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위조 이미지 감지 시장 : 기술별, 배포별, 조직 규모별, 용도별, 최종 사용자별, 국가별, 지역별 산업 분석, 시장 규모, 시장 점유율 및 예측(2024-2032년)
Fake Image Detection Market, By Technology, By Deployment, By Organization Size, By Application, By End User, By Country, and By Region - Industry Analysis, Market Size, Market Share & Forecast from 2024-2032
상품코드 : 1464646
리서치사 : AnalystView Market Insights
발행일 : 2024년 04월
페이지 정보 : 영문 303 Pages
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한글목차

보고서 하이라이트

위조 이미지 감지 시장 규모는 2023년 5억 754만 달러로 평가되었고, 2024년부터 2032년까지 29.42%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 확대될 전망입니다.

위조 이미지 감지 시장 - 시장 역학

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전이 시장 수요를 촉진합니다.

위조 이미지 감지 솔루션의 통합은 시장에서 경쟁력을 유지하고 차별화하기 위해 필수적인 요소가 되고 있습니다. 오늘날의 포화 상태인 디지털 환경에서 기업들은 사용자에게 안전하고 신뢰할 수 있는 경험을 제공하는 것이 중요하다는 것을 잘 알고 있습니다. 위조 이미지 감지 기술을 적극적으로 도입함으로써 기업들은 가짜 정보와의 전쟁에서 선두주자로 자리매김하고, 진정성과 신뢰성을 우선시하는 사용자들에게 어필할 수 있습니다. 이러한 전략적 이니셔티브는 브랜드 평판을 보호할 뿐만 아니라 업계의 혁신가로서 입지를 구축하고 고객 충성도를 높이며 시장 점유율을 확대할 수 있습니다. 인공지능과 머신러닝의 발전은 위조 이미지 감지에 있어 매우 중요하며, 점점 더 정교해지는 이미지 조작에 대응할 수 있는 정교한 장비와 방법을 제시하고 있습니다. 이미지 내 복잡한 패턴과 섬세한 이상 징후를 식별하여 이미지 분석 작업에 효과적인 것으로 입증된 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하여 설득력 있는 접근법으로 부상하고 있습니다. 이러한 신경망 시스템은 광범위한 데이터 세트에서 숙련되어 신뢰할 수 있는 특징과 조작된 특징을 식별할 수 있습니다. 전이 학습은 가짜 이미지 검출에서 AI와 ML의 발전의 또 다른 중요한 측면입니다. 일반적인 이미지 인식 작업을 위해 대규모 데이터 세트로 사전 훈련된 모델을 미세 조정함으로써, 전이 학습은 다양한 데이터 세트에서 얻은 지식을 활용하여 진화하는 이미지 조작 상황의 새로운 과제에 효과적으로 적응하고 일반화하여 조작된 이미지 또는 합성 이미지를 식별할 수 있습니다. 식별할 수 있습니다.

위조 이미지 감지 시장 - 주요 인사이트

당사의 리서치 애널리스트가 공유한 분석에 따르면, 세계 시장은 예측 기간(2024-2032년) 동안 연평균 약 29.42%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 매년 성장할 것으로 예상됩니다.

기술별로는 ML과 DL이 2023년 가장 큰 시장 점유율을 보일 것으로 예측됐습니다.

2023년 클라우드가 주요 유형으로 꼽혔습니다.

조직 규모별로는 2023년 중소기업(SME)이 주요 유형으로 나타났습니다.

최종 사용자별로는 2023년 주요 유형은 정부 기관이었습니다.

용도별로는 디지털 포렌식이 2023년 주요 유형으로 꼽혔습니다.

지역별로는 북미가 2023년 매출 1위를 차지했습니다.

위조 이미지 감지 시장 - 세분화 분석 :

세계 위조 이미지 감지 시장은 기술, 배포, 조직 규모, 용도, 최종 사용자 및 지역을 기준으로 세분화됩니다.

