サイバーセキュリティにおけるAI-脅威インテリジェンス市場の2032年までの予測： コンポーネント別、セキュリティタイプ別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のサイバーセキュリティにおけるAI-脅威インテリジェンス市場は、2025年に204億6,000万米ドルを占め、予測期間中に24％のCAGRで成長し、2032年までに922億2,000万米ドルに達すると予測されています。

サイバーセキュリティにおけるAI-脅威インテリジェンスとは、オンライン上の脅威を即座に検出、評価、無力化するためにAIを使用することです。不正を特定し、攻撃を予測し、反応を自動化するために、機械学習、自然言語処理、データ分析を活用します。AIは、さまざまなソースからの大量の脅威データを消化することで、状況認識と意思決定を向上させる。ランサムウェア、フィッシング、マルウェアの動向を見極めて、プロアクティブな防御戦術を可能にします。この巧妙な自動化により、脅威の検知速度、精度、応答時間が大幅に向上し、組織のサイバーセキュリティ体制全体が強化されます。

サイバー攻撃の高度化

AI主導のマルウェアやゼロデイ・エクスプロイトのような高度な脅威には、より迅速でインテリジェントな検知方法が必要です。複雑な攻撃パターンをリアルタイムで検知することは、従来のセキュリティ・ソリューションにとってしばしば課題となります。データ処理を自動化し、異常を迅速に特定することで、AIは脅威インテリジェンスを向上させます。被害が発生する前に脅威を予見し、取り除くことで、プロアクティブな防御が可能になります。ハッカーに先んじるためにAIを活用したソリューションに依存する企業が増えている結果、この業界は成長しています。

データプライバシーと規制リスク

AIモデルの学習に必要な膨大なデータセットへのアクセスは、CCPAやGDPRなどの厳しいデータプライバシー規制によって制限されています。脅威インテリジェンスを国際的に収集または発信する場合、組織はコンプライアンスの問題に頻繁に遭遇します。こうした法的規制はAIの導入を妨げ、脅威をリアルタイムで検知する能力を低下させる可能性があります。また、AIを活用した最先端のサイバーセキュリティ・ツールへの投資も、規制の不確実性によって抑制されています。さらに、企業はコンプライアンス違反の罰則を懸念して、AIの機能を十分に活用することに消極的です。

自動化と予測分析

膨大なデータのリアルタイム監視と迅速な分析は、自動化と予測分析によって可能になります。自動化されたテクノロジーは、日常のセキュリティ業務を簡素化し、人的ミスを最小限に抑えます。傾向や異常が深刻化する前に発見することで、予測分析は起こりうる危険を予見します。このプロアクティブな戦略は、侵害に対応するだけでなく、侵害を未然に防ぐことを支援します。その結果、運用コストを削減し、セキュリティの成果を高めることで、これらのテクノロジーは市場の拡大を促進します。

攻撃者の急速な進化

攻撃者の急速な進化とは、AIモデルのリアルタイム適応性を指します。機械学習アルゴリズムは、事前のデータに依存することが多いため、目に見えない新しい危険に対しては成功しにくいです。サイバー犯罪者によるAIの使用は増加しており、ますます複雑でとらえどころのない攻撃につながっています。そのため、モデルの頻繁なアップグレードと再トレーニングが必要となり、複雑さと運用コストが増大します。その結果、セキュリティ企業は効果的な脅威検知を維持する上で継続的な課題を抱えています。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、サイバーセキュリティ- 脅威インテリジェンス市場におけるAIの採用を大幅に加速させました。リモートワークが一般的になるにつれ、企業はサイバー脅威やデータ侵害の急増に直面し、インテリジェントな自動セキュリティソリューションの緊急ニーズが高まりました。AIを活用した脅威検知システムは、企業が新たなサイバーリスクや進化するサイバーリスクを迅速に特定し、対応するのに役立ちました。さらに、ロックダウン中の人的介入が限られていたことから、広大なデジタル環境の監視における機械学習の価値が強調されました。全体として、この危機はサイバーセキュリティ戦略を再構築し、AIを防衛メカニズムの重要な要素として位置づけた。

