报告概述

到 2034 年，全球边缘人工智能网络安全市场规模预计将从 2024 年的306 亿美元增长到6432 亿美元左右，预测期间的复合年增长率为 35.60% 2025 年至 2034 年期间。2024 年，北美占据了网络安全边缘人工智能市场36.5%以上的份额，收入约为111 亿美元。 美国市场估值为89.3亿美元，复合年增长率高达33.5%。

由于物联网设备的激增以及对实时、高效威胁检测和响应机制的需求不断增加，网络安全边缘人工智能市场正在迅速扩张。组织利用边缘人工智能来处理边缘设备生成的海量数据，而不会出现云计算的滞后。

有几个因素正在推动边缘设备的增长面向网络安全市场的 e AI。物联网设备的激增以及随之而来的数据生成量的增加需要强大的边缘实时处理和分析能力。此外，对改进隐私和数据保护标准的需求鼓励采用边缘计算解决方案，以确保敏感数据本地化和安全。

根据 Nasscom 社区，研究表明，到 2025 年底，美国将有大约3600人远程工作。这约占整个劳动力的22%，标志着较大流行前水平增加87%。在这个不断发展的格局中，边缘人工智能成为一项关键技术。

在网络安全中实施边缘人工智能不仅是一种趋势，也是具有前瞻性思维的企业的战略举措。这些公司认识到提高安全性和运营效率的双重好处。市场价值为边缘人工智能在 2018 年仅为3.55 亿美元，预计到 2023 年将飙升至1.12 万亿美元。

关键要点

• 全球边缘人工智能网络安全市场规模预计将在到 2034 年达到 6432 亿美元，从到 2024 年 306 亿美元增长，复合年增长率为在 2025 年至 2034 年的预测期内，这一比例将达到 35.60%。
• 2024 年，网络安全在网络安全边缘人工智能市场中占据主导地位，占据了超过37.4% 的市场份额。
• 硬件同年，re 细分市场也占据主导地位，占据了超过 35.6% 的市场份额。
• 2024 年，机器学习在市场中发挥了主导作用，占据了 data-start="575" data-end="594">超过 42.8% 的份额。
• 欺诈检测/反欺诈细分市场占据着强势地位，占超过 30.7%的市场份额。
• 2024 年，BFSI（银行、金融服务和保险）行业占市场份额的超过 40.0%。
• 北美是主导地区，到 2024 年占据超过 36.5% 的市场份额，收入约为111 亿美元。
• 具体而言，111 亿美元。 data-start="1052" data-end="1093">美国网络安全边缘人工智能市场在 2024 年的估值为89.3 亿美元，显示出强劲的复合年增长率为 33.5%。

美国市场规模

2024 年，美国网络安全边缘人工智能市场估值为89.3 亿美元，呈现出33.5% 的强劲复合年增长率 (CAGR)。这一显着增长表明人们越来越依赖与人工智能 (AI) 相结合的边缘计算技术来增强网络安全确保。

新兴市场反映了在网络边缘部署人工智能的更广泛趋势，其中数据处理发生在更靠近数据源而不是集中式数据中心的地方。这种转变主要是由网络安全应用中对实时数据处理和决策的需求推动的，这对于立即检测和响应潜在威胁至关重要。

此外，市场令人印象深刻的增长率也可归因于网络威胁数量的不断增加和网络攻击复杂性的不断增加。随着企业和政府机构不断实现运营数字化，对更复杂和本地化的网络安全解决方案的需求不断增加。

2024 年，北美在网络安全边缘 AI 市场中占据主导地位，占据超过36.5%份额，收入约为111 亿美元。这一趋势这一立场可归因于几个因素，这些因素使北美独特地处于网络安全行业边缘人工智能的前沿。

该地区的领导地位得益于其先进的技术基础设施和推动网络安全解决方案创新和发展的关键行业参与者的存在。北美历来是技术进步的中心，拥有优先考虑并大力投资网络安全的大型科技公司和初创公司。