시장은 기술에 따라 대기업과 중소기업의 두 가지 범주로 나뉩니다. 중소기업(SME)의 위조 이미지 감지 기술 채택이 시장을 주도하고 있으며, 가공된 이미지의 위험성에 대한 인식이 높아짐에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 중소기업들은 가짜 이미지의 확산으로부터 자신의 온라인 입지를 보호하는 것이 중요하다는 것을 점점 더 많이 인식하고 있습니다. 사용자 친화적이고 비용 효율적인 위조 이미지 감지 툴의 등장으로 중소기업은 디지털 플랫폼 전반에서 가공된 이미지와 관련된 위험을 효율적으로 감지하고 완화할 수 있게 됐습니다. 이러한 기술에 투자함으로써 중소기업은 신뢰성을 확보하고 브랜드 평판을 보호하며 고객 및 이해관계자의 신뢰를 얻을 수 있습니다. 클라우드 배포 모드는 기술 도입을 위한 실행 가능한 솔루션을 제공하며, 향후 몇 년동안 저렴한 가격의 위조 이미지 감지 솔루션으로 인해 전 세계 중소기업이 이 기술을 효과적으로 배포할 수 있게 될 것으로 예상됩니다.

시장은 최종 사용자별로 정부, 은행/금융서비스/보험(BFSI), 헬스케어, 통신, 부동산, 미디어 및 엔터테인먼트, 기타 등 7가지 범주로 분류됩니다. 최종 사용자별로는 정부 부문이 예측 기간 동안 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 정부는 가짜 뉴스와 허위 정보의 확산에 대응하기 위해 위조 이미지 감지 기술을 채택하는 경향이 증가하고 있습니다. 가짜 정보의 유포가 사회적으로나 정치적으로 심각한 영향을 미칠 수 있는 상황에서 당국은 국민의 신뢰를 지키는 것이 시급한 과제임을 인식하고 있습니다. 정부는 고급 이미지 분석 알고리즘을 도입하여 소셜 미디어 플랫폼, 뉴스 배포 및 기타 온라인 채널에서 유포되는 조작된 이미지나 위조된 이미지를 신속하게 인식하고 신고할 수 있습니다. 이러한 적극적인 접근 방식은 위조 이미지로 인한 잠재적 피해를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 악의적인 행위자가 악의적인 목적으로 대중의 감정을 이용하려는 시도를 억제할 수 있는 수단으로 작용할 수 있습니다. 또한, 정부는 디지털 컨텐츠의 투명성과 신뢰성을 옹호함으로써 디지털 시대의 민주주의 원칙을 유지하는 데 필수적인 정보에 정통하고 강한 시민을 육성할 수 있습니다.

위조 이미지 감지 시장 - 지리적 통찰력

지리적으로 이 시장은 북미, 라틴아메리카, 유럽, 아시아태평양, 중동 및 아프리카에 분포되어 있습니다. 이 지역은 비즈니스를 가져 오는 국가에 따라 더 세분화됩니다.

위조 이미지 감지 시장 - 경쟁 구도:

위조 이미지 감지 전략을 채택하는 기업들은 일반적으로 시장 지배적 지위를 유지하기 위해 진짜와 가공된 이미지로 구성된 광범위한 데이터 세트로 훈련된 고급 머신러닝 모델을 개발 및 구현하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 모델은 이미지 포렌식, 이상 감지, 딥러닝 아키텍처 등 다양한 기법을 활용하여 이미지의 특징, 불일치, 변조 및 조작을 나타내는 아티팩트를 면밀히 조사했습니다. 또한, 탐지 능력을 강화하고, 표준화된 평가 기준을 마련하고, 이미지 기반 허위 정보에 대응할 수 있는 최적의 방법을 확립하기 위해서는 리소스 공유, 전문 지식 교환, 데이터 연계를 위한 기술 기업, 연구 기관, 정부 기관의 협력이 필수적입니다. 또한, 미디어 리터러시를 증진하고 비판적 사고력을 키우기 위한 교육적 노력과 대중 인식 개선 캠페인은 매우 중요한 역할을 하며, 대중이 진짜 컨텐츠와 가짜 이미지를 구별할 수 있도록 함으로써 잘못된 정보가 사회에 미치는 영향을 완화하고 보다 통찰력 있는 디지털 환경을 조성할 수 있습니다. 디지털 환경을 조성할 수 있습니다.

