스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 가짜 이미지 탐지 시장은 2023년 0.4억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 43.6%의 연평균 성장률로 2030년에는 52억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 위조 이미지 탐지에는 알고리즘과 기술을 사용하여 조작되거나 조작된 이미지를 식별하는 것이 포함됩니다. 일반적으로 이미지 데이터의 불일치나 이상을 발견하기 위해 역 이미지 검색, 메타데이터 분석, 디지털 포렌식 등의 방법을 사용합니다. 고급 머신 러닝 및 딥 러닝 접근 방식도 이미지 스플라이싱이나 조작 아티팩트와 같은 미묘한 변경을 탐지하는 데 활용됩니다.
시장 역학:
동인:
잘못된 정보의 확산
잘못된 정보가 지속적으로 확산됨에 따라 개발자는 가짜 이미지 탐지 알고리즘을 혁신하고 개선해야 하는 과제를 안고 있습니다. 이로 인해 이미지 분석, 머신 러닝, 인공 지능이 발전하여 조작된 이미지나 가짜 이미지를 더 잘 식별할 수 있게 되었습니다. 조직과 개인은 잘못된 정보의 확산을 막기 위해 이미지의 진위 여부를 확인할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이러한 성장은 새로운 플레이어와 투자를 시장에 끌어들여 경쟁을 촉진하고 혁신을 촉진합니다.
제약:
높은 제작 비용과 적용의 어려움
높은 제작 비용으로 인해 가짜 이미지 탐지 솔루션은 소규모 기업, 조직 또는 개인에게 엄청나게 비싸서 접근성이 제한될 수 있습니다. 이로 인해 상당한 예산을 가진 대규모 기업만이 효과적인 가짜 이미지 탐지 조치를 구현할 수 있는 시나리오가 발생할 수 있습니다. 또한 잠재 고객이 인식된 장벽으로 인해 도입을 지연하거나 포기할 수 있어 시장 확대와 성숙에 더 오랜 시간이 소요될 수 있습니다.
기회:
인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 발전
인공 지능과 머신 러닝은 가짜 이미지 탐지 프로세스의 자동화를 가능하게 하여 수동 개입의 필요성을 줄여줍니다. 자동화된 탐지 시스템은 대량의 이미지를 빠르게 분석하여 조작 가능성이 있는 사례를 표시하여 전문가가 추가 검토할 수 있도록 합니다. 이를 통해 이미지 인증 워크플로우의 효율성이 향상되고 새로운 위협에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 따라서 새로운 형태의 이미지 조작이 등장할 때마다 탐지 알고리즘을 업데이트하고 재학습하여 새로운 위협에 앞서 대응할 수 있으므로 가짜 이미지에 대한 지속적인 효과를 보장할 수 있습니다.
위협:
경쟁이 치열한 원자재의 가용성
원자재에 대한 치열한 경쟁은 혁신을 목표로 하는 연구 개발 노력에서 자원과 관심을 다른 곳으로 돌릴 수 있습니다. 제조업체는 새롭고 향상된 가짜 이미지 탐지 기술 개발에 투자하기보다는 비용 절감과 기존 제품 최적화에 더 집중할 수 있습니다. 따라서 신규 진입업체는 경쟁력 있는 가격으로 신뢰할 수 있는 원자재 공급원을 확보하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 기존 업체와 효과적으로 경쟁하는 데 방해가 될 수 있습니다.
코로나19의 영향
원격 근무와 온라인 상호 작용으로 인해 조작된 이미지의 유포가 증폭되어 시장 성장을 주도하고 있습니다. 그러나 경제적 불확실성으로 인해 일부 조직의 예산이 제한되어 구매 결정에 영향을 미쳤습니다. 또한 공급망 중단과 물류 문제가 생산과 유통에 영향을 미쳤습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 잘못된 정보에 맞서 싸워야 할 필요성은 AI와 머신러닝의 혁신을 촉진하여 탐지 기능을 향상시켰습니다.
워터마킹 및 디지털 서명 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
워터마킹 및 디지털 서명 부문은 워터마크 또는 디지털 서명이 이미지 조작이나 변조를 방지하는 역할을 하기 때문에 수익성이 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 이미지에 원본 소스를 추적할 수 있는 식별자가 표시되어 있으면 악의적인 공격자가 가짜 또는 변조된 이미지를 만들려고 시도하지 못하게 되어 잘못된 정보의 확산을 줄일 수 있습니다.
