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세계의 소셜 미디어 부정 감지 시장
Social Media Fraud Detection
상품코드 : 1792846
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 461 Pages
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한글목차

소셜 미디어 부정 감지 세계 시장은 2030년까지 930억 달러에 달할 전망

2024년에 454억 달러로 추정되는 소셜 미디어 부정 감지 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 12.7%로 성장하여 2030년에는 930억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석하고 있는 부문 중 하나인 소셜 미디어 피싱은 CAGR 10.7%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 544억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 멀웨어 사기 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 16.1%로 추정됩니다.

미국 시장은 124억 달러, 중국은 CAGR 16.7%로 성장할 것으로 예측

미국의 소셜 미디어 부정 감지 시장은 2024년에 124억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 193억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 16.7%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 9.5%와 11.2%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 10.0%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 소셜 미디어 부정 감지 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

디지털 시대의 속임수 폭로 : 소셜 미디어 사기에 대응하기 위한 탐지 기술의 진화

새로운 탐지 기술은 소셜 미디어 사기 방지를 어떻게 변화시킬 것인가?

소셜 미디어 부정행위 탐지 기술은 단순한 키워드 필터링에서 다양한 부정행위 패턴을 식별할 수 있는 고도화된 머신러닝 및 AI 기반 알고리즘으로 크게 진화하고 있습니다. 사용자 생성 컨텐츠와 플랫폼 간의 역동적인 상호작용이 증가함에 따라 기존의 규칙 기반 시스템만으로는 충분하지 않게 되었습니다. 현재 머신러닝 기술은 패턴 인식, 자연어 처리(NLP), 감정 분석, 이상 징후 탐지, 가짜 좋아요, 가짜 계정, 봇 활동, 사기 프로모션, 합성 ID를 식별하는 데 활용되고 있습니다. 계정 스푸핑, 봇 활동, 사기 프로모션, 합성 ID 생성 등의 부정행위를 식별합니다. 이러한 AI 모델은 행동의 기준선과 편차를 분석하여 지속적으로 학습하고 개선하며, 특히 대규모 봇 네트워크와 협동 조작 캠페인에 대해 거의 실시간으로 탐지할 수 있는 능력을 제공합니다.

컴퓨터 비전과 이미지 포렌식 또한 시각적 컨텐츠 조작이 증가함에 따라 사기 탐지에 있어 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 딥러닝 모델과 통합된 도구는 딥페이크, 변조된 미디어, 컨텐츠 도난을 높은 정확도로 탐지합니다. 키 스트로크, 타이핑 리듬, 커서의 움직임을 추적하는 행동 생체인식은 가짜 계정이나 비정상적인 행동 패턴을 감지하기 위해 사용자 프로필에 중첩되어 사용되고 있습니다. 또한, 의심스러운 엔티티 간의 관계를 매핑하고 서로 다른 계정과 네트워크에 걸쳐 있는 부정한 클러스터를 식별하기 위해 그래프 이론이 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 이러한 기술들은 총체적으로 자동화된 소셜 미디어 부정행위 탐지의 토대를 형성하며, 플랫폼이 사후적 중재에서 사전 예방적 부정행위 감소로 전환할 수 있도록 지원합니다.

탐지 솔루션의 필요성을 촉진하는 주요 위협 벡터와 사용 사례는 무엇인가?

소셜 미디어에서 가장 흔한 사기 유형으로는 봇이 생성한 컨텐츠, 가짜 팔로워 늘리기, 가짜 게시물로 위장한 피싱 링크, 인플루언서 사기, 허위 정보 캠페인, 스푸핑 등이 있습니다. 상업적으로는 사기꾼이 지표를 조작하여 파트너십을 유치하거나, 광고비를 올리거나, 악의적인 링크를 통해 사용자 데이터를 수집합니다. Instagram, TikTok, Facebook, Twitter와 같은 플랫폼은 대규모 잠재고객과 도달 범위 및 참여에 기반한 수익화 모델 때문에 특히 취약합니다. 제휴 마케팅, 브랜드 추천, 인플루언서를 통한 사용자 타겟팅이 증가함에 따라 신뢰도를 높이기 위해 수천 개의 가짜 팔로워와 봇을 구매하여 가짜 참여 지표가 급증하고 있습니다.

