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세계의 가짜 영상 감지 시장
Fake Image Detection
상품코드 : 1774829
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 479 Pages
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한글목차

세계 가짜 영상 감지 시장은 2030년까지 67억 달러에 이를 전망

2024년에 11억 달러로 추정되는 가짜 영상 감지 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 35.4%로 성장하여 2030년에는 67억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 소프트웨어 제공은 CAGR 30.9%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 33억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 서비스 제공 부문의 성장률은 분석 기간 CAGR로 41.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 2억 9,810만 달러로 추정, 중국은 CAGR 45.0%로 성장 예측

미국의 가짜 영상 감지 시장은 2024년에 2억 9,810만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 17억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 45.0%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 29.1%와 31.6%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR29.9%로 성장할 전망입니다.

세계의 가짜 영상 감지 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

소셜 미디어 플랫폼에서 전자상거래, 저널리즘, 법 집행에 이르기까지 디지털 공간에서 가공된 이미지가 확산됨에 따라 신뢰할 수 있는 위조 이미지 감지 기술에 대한 세계 수요가 급증하고 있습니다. 딥페이크, 생성적 적대적 네트워크(GAN), 고급 이미지 편집 도구의 등장으로 기존의 감지 시스템은 더 이상 유효하지 않게 되었습니다. 그 결과, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 픽셀 불일치, 메타데이터 변조, 사람의 눈에는 보이지 않는 시각적 아티팩트 등 이미지 데이터의 이상 징후를 식별할 수 있는 고도화된 감지 시스템 구축에 핵심적인 역할을 담당하게 되었습니다. 컨볼루션 신경망(CNN)이나 순환 신경망(RNN)과 같은 딥러닝 모델은 정확도와 속도를 향상시키기 위해 이미지 검증 파이프라인에 통합되고 있습니다. 오류 수준 분석(ELA), JPEG 고스트 감지, 노이즈 패턴 분석과 같은 기술은 분석가, 법의학 전문가, AI 보안 기업에게 기반이 되는 도구가 되고 있습니다.

위조 이미지 감지 용도의 급증은 규제 당국의 감시 강화와 허위 정보 캠페인, 특히 선거, 공중보건 오보, 부정 청구와 관련된 캠페인 증가에 힘입은 바 큽니다. 이와 함께 이미지의 진위 여부를 관리하기 위한 국제적인 표준도 생겨나고 있습니다. 어도비의 CAI(Content Authenticity Initiative)나 마이크로소프트, 인텔과 같은 기업들의 노력과 같은 업계 공동체는 디지털 미디어의 출처와 무결성을 검증하기 위한 워터마크와 출처 추적 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 투명성을 향한 움직임은 악성 컨텐츠에 대한 방어 메커니즘일 뿐만 아니라, 국방, 보험, 저널리즘 등 리스크가 높은 분야에서 사업을 영위하는 기업에게는 컴플라이언스 필수 사항으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 노력이 국경을 넘나드는 디지털 포렌식 파트너십과 최종 사용자들의 인식이 높아지면서 기술 도입과 시장 규모가 눈에 띄게 가속화되고 있습니다.

이러한 기술의 필요성이 그 어느 때보다 높아진 이유는 무엇인가?

현대의 디지털 생태계는 사용자 생성 컨텐츠로 포화상태에 이르렀고, 많은 경우 검증 없이 확산되고 있습니다. 빠른 컨텐츠 공유로 번성하는 소셜 미디어 플랫폼은 미묘하게 리터치된 셀카, 오해를 불러일으킬 수 있는 조작된 이미지와 같은 가공된 비주얼의 온상이 되고 있습니다. 에 대한 플랫폼의 취약성을 부각시켰고, 감지 솔루션에 대한 민관 부문의 투자를 촉발시켰습니다. 통신사, 소셜 미디어 회사, 전자상거래 플랫폼은 현재 오해를 불러일으킬 수 있는 이미지나 사기성 이미지의 확산을 방지하기 위해 실시간 감지 솔루션에 투자하고 있습니다. 금융 서비스 및 전자상거래에서는 가짜 상품 사진이나 스푸핑 이미지로 인해 큰 손실이 발생하기 때문에 업로드 및 거래 시점에 AI를 활용한 인증 도구의 도입이 요구되고 있습니다.