予測期間中、ネットワーク・セキュリティ・セグメントが最大となる見込み

ネットワーク・セキュリティ分野は、複雑なITインフラ全体でリアルタイムの脅威検知を可能にすることで、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。AIを搭載したツールは、膨大な量のネットワーク・トラフィックを分析し、異常や悪意のあるパターンを迅速に特定します。このプロアクティブなアプローチにより、企業は侵害を未然に防ぐことができます。サイバー攻撃の高度化により、AIを活用したネットワーク防御ソリューションの需要が高まっています。企業がデジタルプレゼンスを拡大するにつれ、インテリジェントな自動化によるネットワークの安全確保が不可欠となり、市場の成長を後押ししています。

予測期間中、異常検知分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、不審なパターンの早期特定を可能にする異常検知分野が最も高い成長率を示すと予測されています。従来の手法では見逃されがちなゼロデイ攻撃や内部脅威の検出に役立ちます。ネットワーク・トラフィックのリアルタイム分析により、プロアクティブな脅威緩和が強化されます。AIによる異常検知は誤検知を減らし、インシデントレスポンスの効率を向上させます。継続的な学習機能により、企業全体の適応型セキュリティフレームワークが強化されます。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋地域は、各分野でデジタル化が進み、重要インフラに対するサイバー攻撃が増加していることから、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、インド、日本、韓国のような国々は、金融サービス、政府ネットワーク、eコマースプラットフォームを保護するために、AIベースのサイバーセキュリティツールに多額の投資を行っています。この需要は、クラウドの利用増加とスマートフォンの普及によってさらに加速しています。各地域の政府もより厳格なデータ保護法を導入しており、企業に予測的脅威検知と自動応答システムの導入を促し、それによってサイバーセキュリティ防衛戦略の革新が促進されています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域は高度なITインフラと大手ハイテク企業の存在により、最も高いCAGRを示すと予測されています。米国は、サイバー脅威をリアルタイムで特定、予測、無力化するAIアルゴリズムの開発と展開でリードしています。銀行、ヘルスケア、防衛分野を標的としたサイバー犯罪率の高さが、AIを活用した脅威インテリジェンス・プラットフォームの需要を押し上げています。さらに、研究開発への投資の増加とサイバーセキュリティ企業間の戦略的パートナーシップにより、脅威検出能力が強化されています。CISAやHIPAAのような強力な規制枠組みは、デジタル・エコシステムを効率的に保護するためにAIの採用をさらに促進します。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場企業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
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 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
• 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AI-脅威インテリジェンス市場：コンポーネント別

• ソリューション
• サービス

第6章 世界のサイバーセキュリティにおけるAI-脅威インテリジェンス市場：セキュリティタイプ別

• ネットワークセキュリティ
• エンドポイントセキュリティ
• アプリケーションセキュリティ
• クラウドセキュリティ
• ウェブセキュリティ
• その他のセキュリティタイプ

第7章 世界のサイバーセキュリティにおけるAI-脅威インテリジェンス市場：展開モード別

• クラウドベース
• オンプレミス

第8章 世界のサイバーセキュリティにおけるAI-脅威インテリジェンス市場：技術別

• 機械学習（ML）
• 自然言語処理（NLP）
• コンテキストアウェアコンピューティング
• 高度な分析
• 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AI-脅威インテリジェンス市場：用途別

• 脅威インテリジェンス
• 異常検出
• 侵入検知と防止
• アイデンティティとアクセス管理
• リスクとコンプライアンス管理
• 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AI-脅威インテリジェンス市場：エンドユーザー別

• 政府と防衛
• ITおよび通信
• ヘルスケア
• 製造業
• 小売り
• エネルギーと公益事業
• 教育
• 運輸・物流
• 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AI-脅威インテリジェンス市場：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
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他の南米
• 中東・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
  • その他の中東・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、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

• Palo Alto Networks
• CrowdStrike
• Fortinet
• Darktrace
• SentinelOne
• Vectra AI
• Wiz
• Orca Security
• Netskope
• Check Point
• Trellix
• Tanium
• Trend Micro
• Splunk
• Deep Instinct
• Cybereason
• SparkCognition
• Armis

List of Tables

• Table 1 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Solutions (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Security Type (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Network Security (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Endpoint Security (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Application Security (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Cloud Security (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Web Security (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Other Security Types (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Cloud-based (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By On-premises (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Machine Learning (ML) (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Context-Aware Computing (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Advanced Analytics (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Threat Intelligence (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Anomaly Detection (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Intrusion Detection and Prevention (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Identity and Access Management (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Risk and Compliance Management (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Government and Defense (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By IT and Telecom (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Healthcare (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
• Table 33 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Retail (2024-2032) ($MN)
• Table 34 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Energy and Utilities (2024-2032) ($MN)
• Table 35 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Education (2024-2032) ($MN)
• Table 36 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Transportation and Logistics (2024-2032) ($MN)
• Table 37 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