광고, 금융 서비스, 소매, 미디어 등 다양한 분야의 조직들이 평판과 예산을 보호하기 위해 부정행위 탐지 솔루션을 도입하는 사례가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 브랜드는 캠페인을 시작하기 전에 인플루언서의 지표를 검증하기 위해 사기 탐지 도구를 통합하고, 금융 기관은 사용자를 대상으로 한 사기성 금융 사기를 식별하기 위해 소셜 미디어의 채팅을 모니터링하고 있습니다. 법집행기관과 정보 기관은 특히 암호화된 분산형 소셜 플랫폼에서 허위 정보 캠페인, 테러 선전, 불법 제품 판매를 탐지하기 위해 이러한 툴을 활용하고 있습니다. 사이버 보안, 디지털 포렌식, 소셜 미디어 분석의 교차점은 사기 탐지 시스템이 더욱 다차원화됨에 따라 확대되고 있습니다.

시장 활동의 중심이 되는 플랫폼, 최종사용자, 지역은?

소셜 미디어 부정행위 탐지 도구는 플랫폼 제공업체, 디지털 마케팅 기업, 광고 네트워크, 컨텐츠 중재자, 플랫폼 제공업체, 디지털 마케팅 기업, 광고 네트워크, 컨텐츠 중재자 등에 널리 사용되고 있습니다. Meta, X(구 Twitter), TikTok, YouTube, Reddit, LinkedIn 등 사용자 트래픽이 많은 플랫폼은 탐지되지 않은 부정행위로 인해 잃는 것이 가장 큽니다. 따라서 이들 기업은 사내 및 타사 AI를 탑재한 부정행위 분석 엔진에 많은 투자를 하고 있습니다. 특히 TikTok과 Instagram은 가짜 팔로워 네트워크와 가짜 정보 캠페인에 대한 끊임없는 감시를 받고 있습니다. 이에 따라 이들 플랫폼은 현재 신뢰와 안전 팀을 우선시하고 언어와 문화를 초월한 비정상적인 사용자 행동에 플래그를 표시하는 AI 모델을 통합하고 있습니다.

최종사용자 관점에서 볼 때, 광고 대행사나 브랜드는 참여의 진정성이 지출에 영향을 미치기 때문에 부정행위 탐지 서비스의 압도적인 구매자가 되고 있습니다. 이커머스 업계도 가짜 리뷰와 인플루언서 조작을 방지하기 위해 부정행위 탐지에 의존하는 중요한 사용자 기반이 되었습니다. 또한, 정부 및 학술 기관은 사회 조사 및 공공안전을 위해 이러한 도구를 채택하고 있습니다. 지역적으로는 북미가 여전히 가장 큰 시장이며, FTC의 보증 가이드라인과 CCPA 규제와 같은 엄격한 규제 프레임워크가 그 원동력이 되고 있습니다. 그러나 아시아태평양, 특히 인도, 인도네시아, 필리핀 등에서는 급속한 디지털 보급과 소셜 미디어의 활용이 진행되면서 새로운 수요의 중심이 생겨나고 있습니다. 유럽 국가들도 컨텐츠 규제 강화를 의무화하고 있으며, 이는 부정행위 탐지 소프트웨어의 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.

시장의 원동력은 무엇이며, 미래의 기회는 어디에 있는가?

세계 소셜 미디어 부정행위 탐지 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 특히 디지털 광고와 사용자 생성 컨텐츠의 급속한 확장을 들 수 있는데, 이 두 가지 모두 부정 조작에 매우 취약한 분야입니다. 브랜드는 인플루언서 성과 측정 기준에 대한 더 높은 투명성과 검증을 요구하고 있으며, 부정 분석 플랫폼에 대한 투자가 급증하고 있습니다. 또한, 플랫폼 제공업체들은 특히 선거나 큰 행사를 앞두고 가짜 정보, 혐오 발언, 가짜 계정의 확산을 억제하라는 규제와 여론의 압력에 노출되어 있습니다. 이러한 모니터링을 통해 주요 소셜 네트워크는 부정행위 탐지를 핵심 업무 우선순위로 제도화하고 있습니다.