의료 및 의료 이미징 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
의료 및 의료 이미징 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 성장을 보일 것으로 예상되며, 의료 기관은 데이터 무결성, 환자 개인 정보 보호 및 의료 이미지 신뢰성에 관한 엄격한 규제 요구 사항을 따라야합니다. 미국의 의료정보 이동 및 책임법(HIPAA)과 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규정을 준수하기 위해 규정 준수를 유지하고 법적 위험을 완화하기 위해 가짜 이미지 탐지 기술을 채택하고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 아시아 태평양 지역의 이커머스 및 소셜 미디어 부문이 가짜 이미지 탐지 솔루션에 대한 기회를 제공하고 있기 때문입니다. 이커머스 플랫폼과 소셜 미디어 네트워크는 가짜 제품 이미지와 조작된 비주얼의 확산을 막아야 한다는 압박을 점점 더 많이 받고 있으며, 이에 따라 탐지 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 이러한 분야의 발전은 가짜 이미지 탐지의 혁신을 주도하고 있으며, 보다 정확하고 효율적인 탐지 알고리즘으로 이어지고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
북미는 세계 최대 규모의 이커머스 플랫폼과 소셜 미디어 네트워크의 본거지이기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 가짜 제품 이미지, 조작된 영상, 허위 정보를 유포하는 악의적인 공격자들의 표적이 되고 있습니다. 이에 따라 디지털 콘텐츠의 무결성을 보호하고 사기 행위로부터 소비자를 보호하기 위한 가짜 이미지 탐지 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 탐지 기술을 발전시키고 정확도를 높이며 시장 범위를 확대하기 위한 협력이 시장의 성장과 성숙에 기여하고 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 4월, Adobe는 창의적인 탐색과 아이디어를 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는 Firefly Image 3 기반 모델을 출시합니다. 생성 속도의 획기적인 발전으로 아이디어 발상 및 제작 프로세스의 생산성과 효율성 향상
2024년 4월, 코그니전트와 마이크로소프트는 기업 내 제너레이티브 AI 도입을 확대하고 업계 혁신을 주도하기 위한 글로벌 파트너십을 발표했습니다. 이 파트너십은 인도에서 AI 도입과 혁신을 크게 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
2024년 3월, Adobe는 디지털 서비스 및 일대일 개인화를 통해 고객과의 관계를 강화하기 위해 메리어트 인터내셔널과 협력을 확대합니다. 이를 통해 30개 이상의 브랜드와 약 8,800개의 숙박 시설로 구성된 포트폴리오에서 개인에게 가장 적합한 옵션을 제공할 수 있습니다.
제공 서비스
– 솔루션
– 서비스
– 기타 서비스
지원되는 배포 모델:
– 온-프레미스
– 클라우드
지원 대상 조직 규모
– 대기업
– 중소규모 기업
지원 기술
– 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)
– 이미지 포렌식
– 워터마킹 및 디지털 서명
– AI 기반 탐지 알고리즘
– 블록체인 기반 검증 시스템
– 기타 기술
적용 분야
– 소셜 미디어 플랫폼
– 이커머스 및 온라인 마켓플레이스
– 뉴스 및 미디어 조직
– 헬스케어 및 의료 이미징
– 사기 탐지
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
– 정부
– 통신
– 부동산
– 교육 기관
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 진입자를 위한 전략적 권장 사항
– 2021년, 2022년, 2023년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 글로벌 가짜 이미지 감지 시장, 제공 별
5.1 소개
5.2 솔루션
5.2.1 콘텐츠 진위 확인
5.2.2 AI 생성 콘텐츠 탐지
5.2.3 딥페이크 이미지 탐지
5.2.4 포토샵 이미지 탐지
5.2.5 실시간 탐지
5.2.6 모바일 앱
5.2.7 브라우저 확장 프로그램
5.3 서비스
5.3.1 지원 및 유지 관리
5.3.2 배포 및 통합
5.3.3 컨설팅
5.4 기타 제공
6 배포 모델 별 글로벌 가짜 이미지 탐지 시장
6.1 소개
6.2 온 프레미스
6.3 클라우드
7 조직 규모 별 글로벌 위조 이미지 탐지 시장
7.1 소개
7.2 대기업
7.3 중소 규모 기업
8 기술 별 글로벌 위조 이미지 탐지 시장
8.1 소개
8.2 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)
8.2.1 컨볼 루션 신경망
8.2.2 생성 적 적대적 네트워크 (GAN)
8.3 이미지 포렌식
8.3.1 메타데이터 분석
8.3.2 오류 수준 분석
8.4 워터마킹 및 디지털 서명
8.5 AI 기반 탐지 알고리즘
8.6 블록체인 기반 검증 시스템
8.7 기타 기술
9 애플리케이션 별 글로벌 위조 이미지 탐지 시장
9.1 소개
9.2 소셜 미디어 플랫폼
9.3 전자 상거래 및 온라인 마켓 플레이스
9.4 뉴스 및 미디어 조직
9.5 의료 및 의료 이미징
9.6 사기 탐지
9.7 기타 애플리케이션
10 최종 사용자별 글로벌 위조 이미지 탐지 시장
10.1 소개
10.2 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
10.3 정부
10.4 통신
10.5 부동산
10.6 교육 기관
10.7 기타 최종 사용자
11 지역별 글로벌 가짜 이미지 탐지 시장
11.1 소개
11.2 북미
11.2.1 미국
11.2.2 캐나다
11.2.3 멕시코
11.3 유럽
11.3.1 독일
11.3.2 영국
11.3.3 이탈리아
11.3.4 프랑스
11.3.5 스페인
11.3.6 기타 유럽
11.4 아시아 태평양
11.4.1 일본
11.4.2 중국
11.4.3 인도
11.4.4 호주
11.4.5 뉴질랜드
11.4.6 대한민국
11.4.7 기타 아시아 태평양 지역
11.5 남미
11.5.1 아르헨티나
11.5.2 브라질
11.5.3 칠레
11.5.4 남미의 나머지 지역
11.6 중동 및 아프리카
11.6.1 사우디 아라비아
11.6.2 아랍에미리트
11.6.3 카타르
11.6.4 남아프리카 공화국
11.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
12 주요 개발 사항
12.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
12.2 인수 및 합병
12.3 신제품 출시
12.4 확장
12.5 기타 주요 전략
13 회사 프로파일링
