, new APTs have no prior experiences and are therefore equipped with novel ways to invoke application programming interfaces (APIs) and cutting-edge approaches to access system resources. Real defence against complex, modern dangers cannot rely on previous viruses or assaults. This market is being constrained by AI's incapacity to counter advanced threats.

COVID-19 Impact:

A lot of top cybersecurity organizations see the current crisis as a chance to review and restructure their current strategies and develop more complex product portfolios. The COVID-19 outbreak has boosted the demand for cutting-edge solutions as firms commit more to work-from-home policies. Due to a rise in demand for digital goods and services brought on by telecommuting workers and other users of potentially risky networks and devices, businesses have been pushed to invest money in machine learning and deep learning algorithms.

The machine learning segment is expected to be the largest during the forecast period

The machine learning segment is estimated to have a lucrative growth, as these deep learning spreads quickly throughout end-use industries, machine-learning technologies will grow dramatically. Leading corporations like Google and IBM are beginning to use machine learning for threat detection and email filtering. Businesses are making use of machine learning and deep learning to enhance cybersecurity protocols. Additionally, ML platforms are becoming more and more well-liked as a tool to automate monitoring, identify anomalies, and navigate the vast amounts of data generated by security systems.

The fraud detection/anti-fraud segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The fraud detection/anti-fraud segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, as the use of artificial intelligence (AI) in cybersecurity will be pushed as preventative measures for fraud detection and anti-fraud. As a result of an increase in fraud incidences, machine learning has become a beneficial technique for enhancing the capacity of governments and other end users to prevent fraudulent actions. AI tools may therefore be used more frequently to get rid of fraud, email phishing, and fraudulent records. To safeguard their digital assets from threats including spyware-infected files, phishing assaults, unauthorized website access, and trojans (UTM), businesses are more interested in unified threat management thereby encouraging the market.

Region with largest share:

North America is projected to hold the largest market share during the forecast period owing to the increase in network-connected devices brought on by the adoption of IoT, 5G, and Wi-Fi 6 is primarily responsible for the rise. The expansion of the 5G network has been driven by businesses in the automotive, healthcare, government, energy, and mining industries, which might be a point of access for hackers. Leading companies are likely to invest money in platforms for machine learning, sophisticated analytics, asset mapping, and visualization for a real-time evaluation. Natural language processing, machine learning (ML), and neural networks are expected to be widely used in North America to thwart assaults, detect odd user behaviour, and identify other anomalous patterns thus enhancing the growth of the market in this region.

Region with highest CAGR:

Asia Pacific is projected to have the highest CAGR over the forecast period as this region has been a hotspot for cyberattacks because of its economic expansion and rising level of digitalisation. To protect against emerging threats, there is now a larger demand for advanced cybersecurity solutions, particularly those that are AI-powered. Numerous governments in the APAC area have started initiatives to encourage the creation and use of AI in cybersecurity because they understand how important it is. These projects frequently include financing for R&D as well as regulatory assistance which drive the market.

Key players in the market:

Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence in Cybersecurity Market include: Micron Technology, Inc., Amazon Web Services, Inc., Cylance Inc. (BlackBerry), FireEye, Inc., Fortinet, Inc., Acalvio Technologies, Inc, Intel Corporation, IBM Corporation, LexisNexis, Darktrace, Microsoft Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd., Cisco Systems, Inc., Gen Digital Inc., NVIDIA Corporation, McAfee LLC, Palo Alto Networks Inc. and Cylance Inc.

Key Developments:

In September 2023, Cylance Inc. (BlackBerry) Launches 'Intrinsically Safe' Certified Solution for Hazardous Materials Carriers the new series is backed by an 'Intrinsically Safe' certification designation, enabling BlackBerry Radar, an asset tracking solution, to target transportation and logistics companies that move hazardous materials, including fuel haulers, tank carriers, ocean shipping lines and railroads.