此外，北美健全的监管框架和严格的网络安全政策迫使企业和组织采取先进的安全措施。这种监管环境成为边缘人工智能技术部署的催化剂，因为这些工具提供了增强的数据保护功能并符合法律标准。

分析师的观点

对边缘的需求不断增长网络安全中的人工智能解决方案，由实时威胁检测、数据隐私和运营效率的需求驱动。医疗保健、金融和关键基础设施等行业越来越依赖边缘人工智能来保护敏感信息免受不断变化的网络威胁。

随着越来越多的设备连接到互联网并生成需要立即处理和保护的数据，这种需求预计会增加。物联网和移动设备的扩张为边缘人工智能网络安全市场带来了重大机遇。对能够独立于中央网络运行、能够进行本地数据处理和实时响应的解决方案的需求日益增长。

这为开发强大的边缘人工智能应用程序开辟了市场机会，这些应用程序可以增强设备上的安全协议，而无需依赖中央数据中心。能够在低功耗边缘设备上运行的人工智能算法和机器学习模型的技术进步正在彻底改变网络安全。

这些进步使设备能够自主检测和响应威胁，而无需人工干预。人工智能功能的改进，加上更复杂的边缘计算硬件的开发，是直接在生成数据的地方部署高级安全解决方案的关键推动因素。

类型分析

2024 年，网络安全细分市场在网络安全边缘 AI 市场中占据主导地位，占据了超过37.4%的份额。该细分市场领先的主要原因是针对各行业企业网络基础设施的网络攻击的复杂性和频率不断上升。

边缘人工智能支持的网络安全解决方案对于直接在数据流入网络的点实时分析和响应威胁至关重要。这种即时性对于防止数据泄露至关重要并确保网络通信的完整性。

智能设备的采用激增和物联网网络的扩展进一步推动了对强大网络安全措施的需求。随着越来越多的设备连接到网络，攻击者的潜在入口点会成倍增加，从而使传统的集中式安全措施变得不那么有效。

远程工作和云操作的兴起使保护网络边界成为组织的首要任务。因此，企业正在投资先进的网络安全解决方案，边缘人工智能技术因其提供设备上处理以及保护远程和云接口的能力而受到欢迎。

分析师的观点

管理关键基础设施或敏感数据的行业（例如医疗保健、金融和政府）对网络安全边缘人工智能解决方案的需求很高。这个市场的机会主要集中在开发可直接部署在边缘设备上的人工智能模型，以即时检测和响应威胁。

改进这些技术以提高其效率和可扩展性也具有巨大潜力，这将使它们适用于更广泛的应用。技术进步正在不断塑造网络安全领域的边缘人工智能。人工智能算法、机器学习模型以及在边缘运行这些技术所需的硬件的改进是关键的发展。

这些进步实现了更复杂的威胁检测和响应机制，这对于防范最新的网络威胁至关重要。此外，5G 技术的集成将通过减少延迟并提高网络连接的速度和可靠性来进一步增强边缘设备的功能​

产品分析

到 2024 年，硬件领域 在网络安全边缘 AI 市场中占据主导地位，占据超过 35.​​6％ 的份额。该细分市场的领先主要是因为专用硬件在促进边缘人工智能操作方面发挥着关键作用。

人工智能优化芯片和先进处理器对于边缘设备上的本地数据处理至关重要，从而实现网络安全中快速、高效的实时威胁检测。随着威胁变得更加复杂，对支持网络边缘人工智能算法的强大硬件的需求不断增加。

物联网设备的增长推动了硬件领域的扩展，其中嵌入式安全功能成为关注焦点。制造商优先考虑紧凑、节能且功能强大的硬件解决方案，这些解决方案能够处理人工智能驱动的安全任务。

人工智能与消费电子产品和工业机械的集成正在推动硬件领域的增长。随着设备变得更加互联，对内置网络安全的需求不断增加。边缘人工智能硬件通过实现本地化数据处理、提高安全性、同时减少带宽使用和延迟来解决这一问题。