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

According to Stratistics MRC, the Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market is accounted for $20.46 billion in 2025 and is expected to reach $92.22 billion by 2032 growing at a CAGR of 24% during the forecast period. Artificial Intelligence in Cybersecurity: Threat Intelligence is the use of AI to detect, evaluate, and neutralise online threats instantly. To identify irregularities, anticipate attacks, and automate reactions, it makes use of machine learning, natural language processing, and data analytics. AI improves situational awareness and decision-making by digesting massive volumes of threat data from various sources. By spotting trends in ransomware, phishing, and malware activity, it makes proactive defence tactics possible. This clever automation strengthens an organization's entire cybersecurity posture by greatly increasing threat detection speed, accuracy, and response time.

Market Dynamics:

Driver:

Rising sophistication of cyber-attacks

Advanced threats like as AI-driven malware and zero-day exploits necessitate quicker and more intelligent detection methods. Real-time detection of intricate attack patterns is frequently a challenge for traditional security solutions. By automating data processing and quickly identifying abnormalities, AI improves threat intelligence. It enables proactive defence by foreseeing and removing threats before damage is done. The industry is growing as a result of organisations depending more and more on AI-powered solutions to stay ahead of hackers.

Restraint:

Data privacy & regulatory risk

Access to the vast datasets required to train AI models is restricted by stringent data privacy regulations such as the CCPA and GDPR. When gathering or disseminating threat intelligence internationally, organisations frequently encounter compliance issues. These legal restrictions may hinder the uptake of AI and reduce its capacity to detect threats in real time. Investment in cutting-edge AI-driven cybersecurity tools is also deterred by regulatory uncertainty. Additionally, businesses are reluctant to fully utilise AI capabilities due to a concern of non-compliance penalties.

Opportunity:

Automation and predictive analytics

Real-time monitoring and quick analysis of massive amounts of data are made possible via automation and predictive analytics. Automated technologies simplify everyday security chores and minimise human mistake. By spotting trends and abnormalities before they become more serious, predictive analytics foresees possible hazards. Instead of only responding to breaches, this proactive strategy assists organisations in preventing them. Consequently, by lowering operating expenses and enhancing security results, these technologies propel market expansion.

Threat:

Rapid attacker evolution

Rapid attacker evolution refers to the real-time adaptability of AI models. Machine learning algorithms are less successful against novel, invisible dangers since they frequently rely on prior data. The use of AI by cybercriminals is growing, leading to increasingly complex and elusive attacks. This increases the complexity and operational expenses by necessitating frequent model upgrades and retraining. As a result, security firms have ongoing challenges in maintaining effective threat detection.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in the cybersecurity - threat intelligence market. As remote work became the norm, organizations faced a surge in cyber threats and data breaches, prompting an urgent need for intelligent, automated security solutions. AI-powered threat detection systems helped companies quickly identify and respond to new and evolving cyber risks. Additionally, limited human intervention during lockdowns emphasized the value of machine learning in monitoring vast digital environments. Overall, the crisis reshaped cybersecurity strategies, positioning AI as a crucial component of defense mechanisms.

The network security segment is expected to be the largest during the forecast period

The network security segment is expected to account for the largest market share during the forecast period by enabling real-time threat detection across complex IT infrastructures. AI-powered tools analyze vast volumes of network traffic to identify anomalies and malicious patterns swiftly. This proactive approach helps organizations prevent breaches before they occur. The growing sophistication of cyberattacks has intensified the demand for AI-driven network defense solutions. As enterprises expand their digital presence, securing networks through intelligent automation becomes essential, boosting market growth.

