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세계의 이상 탐지 시장
Anomaly Detection
상품코드 : 1650717
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 512 Pages
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한글목차

2030년까지 이상 탐지 세계 시장 규모는 168억 달러에 달할 전망

2024년에 74억 달러로 추정되는 이상 탐지 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 14.8%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 168억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 이상 탐지 솔루션은 CAGR 15.3%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 127억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이상 탐지 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 13.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 29억 달러, 중국은 CAGR 15.4%로 성장 전망

미국의 이상 탐지 시장은 2024년 29억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 18억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 15.4%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 13.8%와 13.6%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.7%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 이상 탐지 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

이상 탐지는 데이터 분석에서 중요한 과정으로, 표준에서 크게 벗어난 데이터 내 패턴을 식별하는 것을 포함합니다. 이 기술은 부정행위 탐지, 네트워크 보안, 산업 시스템 장애 감지, 상태 모니터링 등 다양한 애플리케이션에 필수적입니다. 이상값은 이상값이라고도 하며, 사이버 공격, 금융 사기 시도, 기계 오작동, 의료 상태 등 즉각적인 대응이 필요한 비정상적인 동작을 나타낼 수 있습니다. 이상 탐지에 사용되는 기법은 Z점수, Grubbs 테스트와 같은 통계적 접근법부터 클러스터링, 신경망, 서포트 벡터 머신과 같은 머신러닝 기법까지 다양합니다. 이러한 기법들은 과거 데이터를 분석하여 정상 동작의 기준선을 설정하고, 이에 대한 새로운 데이터 포인트를 비교하여 이상 징후를 감지합니다.

이상 탐지 구현은 머신러닝과 인공지능의 발전과 함께 크게 발전해 왔습니다. 전통적인 통계적 기법은 단순한 데이터세트에는 효과적이지만, 대규모의 복잡한 고차원 데이터 처리에는 종종 불충분한 경우가 많습니다. 머신러닝 모델, 특히 지도 학습, 비지도 학습, 반지도 학습을 기반으로 한 모델은 이러한 시나리오에서 이상 징후를 식별하는 데 더 효과적임이 입증되었으며, k-means 클러스터링 및 자동 인코더와 같은 비지도 학습 모델은 라벨링된 학습 데이터를 필요로 하지 않기 때문에 특히 유용합니다. 컨볼루션 신경망(CNN) 및 순환 신경망(RNN)과 같은 딥러닝 기술은 데이터 내의 복잡한 패턴과 시간적 의존성을 학습하여 미묘하고 복잡한 이상 징후를 감지하는 능력을 더욱 향상시키고 있습니다. 이러한 고급 모델은 실시간 시스템에 점점 더 많이 통합되어 다양한 영역에서 즉각적인 감지 및 대응 능력을 제공하고 있습니다.

이상 탐지 시장의 성장은 데이터 양의 증가와 복잡성, 사이버 위협의 발생률 증가, 인공지능 및 머신러닝 기술의 발전 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 조직이 방대한 양의 데이터를 생성하고 이에 의존하게 되면, 이 데이터의 무결성과 보안을 보장해야 할 필요성이 가장 중요해집니다. 이상 탐지 시스템은 잠재적인 위협을 실시간으로 식별하고 완화하여 기밀 정보를 보호하고 비즈니스 연속성을 유지하는 데 매우 중요하며, IoT 기기의 보급과 디지털 인프라의 확대로 인해 강력한 이상 탐지 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. AI와 머신러닝 기술의 발전으로 이상 탐지 시스템의 정확성과 효율성이 크게 향상되어 모든 규모의 기업에서 보다 쉽게 사용할 수 있고 확장성이 높아졌습니다. 또한, 데이터 보안 및 프라이버시 컴플라이언스를 의무화하는 규제 요건과 업계 표준은 첨단 이상 탐지 기술의 채택을 촉진하고 있습니다. 이러한 추세에 따라 능동적이고 정교한 데이터 모니터링 및 보안 솔루션에 대한 지속적인 수요로 인해 이상 탐지 시장은 큰 폭의 성장이 예상됩니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 기술(빅데이터 분석, 데이터 마이닝 & 비즈니스 인텔리전스, 머신러닝 & 인공지능), 최종사용자(BFSI, IT & 통신, 정부 & 국방, 제조, 헬스케어, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례(총 94개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Anomaly Detection Market to Reach US$16.8 Billion by 2030

The global market for Anomaly Detection estimated at US$7.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$16.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 14.8% over the analysis period 2024-2030. Anomaly Detection Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 15.3% CAGR and reach US$12.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Anomaly Detection Services segment is estimated at 13.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.9 Billion While China is Forecast to Grow at 15.4% CAGR

The Anomaly Detection market in the U.S. is estimated at US$2.9 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 15.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 13.8% and 13.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.7% CAGR.

Global Anomaly Detection Market - Key Trends & Drivers Summarized

Anomaly detection is a critical process in data analysis, which involves identifying patterns in data that deviate significantly from the norm. This technique is essential for various applications, including fraud detection, network security, fault detection in industrial systems, and health monitoring. Anomalies, also known as outliers, can indicate unusual behavior that may require immediate attention, such as a cyberattack, a financial fraud attempt, a malfunctioning machine, or a medical condition. The methods used for anomaly detection range from statistical approaches, such as Z-scores and Grubbs' test, to machine learning techniques like clustering, neural networks, and support vector machines. These methods analyze historical data to establish a baseline of normal behavior, against which new data points are compared to detect anomalies.

The implementation of anomaly detection has evolved significantly with advancements in machine learning and artificial intelligence. Traditional statistical methods, while effective for simpler datasets, often fall short in handling large, complex, and high-dimensional data. Machine learning models, particularly those based on supervised, unsupervised, and semi-supervised learning, have proven to be more effective in identifying anomalies in such scenarios. Unsupervised learning models, like k-means clustering and autoencoders, are particularly useful as they do not require labeled training data. Deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), have further enhanced the ability to detect subtle and complex anomalies by learning intricate patterns and temporal dependencies within the data. These advanced models are increasingly integrated into real-time systems, providing immediate detection and response capabilities across various domains.

The growth in the anomaly detection market is driven by several factors, including the increasing volume and complexity of data, the rising incidence of cyber threats, and the advancement of artificial intelligence and machine learning technologies. As organizations generate and rely on vast amounts of data, the need to ensure the integrity and security of this data becomes paramount. Anomaly detection systems are crucial for identifying and mitigating potential threats in real-time, thereby protecting sensitive information and maintaining operational continuity. The proliferation of IoT devices and the expansion of digital infrastructures have further intensified the demand for robust anomaly detection solutions. Technological advancements in AI and machine learning have significantly improved the accuracy and efficiency of anomaly detection systems, making them more accessible and scalable for businesses of all sizes. Additionally, regulatory requirements and industry standards mandating data security and privacy compliance are encouraging the adoption of advanced anomaly detection technologies. As these trends continue, the anomaly detection market is expected to experience substantial growth, driven by the ongoing need for proactive and sophisticated data monitoring and security solutions.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Anomaly Detection market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Technology (Big Data Analytics, Data Mining & Business Intelligence, Machine Learning & Artificial Intelligence); End-Use (BFSI, IT & Telecom, Government & Defense, Manufacturing, Healthcare, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Rest of Europe; Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 94 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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