技术分析

2024 年，机器学习细分市场在网络安全边缘人工智能市场中占据主导地位，占据了42.8%以上的份额。该细分市场的领先地位源于其在提高威胁检测和响应系统的准确性和效率方面的关键作用。

机器学习算法擅长快速分析大量数据集、从数据模式中学习并做出实时决策，这对于识别和消除新型安全威胁至关重要。这项技术适应新数据并不断发展的能力使其在威胁不断变化和发展的网络安全中不可或缺。

机器学习领域的主要原因之一它在市场上的霸主地位在于它与各种网络安全应用程序的集成。其中包括异常检测，算法可以了解正常的网络行为是什么样的，并可以立即标记偏差，从而可能表明网络攻击。

网络攻击日益复杂，正在推动网络安全领域对机器学习的需求。传统协议存在滞后性，因此机器学习的自适应和主动能力至关重要。它能够在无需人工干预的情况下不断学习和适应新威胁，从而增强安全性并降低违规风险。

应用分析

2024 年，网络安全边缘人工智能市场中的欺诈检测/反欺诈细分占据主导地位，占据了30.7%以上的市场份额。这种突出现象很大程度上归因于网络攻击和金融欺诈的日益复杂化，强调了强大的实时欺诈检测解决方案的必要性。

边缘人工智能增强了系统在数据源处即时识别和响应威胁的能力。欺诈检测的即时性对于银行、零售和电信等行业至关重要，在这些行业中，几毫秒的时间就可能意味着交易被阻止和重大财务损失之间的差异。

边缘人工智能在欺诈检测/反欺诈领域的有效性通过与机器学习和行为分析等其他尖端技术的集成进一步放大。这些技术使系统能够从过去的数据中学习，识别正常和异常行为的模式，并在潜在威胁发生之前进行预测。

不断增加的监管压力和数据泄露的高昂成本正在推动企业投资先进的网络安全解决方案。 Edge AI 通过提供去中心化处理、r降低数据在传输到中央服务器过程中被拦截和盗窃的风险。

垂直分析

2024年，网络安全边缘人工智能市场中的BFSI细分占据了市场主导地位，占据了40.0%以上的份额。这种领先地位可归因于银行、保险公司和其他金融机构管理的大量敏感金融交易和个人数据，这需要最高级别的安全措施。

边缘人工智能技术使 BFSI 部门能够直接在设备和本地服务器上处理和分析数据，从而减少延迟并提高威胁检测和响应的速度和效率。这在高风险环境中尤其有价值，因为实时决策对于防止欺诈和保护客户资产至关重要。

边缘人工智能在 BFSI 领域的采用得到了推动需要遵守严格的数据隐私和安全法规。金融机构因违规和不合规而面临严厉处罚，促使他们投资于可提供增强监控和安全能力的先进技术。

此外，BFSI 行业越来越成为复杂网络攻击和欺诈计划的目标，例如合成身份欺诈、撞库和移动银行恶意软件。 Edge AI 能够部署随着攻击向量不断变化而发展的先进机器学习模型，使其成为 BFSI 领域的重要工具。

主要细分市场

按类型

• 网络安全
• 端点安全
• 应用安全
• 硬件安全性

通过提供

• 硬件
• 软件
• 服务

通过技术

• 机器学习
• 自然语言处理（NLP）
• 上下文感知协作mputing

按应用

• 身份和访问管理
• 自然语言处理 (NLP)
• 数据丢失防护
• 统一威胁管理
• 欺诈检测/反欺诈
• 威胁情报
• 其他

按垂直行业

• BFSI
• 零售
• 政府与国防
• 制造业
• 企业
• 医疗保健
• 汽车与运输
• 其他

司机

实时威胁检测

在当今快节奏的数字环境中，实时检测和响应网络威胁的能力至关重要。边缘人工智能使计算能力更接近数据源，从而能够立即分析并针对潜在的安全漏洞迅速采取行动。这种邻近性减少了延迟，使系统几乎可以立即识别和消除威胁。