법률 및 법 집행 분야에서는 영상 검증이 필수 불가결한 요소로 자리 잡고 있습니다. 가짜 증거, 조작된 범죄 현장 사진, 가공된 감시 카메라 영상이 재판에 등장하는 경우가 증가하고 있으며, 이는 사법 오류와 소송 지연으로 이어지고 있습니다. 법 집행 기관은 증거를 검증하기 위해 스펙트럼 이미지, 생체 인식 상관관계, 메타데이터 추적성을 사용하는 법의학 이미지 분석 도구에 주목하고 있습니다. 사이버 보안 측면에서는 피싱 방지 및 사기 방지 시스템에서 위조 이미지 감지의 통합이 확대되고 있습니다. 이러한 시스템이 감지해야 하는 것은 가짜 인물이나 사건뿐만이 아닙니다. 합성 데이터와 영상도 알고리즘을 조작하고, 얼굴 인식 시스템을 왜곡하고, 은행이나 국경 관리 기관에서 사용하는 신원 확인 도구를 사칭하는 데 사용되고 있습니다. 디지털 포렌식, AI 윤리, 사이버 보안의 융합은 산업 전반에 걸쳐 정확한 이미지 인증의 중요성을 강조하고 있습니다.

기술 혁신은 가짜의 고도화를 따라잡고 있는가?

위조 이미지 검출의 기술 발전은 이미지 조작에 박차를 가하는 기술 혁신과 보조를 맞출 뿐만 아니라 종종 이를 능가하고 있으며, GAN이 인간의 시각적 인식을 모방하는 데 있어 더욱 정확해짐에 따라 검출 시스템은 위조 이미지를 식별하기 위해 검출 모델이 생성 모델과 훈련되는 카운터 GAN 프레임워크를 채택하여 위조 이미지를 식별합니다. 또한, 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전을 결합한 하이브리드 AI 모델이 개발되어 이미지 컨텐츠와 그에 수반되는 텍스트를 비교하여 불일치를 식별하는 등 멀티미디어 컨텐츠의 맥락을 이해하게 되었습니다.

또한, 설명 가능한 AI(XAI)는 모델이 변조된 이미지의 영역을 시각화하여 감지 결과의 신뢰성을 높이기 위해 도입되고 있습니다. 이는 인간 분석가가 검출의 근거를 이해하고 검증해야 하는 저널리즘이나 법적 포렌식과 같은 분야에서 매우 중요합니다. 협업 학습은 특히 프라이버시에 민감한 산업에서 또 다른 중요한 트렌드이며, 감지 모델은 이미지 컨텐츠를 전송하지 않고 분산된 데이터 소스 간에 학습되어 지속적인 학습을 가능하게 하는 동시에 기밀성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 주요 AI 기업들이 클라우드 기반의 서비스형 감지 플랫폼을 개발하여 스타트업, 출판사, 법 집행기관이 자체 시스템을 개발하지 않고도 높은 정확도의 감지 엔진에 접속할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 기술 중심의 혁신이 결합되어 시장은 고도로 지능적이고 투명한 시각적 검증의 새로운 시대로 나아가고 있습니다.

가짜 이미지 감지 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다.

기술 혁신, 최종 용도의 다양화, 규제 요건의 확대와 함께 세계 위조 이미지 감지 시장이 가속화되고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 딥페이크 기술과 GAN 생성 컨텐츠의 부상으로 AI를 활용한 강력한 대응책에 대한 수요가 증가하고 있다는 점입니다. 또한, 소셜 미디어 중재 도구, 저널리즘 검증 워크플로우, 법적 증거 검증 플랫폼에 위조 이미지 감지 시스템을 통합하는 것도 성장을 가속하고 있으며, 전자상거래 및 핀테크 분야에서는 신원 확인, 위조품, 브랜드 부정 사용과 관련된 시각적 사기를 억제하기 위해 감지 엔진을 도입하고 있습니다. 감지 엔진을 도입하는 기업이 증가하고 있습니다. 미디어 및 엔터테인먼트 업계에서는 컨텐츠 전송의 진정성을 보장하고, 조작된 홍보용 영상이나 불법 유출로 인한 유언비어를 방지하기 위해 이러한 기술을 도입하고 있습니다.

