异常检测市场（2023 - 2030）

异常检测市场摘要

随着威胁的发生频率和复杂性不断增加，与现代方法相比，检测和监控网络攻击的传统方法通常需要进行修改。异常检测提供了一种主动防御方法，使组织能够识别和响应不可预见的威胁。机器学习 (ML) 技术进步和数据库的指数级增长使组织能够实时分析庞大的数据集。

通过使用 ML 算法分析大量数据，异常检测可以发现可能是在线威胁迹象的趋势和异常。由于可扩展和有效的可用性，网络安全中异常检测的实施有所增加主动机器学习技术。通过将异常检测集成到安全运营中心 (SOC) 和事件响应程序中，可以改善整体安全状况。由于它提供的实时警告和可操作的见解，安全分析师可以有效地确定潜在风险的优先级并对其做出反应。此外，组织安全面临着来自内部威胁的巨大风险。使用异常检测可以发现员工或授权用户的意外行为，包括未经授权访问敏感信息、奇怪的文件传输和异常的网络流量。

组织可以通过跟踪用户行为和发现违规行为来降低内部威胁的风险并保护其重要资产。组织可以遵守合规性要求并避免由于异常检测而产生的麻烦，这有助于他们监控和检测安全事件或数据ta 违规了。它提供了额外的安全层来保护敏感数据并保证法规遵从性。预计这将在预测期内推动各地区的市场需求。此外，由于恶意玩家利用不稳定和暴露的环境，网络威胁和攻击因疫情而显着增加。

网络钓鱼企图、勒索软件攻击和其他网络犯罪急剧增加，使世界各地的组织面临风险。由于威胁问题日益严重，组织正在寻求先进的方法来识别和应对不断发展的网络威胁，因此对异常检测解决方案的需求也随之增加。然而，异常检测系统的有效实施和管理可能具有挑战性。配置和优化这些系统以发现真正的异常情况同时最大限度地减少误报（误报）可能很困难。高误报率可能会削弱人们的信任系统的准确性并导致警报疲劳，这可能会阻碍产品的采用。

组件洞察

解决方案细分市场在 2022 年占据最大的市场份额，达到 69.0%。网络安全威胁格局不断变化，威胁更加复杂和高级。通过检测异常趋势或行为，异常检测解决方案提供了一种主动方法来识别新的或不断变化的威胁。异常检测工具可以处理和分析大量数据集，然后使用异常检测工具来查找隐藏的模式并识别可能是安全漏洞迹象的异常。异常检测技术的有效性和采用受到其处理大量数据的能力的强烈影响。网络威胁的扩散和复杂性推动了对高效异常检测解决方案的需求，从而推动行业增长。

服务领域预计将以预测期内复合年增长率最快为 17.6%。云计算和托管安全服务现在在组织中得到更广泛的使用。异常检测服务经常包含在托管或基于云的安全服务包中。这些服务为企业提供了一种轻松、经济高效的方式来设置和维护异常检测功能。组织可以专注于其核心运营，同时通过利用服务提供商的知识和基础设施确保可靠的异常检测，从而推动需求。

部署洞察

到 2022 年，本地部署细分市场所占份额最大，为 54.9%。组织经常需要对其数据处理和安全程序进行直接且可审计的控制，以遵守特定行业的法规。通过确保数据保留在本地并处于直接控制之下，本地异常检测可帮助组织遵守规定组织可以使用本地异常检测在本地处理和分析数据，而不是依赖外部网络或云基础设施，这进一步有助于推动细分市场的增长。

云细分市场预计从 2023 年到 2030 年将以 17.8% 的复合年增长率增长。基于云的异常检测技术的多功能性和可扩展性是无与伦比的。借助云基础设施，组织可以根据自己的需求轻松扩展或缩减异常检测功能。由于数据量和处理需要随着时间的推移而变化，组织不需要进行大量的基础设施支出或容量规划；因此，他们可以动态地修改他们的资源。由于其灵活性和可扩展性，基于云的异常检测是具有不同工作负载或快速变化的数据环境的企业的理想选择。