목차

제1장 위조 이미지 감지 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 위조 이미지 감지 주요 시장 동향

제4장 위조 이미지 감지 업계 조사

제5장 위조 이미지 감지 시장 : COVID-19의 영향 분석

제6장 위조 이미지 감지 시장 구도

제7장 위조 이미지 감지 시장 - 기술별

제8장 위조 이미지 감지 시장 - 전개 형태별

제9장 위조 이미지 감지 시장 - 조직 규모별

제10장 위조 이미지 감지 시장 - 용도별

제11장 위조 이미지 감지 시장 - 최종사용자별

제12장 위조 이미지 감지 시장 - 지역별

제13장 주요 벤더 분석 - 위조 이미지 감지 업계

제14장 애널리스트의 전방위 전망

LSH
영문 목차

영문목차

REPORT HIGHLIGHT

Fake Image Detection Market size was valued at USD 507.54 Million in 2023, expanding at a CAGR of 29.42% from 2024 to 2032.

Fake image detection involves employing computational techniques and algorithms to discern manipulated or fraudulent images that have undergone alterations, doctoring, or generation using artificial intelligence (AI) methods like deep learning or generative adversarial networks (GANs). With the widespread availability of image editing software and the propagation of misinformation on digital platforms, the significance of fake image detection has escalated, crucial for combatting the dissemination of false information, safeguarding the integrity of visual content, and upholding trust in digital media.

Fake Image Detection Market- Market Dynamics

Advances in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) to propel market demand

The integration of fake image detection solutions has become essential for maintaining a competitive edge and distinguishing oneself in the market. In today's saturated digital environment, businesses understand the significance of providing users with a secure and dependable experience. By proactively incorporating fake image detection technologies, organizations can position themselves as leaders in the fight against misinformation, appealing to users who prioritize authenticity and reliability. This strategic initiative not only safeguards their brand reputation but also establishes them as innovators in the industry, fostering customer loyalty and expanding market share. Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning are pivotal in fake image detection, present sophisticated apparatuses and methodologies to counter the growing sophistication of image manipulation. Deep learning, a subset of ML, has emerged as a compelling approach, with Convolutional Neural Networks (CNNs) proving effective in image analysis tasks by identifying complex patterns and delicate anomalies within images. These neural systems can be skilled on widespread datasets to discern reliable and manipulated features. Transfer learning is another critical facet of AI and ML advancements in fake image detection. By fine-tuning models pre-trained on large datasets for general image recognition tasks, transfer learning allows for the identification of manipulated or synthetic images, leveraging knowledge gained from diverse datasets to adapt and generalize effectively to new challenges in the evolving landscape of image manipulation.

Fake Image Detection Market- Key Insights

As per the analysis shared by our research analyst, the global market is estimated to grow annually at a CAGR of around 29.42% over the forecast period (2024-2032)

Based on Technology segmentation, ML and DL was predicted to show maximum market share in the year 2023

Based on Deployment segmentation, cloud was the leading type in 2023

Based on Organization Size segmentation, small and medium-sized enterprises (SMEs) was the leading type in 2023

Based on end user segmentation, government was the leading type in 2023

Based on Application segmentation, digital forensics was the leading type in 2023

On the basis of region, North America was the leading revenue generator in 2023

Fake Image Detection Market- Segmentation Analysis:

The Global Fake Image Detection Market is segmented on the basis of Technology, Deployment, Organization Size, Application, End User and Region.

The market is divided into two categories based on Technology: Large Enterprises and Small and Medium Enterprises (SMEs). The adoption of fake image detection technology among small and medium-sized enterprises (SMEs) dominates the market and is experiencing rapid growth due to increasing awareness of the dangers posed by manipulated images. SMEs are increasingly cognizant of the importance of safeguarding their online presence against the proliferation of fake images. With the availability of user-friendly and cost-effective fake image detection tools, SMEs can efficiently detect and mitigate the risks associated with manipulated images across their digital platforms. By investing in these technologies, SMEs are securing their credibility, safeguarding their brand reputation, and instilling trust among customers and stakeholders. The cloud deployment mode provides a viable solution for technology adoption, and in the coming years, the affordability of fake image detection solutions is expected to enable SMEs worldwide to deploy the technology effectively.