또 다른 중요한 성장 요인은 국가 안보, 국경 관리, 정보 수집, 허위 이미지가 지정학적 영향을 미칠 수 있는 정보 수집에 대한 감지 솔루션의 전개입니다. 헬스케어 분야는 새로운 응용 분야로 부상하고 있으며, 특히 방사선학 및 영상 진단 분야에서 조작된 이미지로 인해 잘못된 치료가 이루어질 수 있습니다. 정부도 중요한 역할을 하고 있으며, 디지털 컨텐츠 검증을 의무화하고 AI 기반 이미지 포렌식 연구에 자금을 지원하고 있습니다. 이를 뒷받침하는 것은 실시간 대규모 이미지 검증을 가능하게 하는 확장 가능한 컴퓨팅 인프라와 클라우드 기반 AI 플랫폼의 가용성이 증가하고 있다는 점입니다. 이러한 요인들로 인해 위조 이미지 감지는 틈새 시장에서 디지털 신뢰, 브랜드 무결성, 국가 안보, 소비자 안전 등 광범위한 분야에 걸쳐 중요한 다분야 기술로 변모하고 있습니다.

부문

제공(소프트웨어 제공, 서비스 제공), 테크놀러지(영상 처리 및 분석 테크놀러지, 머신러닝 및 AI 테크놀러지), 전개(On-Premise 전개, 클라우드 전개), 업계별(정부 업계별, 은행/금융서비스/보험(BFSI) 업계별, 헬스케어 업계별, IT 및 통신 업계별, 방위 업계별, 미디어 및 엔터테인먼트 업계별, 소매 및 E-Commerce 업계별, 기타 업계별)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Fake Image Detection Market to Reach US$6.7 Billion by 2030

The global market for Fake Image Detection estimated at US$1.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$6.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 35.4% over the analysis period 2024-2030. Software Offering, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 30.9% CAGR and reach US$3.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Offering segment is estimated at 41.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$298.1 Million While China is Forecast to Grow at 45.0% CAGR

The Fake Image Detection market in the U.S. is estimated at US$298.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 45.0% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 29.1% and 31.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 29.9% CAGR.

Global Fake Image Detection Market - Key Trends & Drivers Summarized

The proliferation of manipulated images in digital spaces-from social media platforms to e-commerce, journalism, and law enforcement-has created an urgent global demand for reliable fake image detection technologies. With the rise of deepfakes, generative adversarial networks (GANs), and sophisticated image editing tools, traditional detection systems have become obsolete. Consequently, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have taken center stage in building advanced detection systems capable of identifying anomalies in image data such as pixel inconsistencies, metadata tampering, or visual artifacts invisible to the human eye. Deep learning models like convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) are increasingly integrated into image verification pipelines to improve accuracy and speed. Technologies such as Error Level Analysis (ELA), JPEG ghost detection, and noise pattern analysis have become foundational tools for analysts, forensic experts, and AI security firms.

The surge in fake image detection applications is also fueled by growing regulatory oversight and the rise of disinformation campaigns, especially those tied to elections, public health misinformation, and fraudulent claims. In parallel, international standards are emerging to govern image authenticity. Industry collaborations-like Adobe’s Content Authenticity Initiative (CAI) and efforts by companies such as Microsoft and Intel-are creating watermarking and provenance tracking systems to verify the origin and integrity of digital media. This movement toward transparency is not only a defense mechanism against malicious content but is also becoming a compliance imperative for companies operating in high-risk sectors such as defense, insurance, and journalism. The cumulative effect is a noticeable acceleration in technological adoption and market size, supported by cross-border digital forensics partnerships and increasing end-user awareness.

What’s Fueling the Need for These Technologies Now More Than Ever?