例如，在自动驾驶汽车中，边缘人工智能可以处理传感器数据ATA 现场检测异常情况，无需依赖远程服务器即可确保乘客安全。同样，在工业环境中，边缘人工智能可以实时监控机器，预测和防止可能被恶意利用的故障。通过在源头处理数据，组织可以增强其网络安全态势，使其更强大地抵御不断变化的威胁。

限制

边缘的安全问题

虽然边缘人工智能提供了众多好处，但它也带来了独特的安全挑战。在边缘部署人工智能模型意味着它们在可能更容易受到物理篡改和逆向工程的设备上运行。有权访问这些设备的攻击者可以剖析和操纵人工智能模型，从而可能提取敏感信息或出于恶意目的更改功能。

例如，智能家居设备中的边缘人工智能系统可能会受到损害，从而监视用户或获得未经授权的信息网络访问。此外，分散的数据处理增加了攻击面，使得在所有设备上实施一致的安全措施变得更加困难。因此，组织必须投资于强大的安全协议和持续监控，以保护边缘 AI 部署。

机遇

TinyML 的集成

TinyML（针对资源受限设备进行优化的机器学习模型）的出现为边缘 AI 网络安全带来了重大机遇。 TinyML 可以直接在计算能力有限的设备（例如物联网传感器和可穿戴技术）上实现复杂的数据处理和威胁检测。

这一进步允许实时分析和决策，而无需持续连接到集中式服务器。例如，配备 TinyML 的健康监测可穿戴设备可以检测生命体征的异常情况并立即向用户发出警报，同时确保感知原始健康数据保留在设备上，从而增强隐私和安全性。采用 TinyML 可以在各个行业中实现更高效、更安全的边缘人工智能应用。

挑战

管理数据多样性和数据量

边缘人工智能系统经常面临处理实时生成的海量且多样化的数据集的挑战。边缘设备产生各种格式的连续数据流，包括结构化日志、非结构化文本和多媒体文件。在本地处理和分析这种异构数据需要大量的计算资源和能够实现实时性能的复杂算法。

此外，确保分布式边缘设备之间的数据一致性和准确性又增加了一层复杂性。例如，在智慧城市基础设施中，众多传感器和摄像头会生成大量数据，需要及时处理以管理交通流量和公共安全有效地。开发能够有效管理海量数据的可扩展解决方案对于边缘人工智能在网络安全领域的成功至关重要。

新兴趋势

一个重要趋势是将人工智能集成到边缘计算设备中，从而可以立即分析和响应潜在威胁。通过在本地处理数据，这些设备最大限度地减少了通过网络传输敏感信息的需求，从而减少了潜在漏洞的风险。

另一个趋势是由人工智能驱动的自主安全系统的发展。这些系统可以实时独立检测、分析和响应网络威胁，最大限度地减少对人为干预的依赖并缩短响应时间。

此外，人工智能驱动的行为分析正变得越来越普遍。通过建立正常用户行为的基线，这些系统可以识别可能表明安全威胁的异常情况，例如未经授权的访问SS或数据泄露。

商业利益

• 增强的威胁检测：人工智能可以快速分析大量数据，以识别传统方法可能错过的潜在威胁，从而实现更强大的安全态势。
• 主动防御机制：人工智能支持预测分析，使企业能够预测和缓解潜在的网络威胁防患于未然，从而降低数据泄露的风险。
• 运营效率：通过自动化日常安全任务，人工智能使 IT 员工能够专注于更具战略性的计划，从而提高整体生产力和资源分配。
• 减少误报：人工智能能够准确区分合法和恶意活动，最大限度地减少误报的发生，确保安全团队能够专注于真正的攻击威胁。
• 可扩展性： 人工智能驱动的安全解决方案可以轻松扩展，以适应不断增长的数据量和日益复杂的网络，确保随着业务扩展提供一致的保护。