The market is divided into seven categories based on End User: Government, Banking, Financial Services and Insurance (BFSI), Healthcare, Telecom, Real Estate, Media & Entertainment and Others. In terms of end-users, the government sector is poised to dominate the market during the forecast period. Governments are increasingly embracing fake image detection technologies to combat the spread of misinformation and disinformation. In an era where the dissemination of false information can have significant societal and political ramifications, authorities recognize the urgent need to uphold public trust. By deploying advanced image analysis algorithms, governments can prompt recognize and flag manipulated or made-up images circulated on social media platforms, news outlets, and other online channels. This proactive approach not only helps mitigate the potential damage caused by fake images but also acts as a deterrent against malicious actors seeking to exploit public sentiment for nefarious purposes. Moreover, by advocating for transparency and authenticity in digital content, governments can cultivate a more informed and resilient citizenry, essential for upholding democratic principles in the digital age.

Fake Image Detection Market- Geographical Insights

Geographically, this market is widespread into the regions of North America, Latin America, Europe, Asia Pacific, and the Middle East and Africa. These regions are further divided as per the nations bringing business.

Fake Image Detection Market- Competitive Landscape:

Companies adopt strategies for fake image detection typically revolving around developing and implementing advanced machine learning models trained on extensive datasets comprising genuine and manipulated images to maintain their dominant position in the market. These models utilize diverse methodologies such as image forensics, anomaly detection, and deep learning architectures to scrutinize image characteristics, inconsistencies, and artifacts indicative of tampering or manipulation. Additionally, collaborations among technology firms, research institutions, and governmental bodies are imperative for resource sharing, expertise exchange, and data collaboration to enhance detection capabilities, devise standardized evaluation criteria, and establish optimal methodologies for combating image-based misinformation. Furthermore, educational endeavors and public awareness campaigns play a pivotal role in promoting media literacy and fostering critical thinking skills among users, enabling them to differentiate authentic content from fake images, thereby mitigating the impact of misinformation on society and nurturing a more discerning digital environment.

Recent Developments:

In August 2023, Google launched a tool aimed at detecting AI-generated images in a bid to counteract deepfakes.

SCOPE OF THE REPORT

The scope of this report covers the market by its major segments, which include as follows:

GLOBAL FAKE IMAGE DETECTION MARKET KEY PLAYERS- DETAILED COMPETITIVE INSIGHTS

Microsoft Corporation

Gradient

Facia

Image Forgery Detector

Q-integrity

iDenfy

DuckDuckGoose AI

Primeau Forensics

Sentinel AI

iProov

Sensity AI

Truepic

Others

GLOBAL FAKE IMAGE DETECTION MARKET, BY TECHNOLOGY- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL FAKE IMAGE DETECTION MARKET, BY DEPLOYMENT- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL FAKE IMAGE DETECTION MARKET, BY ORGANIZATION SIZE- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL FAKE IMAGE DETECTION MARKET, BY APPLICATION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL FAKE IMAGE DETECTION MARKET, BY END USER- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL FAKE IMAGE DETECTION MARKET, BY REGION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

Table of Contents

1.Fake Image Detection Market Overview

2.Executive Summary

3.Fake Image Detection Key Market Trends

4.Fake Image Detection Industry Study

5.Fake Image Detection Market: COVID-19 Impact Analysis

6.Fake Image Detection Market Landscape

7.Fake Image Detection Market - By Technology

8.Fake Image Detection Market - By Deployment

9.Fake Image Detection Market - By Organization Size

10.Fake Image Detection Market - By Application

11.Fake Image Detection Market - By End User

12.Fake Image Detection Market- By Geography

13.Key Vendor Analysis- Fake Image Detection Industry

14.360 Degree Analyst View

15.Appendix

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
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