技术见解

大数据到 2022 年，ata 分析细分市场将占据最大份额，超过 40.9%。由于数字技术和互联设备的扩展，组织正在从众多来源生成和收集大量数据。由于这些数据采用结构化、非结构化以及半结构化格式，因此手动识别异常可能很困难。大数据分析异常检测使企业能够快速扫描和检查大量数据，发现可能指向安全问题或奇怪行为的意外模式或行为。

预计从 2023 年到 2030 年，机器学习和人工智能领域将以 18.7% 的复合年增长率显着增长。由于基于实时机器学习和人工智能的异常检测模型，组织可以识别并响应发生的异常情况。在欺诈检测、网络安全或系统监控等时间敏感的情况下，实时异常检测至关重要等人。机器学习和人工智能算法可以处理流数据或进行近乎实时的分析，使企业能够快速行动并减少异常的影响。

最终用途洞察

BFSI细分市场在2022年占据最大份额，为26.0%。BFSI细分市场的重要组成部分是风险管理。通过异常检测可以识别潜在的危险，例如信用风险、市场风险、操作风险和欺诈风险。组织可以通过发现金融交易、消费者行为或市场模式的异常来评估和减轻风险，做出明智的决策并减少财务损失。 BFSI 行业的组织可以利用异常检测策略来降低财务风险、保护客户资产并维护消费者的信任和信心。 IT 和电信领域预计在预测期内复合年增长率为 18.7%。各类诈骗，如电信诈骗、身份诈骗盗窃和金融欺诈在 IT 和电信行业中很常见。

异常呼叫量、奇怪的用户行为或可疑的金融交易只是异常检测算法可以识别为欺诈活动的一些模式示例。采用异常检测解决方案使组织能够检测和防止欺诈企图，从而保护自己的利益和客户的数据。此外，通过识别意外的网络流量模式、网络异常或未经授权的访问尝试，异常检测系统可以帮助组织发现潜在的网络入侵并采取适当的措施。组织可以通过实时查看违规行为来防止或减轻安全漏洞的影响，从而支持市场的增长。

区域洞察

北美地区在 2022 年主导全球市场收入占比为31.1%。快速变化、不安全的环境，特别是在网络安全方面，影响着北美大陆。此外，由于数字技术的传播和大数据的出现，组织正在生成和收集大量数据。金融、保险、电子商务和医疗保健行业等都依赖异常检测来识别欺诈活动。企业可以通过寻找交易数据或用户行为的趋势和异常来主动识别和减少欺诈风险。预计亚太地区在预测期内的复合年增长率将达到 18.0%，是最快的。

随着在线交易、电子商务活动和数字服务的急剧增长，数字经济在整个亚太地区迅速扩张。对异常检测的需求，以检测和解决潜在的欺诈、安全漏洞和其他问题由于这种扩张，这些数字交易的违规行为有所增加。随着银行服务的不断增长、金融科技的发展以及数字支付的增加，亚太地区的金融服务业正在显着崛起。对于该行业的反洗钱 (AML) 计划、欺诈检测和监管合规性，异常检测至关重要。异常检测有助于识别潜在的欺诈行为，并通过检查交易数据和用户行为确保遵守金融法规。

主要公司和市场份额洞察

公司利用各种无机增长策略（例如合作伙伴关系、定期合并和收购）来扩大其产品范围。例如，2022 年 4 月，HPE 推出了 HPE Swarm Learning 解决方案，以提高 AI 模型训练的准确性并减少偏差，而不影响任何数据安全。该产品是国内先进的产品之一人工智能方法，可以检测全球挑战，例如增强的异常检测和改善的患者医疗保健，这有助于提供预测性维护和欺诈检测。全球异常检测市场的知名参与者包括：

• Amazon Web Services, Inc.

• Anodot Ltd.

• Broadcom, Inc.

• Cisco Systems, Inc.

• Dell Technologies, Inc.

• Dynatrace, LLC

• GURUCUL

• Happiest Minds

• 惠普企业公司

• 国际商业机器公司

• LogRhythm， Inc.

• Microsoft Corp.

• SAS Institute, Inc.

• Splunk, Inc.

• Trend Micro, Inc.

异常检测市场