关键地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

该领域的主要参与者强大的人工智能可以处理和分析更接近数据源的数据，从而帮助企业快速有效地识别和减轻网络威胁。

Acalvio Technologies 是 Edge AI 网络安全市场的知名参与者，以其创新的安全方法而闻名。他们的平台专注于“欺骗技术”，该技术在网络内创建陷阱和诱饵以引诱和检测网络攻击者。这有助于组织降低数据泄露风险并增强整体安全状况。

领先的云计算提供商 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 在网络安全边缘 AI 领域也发挥着重要作用。借助 AWS IoT 和 AWS Wavelength 等服务，AWS 将人工智能驱动的威胁检测引入边缘，从而实现实时安全洞察和对安全事件的自动响应。

Cylance Inc. (BlackBerry)，现已成为 BlackBerry 的一部分，是边缘 A 领域的关键参与者我的网络安全领域专注于人工智能驱动的端点保护。通过使用机器学习和人工智能算法，Cylance 提供预测安全解决方案，帮助在威胁造成伤害之前识别威胁。

市场上的主要参与者

• Acalvio Technologies, Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• Cylance Inc.（黑莓）
• Darktrace
• FireEye, Inc.
• Fortinet、 Inc.
• IBM Corporation
• 英特尔公司
• LexisNexis
• Micron Technology, Inc.
• 其他

等待玩家的最佳机会

• 增强的威胁检测和回应：CyberArk 和 SentinelOne 等公司正在引领潮流，将端点检测与身份安全相结合，通过人工智能驱动的分析来增强威胁检测。这一趋势凸显了其他市场参与者开发人工智能驱动的解决方案的潜力，这些解决方案提供实时威胁检测和主动防御​。
• 战略伙伴关系和协作：较大的现有组织由于可以访问广泛的数据池，因此比新成立的初创公司拥有相当大的优势。然而，这些老牌公司和灵活的人工智能初创公司之间的合作趋势正在兴起。此类合作可以加速人工智能在网络安全领域的进步，培育竞争和创新的市场环境​。
• 抗量子网络安全措施：随着量子计算变得更加可行，网络安全部门必须不断发展以应对潜在的量子威胁。随着市场参与者寻求防范高级加密攻击，该领域提供了重要的投资和发展机会。
• 人工智能治理和安全企业浏览器：随着人工智能在网络安全中的作用不断扩大，治理的重要性也随之增加。确保 AI 透明度和 u了解人工智能决策过程至关重要。此外，采用安全的企业浏览器来降低消费者浏览器的安全风险，为网络安全市场的增长提供了新的途径​。
• 可持续的人工智能发展：随着人工智能工作负载能源需求的不断增加，节能人工智能模型和框架的创新显然有机会。这不仅解决了对环境的影响，还优化了与网络安全应用中人工智能部署相关的运营成本。

最新进展

• 2025 年 1 月BlackBerry 宣布增强其 Cylance AI 平台，重点关注基于边缘的威胁检测和响应。该更新包括改进的物联网设备异常检测和边缘环境实时安全分析。
• 2025 年 1 月：Darktrace 强调了采用2025 年网络安全中的多代理系统，重点是保护边缘基础设施并防止自治系统中的漏洞。这与他们对边缘设备人工智能驱动的防御机制的推动相一致
• 2024 年 3 月：Acalvio Technologies 在 GigaOm 雷达欺骗技术报告中被认可为领导者。该报告强调了 Acalvio 在成本、可扩展性和易用性方面的优势，强调其在与零信任架构相一致的基于欺骗的主动防御策略方面的创新。
• 2024 年 12 月：AWS 在其 re:Invent 会议上推出了十种新的人工智能和安全产品。推出 AWS 安全事件响应服务是为了帮助组织有效管理安全事件。