딥페이크 영상과 AI가 생성한 음성을 포함한 합성 미디어의 보급은 고도화된 부정행위 탐지 기술의 필요성을 더욱 높이고 있습니다. 현재 벤더들은 보다 강력한 부정행위 탐지 파이프라인을 구축하기 위해 동영상, 이미지, 텍스트를 함께 분석할 수 있는 멀티모달 탐지 툴에 집중하고 있습니다. 또한, 소셜 미디어 부정행위 탐지를 기업의 사이버 보안 제품군과 통합하여 이메일, 웹, 소셜 네트워크 등 전체 채널의 사용자 활동을 통합 대시보드로 모니터링하는 번들 솔루션에 대한 새로운 기회가 생겨나고 있습니다. 시장의 모멘텀은 분산형 소셜 미디어 플랫폼의 부상으로 인해 제한된 중재 메커니즘으로 인해 고유한 위험을 초래하는 분산형 소셜 미디어 플랫폼의 부상으로 인해 뒷받침되고 있습니다. 이러한 플랫폼이 성장함에 따라 중앙집중식 공급자에서 자율적으로 운영되는 독립적인 API 통합형 부정행위 탐지 시스템에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

특히 향후 성장이 기대되는 것은 AIaaS(AI-as-a-Service) 모델로, 중소기업과 신생 소셜 플랫폼에 부정감지를 구독 기반의 마이크로서비스로 제공하는 것입니다. 이러한 모델은 진입장벽을 낮추고, 비기술 분야 사용자들에게 보급을 촉진합니다. 데이터 라벨링, 연계 학습, 전이 학습의 활용이 발전함에 따라 언어, 방언, 문화적 배경을 초월한 탐지 능력이 향상되고, 다국어, 저자원 지역 시장 개척이 진행되고 있습니다. 잘못된 정보, 사이버 범죄, 디지털 스푸핑은 복잡성과 빈도가 증가하면서 진화하고 있으며, 시장 상황은 향후 10년간 지속적인 기술 혁신과 시장 확대가 예상됩니다.

부문

부정행위 종류(소셜 미디어 피싱, 멀웨어 부정행위), 구성요소(소프트웨어 구성요소, 서비스 구성요소), 솔루션(소셜 미디어 컨텐츠 검증 솔루션, 디지털 자기 방위 애플리케이션 솔루션), 최종 용도(조직 최종 용도, 개인 최종 용도)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

우리는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Social Media Fraud Detection Market to Reach US$93.0 Billion by 2030

The global market for Social Media Fraud Detection estimated at US$45.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$93.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 12.7% over the analysis period 2024-2030. Social Media Phishing, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 10.7% CAGR and reach US$54.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Malware Frauds segment is estimated at 16.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$12.4 Billion While China is Forecast to Grow at 16.7% CAGR

The Social Media Fraud Detection market in the U.S. is estimated at US$12.4 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$19.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 16.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 9.5% and 11.2% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 10.0% CAGR.

Global Social Media Fraud Detection Market - Key Trends & Drivers Summarized

Unmasking Deception in the Digital Age: How Detection Technologies Are Evolving to Counter Social Media Fraud

How Are Emerging Detection Technologies Changing the Face of Social Media Fraud Prevention?

Social media fraud detection technologies have significantly evolved from simple keyword filtering to sophisticated machine learning and AI-based algorithms capable of identifying a wide array of fraud patterns. With the growth of user-generated content and dynamic interactions across platforms, traditional rule-based systems have become inadequate. Machine learning techniques now leverage pattern recognition, natural language processing (NLP), sentiment analysis, and anomaly detection to isolate fraudulent behavior such as fake likes, account impersonations, bot activity, scam promotions, and synthetic identity creation. These AI models continuously learn and improve by analyzing behavioral baselines and deviations, providing near-real-time detection capabilities, especially for large-scale bot networks and coordinated manipulation campaigns.

Computer vision and image forensics also play a central role in fraud detection as visual content manipulation rises. Tools integrated with deep learning models detect deepfakes, altered media, and content theft with high precision. Behavioral biometrics-tracking keystrokes, typing rhythms, and cursor movements-are being layered onto user profiles to detect fake accounts and unusual activity patterns. Additionally, graph theory is increasingly being applied to map relationships among suspicious entities and identify fraudulent clusters across different accounts and networks. These technologies collectively form the bedrock of automated social media fraud detection, enabling platforms to move from reactive moderation to proactive fraud mitigation.

What Are the Primary Threat Vectors and Use Cases Driving the Need for Detection Solutions?