The modern-day digital ecosystem is saturated with user-generated content, often disseminated without verification. Social media platforms, which thrive on rapid content sharing, are becoming breeding grounds for altered visuals-be they subtly retouched selfies or fabricated imagery designed to mislead. The global infodemic associated with COVID-19 highlighted the vulnerability of platforms to image-based misinformation, catalyzing both public and private sector investments in detection solutions. News agencies, social media companies, and e-commerce platforms are now investing in real-time detection solutions to prevent the spread of misleading or fraudulent images. In financial services and e-commerce, fake product photos and identity fraud images are leading to significant losses, prompting adoption of AI-driven authentication tools at the point of upload or transaction.

In the legal and law enforcement domain, image verification has become indispensable. Fake evidence, manipulated crime scene photographs, and doctored surveillance footage are increasingly surfacing in court cases, leading to miscarriages of justice or delays in litigation. Law enforcement agencies are turning to forensic image analysis tools that use spectral imaging, biometric correlation, and metadata traceability to validate evidence. On the cybersecurity front, the integration of fake image detection in anti-phishing and anti-fraud systems is expanding. It is not just fake people or events that these systems need to detect-synthetic data and visuals are also being used to manipulate algorithms, distort facial recognition systems, and spoof identity verification tools used by banks and border control agencies. The convergence of digital forensics, AI ethics, and cybersecurity underlines the critical importance of accurate image authentication across industries.

Are Tech Innovations Keeping Up With the Sophistication of Fakes?

Technological advancements in fake image detection are not just keeping pace with, but often surpassing, the innovations fueling image manipulation. With GANs becoming more precise in mimicking human visual perception, detection systems are employing counter-GAN frameworks-where a detection model is trained in opposition to a generative model to identify forged images. Furthermore, hybrid AI models combining natural language processing (NLP) and computer vision are now being developed to understand context in multimedia content, such as comparing image content with its accompanying text to identify mismatches.

Additionally, explainable AI (XAI) is being deployed to build trust in detection results by visualizing the regions of an image that the model flagged as tampered. This is crucial in sectors like journalism and legal forensics where human analysts must understand and verify the rationale behind detection. Federated learning is another key trend, especially in privacy-sensitive industries, where detection models are trained across decentralized data sources without transferring image content-helping preserve confidentiality while enabling continuous learning. Cloud-based detection-as-a-service platforms are being launched by leading AI companies, allowing startups, publishers, and law enforcement agencies to plug into high-accuracy detection engines without developing their own in-house systems. Combined, these tech-centric innovations are propelling the market into a new era of highly intelligent and transparent visual verification.

The Growth in the Fake Image Detection Market Is Driven by Several Factors…

A combination of technological innovation, diversified end-use applications, and expanding regulatory mandates is accelerating the global fake image detection market. One of the primary drivers is the rise of deepfake technology and GAN-generated content, which has spurred demand for robust, AI-powered countermeasures. Growth is also being fueled by the integration of fake image detection systems into social media moderation tools, journalism verification workflows, and legal evidence validation platforms. In e-commerce and fintech, companies are increasingly deploying detection engines to curb visual fraud associated with identity verification, counterfeit products, and unauthorized brand usage. The media and entertainment industry is adopting these technologies to ensure authenticity in content distribution and prevent reputational damage caused by manipulated promotional visuals or unauthorized leaks.

Another significant growth factor is the deployment of detection solutions in national security, border control, and intelligence gathering, where false imagery can have geopolitical implications. The healthcare sector is emerging as a new application frontier, particularly in radiology and diagnostic imaging, where manipulated visuals could result in erroneous treatments. Governments are also playing a key role, enacting digital content verification mandates and funding AI-based image forensics research. This is supported by the increasing availability of scalable computing infrastructure and cloud-based AI platforms, which enable real-time, large-scale image verification. Collectively, these drivers are transforming fake image detection from a niche capability into a critical, multi-sectoral technology with far-reaching implications across digital trust, brand integrity, national security, and consumer safety.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Offering (Software Offering, Services Offering); Technology (Image Processing & Analysis Technology, Machine Learning & AI Technology); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud Deployment); Vertical (Government Vertical, BFSI Vertical, Healthcare Vertical, IT & Telecom Vertical, Defense Vertical, Media & Entertainment Vertical, Retail & E-Commerce Vertical, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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