In September 2023, Intel presents a software-defined, silicon-accelerated approach built on a foundation of openness, choice, trust and security. which allows the hardware to process the data without it ever being decrypted. In essence, the processor performs calculations directly on the encrypted data.

In August 2023, Micron Launches Memory Expansion Module Portfolio to Accelerate CXL 2.0 Adoption. Additionally, the CZ120 modules are capable of running up to 36GB/s memory read/write bandwidth1 and augment standard server systems when incremental memory capacity and bandwidth is required.

Components Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services

Security Types Covered:

  • Application Security
  • Endpoint Security
  • Network Security
  • Cloud Security

Deployment Types Covered:

  • On-Premises
  • Cloud

Technologies Covered:

  • Context-Aware Computing
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Antivirus/ Malware
  • Data Loss Prevention
  • Fraud Detection/Anti-Fraud
  • Identity And Access Management
  • Intrusion Detection/ Prevention System
  • Risk And Compliance Management
  • Security & Vulnerability Management
  • Threat Intelligence
  • Unified Threat Management
  • Other Applications

End Users Covered:

  • BFSI
  • Automotive & Transportation
  • Enterprise
  • Government & Defense
  • Healthcare
  • Infrastructure
  • Manufacturing
  • Retail
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Hardware
    • 5.2.1 Processors
      • 5.2.1.1 Application-Specific Integrated Circuit (ASIC)
      • 5.2.1.2 Field Programmable Gate Array (FPGA)
      • 5.2.1.3 Graphics Processing Unit (GPU)
      • 5.2.1.4 Memory Protection Unit (MPU)
    • 5.2.2 Memory
    • 5.2.3 Network
  • 5.3 Software
    • 5.3.1 AI Solutions
    • 5.3.2 AI Platform
      • 5.3.2.1 Application Program Interface (API)
      • 5.3.2.2 Machine Learning Framework
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Support & Maintenance
    • 5.4.2 Deployment & Integration

6 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market, By Security Type

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Application Security
  • 6.3 Endpoint Security
  • 6.4 Network Security
  • 6.5 Cloud Security

7 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market, By Deployment Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 On-Premises
  • 7.3 Cloud

8 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Context-Aware Computing
  • 8.3 Machine Learning
    • 8.3.1 Deep Learning
    • 8.3.2 Reinforcement Learning
    • 8.3.3 Supervised Learning
    • 8.3.4 Unsupervised Learning
  • 8.4 Natural Language Processing (NLP)
  • 8.5 Other Technologies

9 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Antivirus/ Malware
  • 9.3 Data Loss Prevention
  • 9.4 Fraud Detection/Anti-Fraud
  • 9.5 Identity And Access Management
  • 9.6 Intrusion Detection/ Prevention System
  • 9.7 Risk And Compliance Management
  • 9.8 Security & Vulnerability Management
  • 9.9 Threat Intelligence
  • 9.10 Unified Threat Management
  • 9.11 Other Applications

10 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
  • 10.3 Automotive & Transportation
  • 10.4 Enterprise
  • 10.5 Government & Defense
  • 10.6 Healthcare
  • 10.7 Infrastructure
  • 10.8 Manufacturing
  • 10.9 Retail
  • 10.10 Other End Users

11 Global Artificial Intelligence in Cybersecurity Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Micron Technology, Inc.
  • 13.2 Amazon Web Services, Inc.
  • 13.3 Cylance Inc. (BlackBerry)
  • 13.4 FireEye, Inc.
  • 13.5 Fortinet, Inc.
  • 13.6 Acalvio Technologies, Inc
  • 13.7 Intel Corporation
  • 13.8 IBM Corporation
  • 13.9 LexisNexis
  • 13.10 Darktrace
  • 13.11 Microsoft Corporation
  • 13.12 Samsung Electronics Co. Ltd.
  • 13.13 Cisco Systems, Inc.
  • 13.14 Gen Digital Inc.
  • 13.15 NVIDIA Corporation
  • 13.16 McAfee LLC
  • 13.17 Palo Alto Networks Inc.
  • 13.18 Cylance Inc.