The most prevalent fraud types in social media include bot-generated content, fake follower growth schemes, phishing links disguised as posts, influencer fraud, misinformation campaigns, and identity spoofing. Commercially, fraudsters manipulate metrics to attract partnerships, inflate ad spending, or harvest user data through malicious links. Platforms such as Instagram, TikTok, Facebook, and Twitter are particularly vulnerable due to their large audiences and monetization models based on reach and engagement. The rise in affiliate marketing, brand endorsements, and user targeting via influencers has led to a surge in fake engagement metrics, with thousands of fake followers or bots being purchased to boost credibility.

Organizations across sectors such as advertising, financial services, retail, and media are increasingly deploying fraud detection solutions to safeguard their reputation and budgets. For instance, brands are integrating fraud detection tools to validate influencer metrics before launching campaigns, while financial institutions monitor social media chatter to identify fraudulent financial schemes targeting users. Law enforcement and intelligence agencies are also leveraging these tools to detect disinformation campaigns, terrorist propaganda, and illegal product sales, particularly on encrypted and decentralized social platforms. The intersection of cybersecurity, digital forensics, and social media analysis is expanding as fraud detection systems become more multidimensional.

Which Platforms, End-Users, and Geographies Are At the Center of Market Activity?

Social media fraud detection tools are widely adopted by platform providers, digital marketing firms, advertising networks, and content moderators. Platforms with high user traffic-such as Meta, X (formerly Twitter), TikTok, YouTube, Reddit, and LinkedIn-have the most to lose from undetected fraud. Consequently, these firms are heavily investing in in-house and third-party AI-powered fraud analytics engines. Notably, TikTok and Instagram have faced persistent scrutiny for fake follower networks and disinformation campaigns. In response, these platforms are now prioritizing trust and safety teams and integrating AI models to flag anomalous user behavior across languages and cultures.

From an end-user perspective, advertising agencies and brands are dominant buyers of fraud detection services, as their spending hinges on engagement authenticity. The e-commerce industry also represents a significant user base, relying on fraud detection to prevent fake reviews and influencer manipulation. In addition, governments and academic institutions are adopting these tools for social research and public safety. Geographically, North America remains the largest market, driven by stringent regulatory frameworks like the FTC-s endorsement guidelines and CCPA regulations. However, rapid digital penetration and social media usage in Asia Pacific-particularly in India, Indonesia, and the Philippines-are creating new demand centers. European nations are also mandating stronger content regulation, which further boosts adoption of fraud detection software.

What Is Driving the Market-s Momentum and Where Are Future Opportunities Emerging?

The growth in the global social media fraud detection market is driven by several factors, most notably the rapid expansion of digital advertising and user-generated content, both of which are highly vulnerable to manipulation. Brands are demanding greater transparency and validation of influencer performance metrics, leading to an upsurge in investments in fraud analytics platforms. Additionally, platform providers are under mounting regulatory and public pressure to curb the spread of disinformation, hate speech, and fake accounts-especially ahead of elections and major events. This scrutiny has led to the institutionalization of fraud detection as a core operational priority among leading social networks.

The proliferation of synthetic media-including deepfake videos and AI-generated audio-is further amplifying the need for advanced fraud detection techniques. Vendors are now focusing on multimodal detection tools capable of analyzing video, image, and text together to build stronger fraud detection pipelines. Moreover, the integration of social media fraud detection with enterprise cybersecurity suites is creating new opportunities for bundled solutions that monitor user activity across channels-email, web, and social networks-in a unified dashboard. Market momentum is also supported by the rise of decentralized social media platforms, which pose unique risks due to limited moderation mechanisms. As these platforms grow, there will be heightened demand for independent, API-integrated fraud detection systems that operate autonomously from centralized providers.

Future growth prospects are especially strong in AI-as-a-Service (AIaaS) models, where fraud detection is offered as a subscription-based microservice to small businesses and emerging social platforms. These models lower entry barriers and encourage widespread adoption among non-technical users. The increasing use of data labeling, federated learning, and transfer learning is improving detection capabilities across languages, dialects, and cultural contexts-opening up markets in multilingual, low-resource geographies. With misinformation, cybercrime, and digital impersonation continuing to evolve in complexity and frequency, the social media fraud detection landscape is poised for sustained technological innovation and market expansion over the coming decade.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Fraud Type (Social Media Phishing, Malware Frauds); Component (Software Component, Services Component); Solution (Social Media Content Verification Solution, Digital Self-Defense Application Solution); End-Use (Organizations End-Use, Individuals End-Use)

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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