The anomaly detection segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the anomaly detection segment is predicted to witness the highest growth rate by enabling early identification of suspicious patterns. It helps in detecting zero-day attacks and insider threats that traditional methods often miss. Real-time analysis of network traffic enhances proactive threat mitigation. AI-driven anomaly detection reduces false positives, improving incident response efficiency. Its continuous learning capability strengthens adaptive security frameworks across enterprises.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to the increasing digitization across sectors and rising cyberattacks on critical infrastructure. Countries like China, India, Japan, and South Korea are investing heavily in AI-based cybersecurity tools to protect financial services, government networks, and e-commerce platforms. This demand is further fuelled by rising cloud use and smartphone prevalence. Regional governments are also implementing stricter data protection laws, encouraging enterprises to deploy predictive threat detection and automated response systems, thereby fostering innovation in cybersecurity defense strategies.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to advanced IT infrastructure and the presence of major tech companies. The U.S. leads in developing and deploying AI algorithms that identify, predict, and neutralize cyber threats in real-time. High cybercrime rates targeting banking, healthcare, and defense sectors push demand for AI-powered threat intelligence platforms. Additionally, rising investments in R&D and strategic partnerships among cybersecurity firms enhance threat detection capabilities. Strong regulatory frameworks like CISA and HIPAA further drive adoption of AI to secure digital ecosystems efficiently.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market include Palo Alto Networks, CrowdStrike, Fortinet, Darktrace, SentinelOne, Vectra AI, Wiz, Orca Security, Netskope, Check Point, Trellix, Tanium, Trend Micro, Splunk, Deep Instinct, Cybereason, SparkCognition and Armis.

Key Developments:

In April 2025, CrowdStrike entered a strategic partnership with Wipro to integrate its Falcon Next-Gen SIEM and threat intelligence into Wipro's cybersecurity services. This alliance aims to enhance global enterprise Security Operations Centers (SOCs) using AI-powered analytics and automation, streamlining threat detection, response workflows, and reducing operational complexity.

In March 2025, Palo Alto Networks signed a multiyear agreement with the NHL to be its Official Cybersecurity Partner. They'll deploy AI-powered next-gen firewalls, cloud and browser security to protect league operations and fan experiences across arenas ﹣ boosting IoT threat blocking and reducing MTTR.

In October 2024, Fortinet and CrowdStrike integrated Falcon's AI-native endpoint detection with FortiGate firewalls, creating a unified AI-powered threat intelligence platform that enhances attack surface visibility, automates threat response, and streamlines detection-to-remediation across hybrid and cloud network environments.

Components Covered:

• Solutions
• Services

Security Types Covered:

• Network Security
• Endpoint Security
• Application Security
• Cloud Security
• Web Security
• Other Security Types

Deployment Modes Covered:

• Cloud-based
• On-premises

Technologies Covered:

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

Applications Covered:

• Threat Intelligence
• Anomaly Detection
• Intrusion Detection and Prevention
• Identity and Access Management
• Risk and Compliance Management
• Other Applications

End Users Covered:

• Government and Defense
• IT and Telecom
• Healthcare
• Manufacturing
• Retail
• Energy and Utilities
• Education
• Transportation and Logistics
• 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 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• 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 AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Solutions
• 5.3 Services

6 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market, By Security Type

• 6.1 Introduction
• 6.2 Network Security
• 6.3 Endpoint Security
• 6.4 Application Security
• 6.5 Cloud Security
• 6.6 Web Security
• 6.7 Other Security Types

7 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market, By Deployment Mode

• 7.1 Introduction
• 7.2 Cloud-based
• 7.3 On-premises

8 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market, By Technology

• 8.1 Introduction
• 8.2 Machine Learning (ML)
• 8.3 Natural Language Processing (NLP)
• 8.4 Context-Aware Computing
• 8.5 Advanced Analytics
• 8.6 Other Technologies

9 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Threat Intelligence
• 9.3 Anomaly Detection
• 9.4 Intrusion Detection and Prevention
• 9.5 Identity and Access Management
• 9.6 Risk and Compliance Management
• 9.7 Other Applications

10 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market, By End User

• 10.1 Introduction
• 10.2 Government and Defense
• 10.3 IT and Telecom
• 10.4 Healthcare
• 10.5 Manufacturing
• 10.6 Retail
• 10.7 Energy and Utilities
• 10.8 Education
• 10.9 Transportation and Logistics
• 10.10 Other End Users

11 Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence 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 Palo Alto Networks
• 13.2 CrowdStrike
• 13.3 Fortinet
• 13.4 Darktrace
• 13.5 SentinelOne
• 13.6 Vectra AI
• 13.7 Wiz
• 13.8 Orca Security
• 13.9 Netskope
• 13.10 Check Point
• 13.11 Trellix
• 13.12 Tanium
• 13.13 Trend Micro
• 13.14 Splunk
• 13.15 Deep Instinct
• 13.16 Cybereason
• 13.17 SparkCognition
• 13.18 Armis