AI 디셉션 툴 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 기술별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
AI Deception Tools Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing (NLP)), By Application (Fraud Detection, Cyber Security), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1789997
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 07월
페이지 정보:영문 100 Pages
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AI 디셉션 툴 시장 요약
AI 디셉션 툴 세계 시장 규모는 2024년 6억 4,040만 달러로 추정되며, 2033년에는 64억 1,550만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2033년까지 CAGR 29.4%로 성장할 것으로 예측됩니다. 시장의 성장은 기존 보안 대책을 우회하는 사이버 위협이 복잡해지고, 보다 고도화되고 능동적인 방어가 필요해지면서 보안 분야에서 AI 기술의 활용이 확대되고 있기 때문으로 분석됩니다.
이러한 AI 기반 플랫폼은 지능적이고 적응력이 뛰어난 미끼를 네트워크 전체에 전략적으로 배치하여 공격자를 속이고 악의적인 행위가 피해를 입히기 전에 노출시킴으로써 위협을 조기에 식별하고 대응할 수 있도록 돕습니다. 사이버 공격은 끊임없이 진화하고 있으며, 공격자들은 감지되지 않고 네트워크에 침투하고 침입하는 은밀하고 장기적인 전략에 의존하고 있습니다. 이러한 지능형지속위협(APT)에 대해 기존의 경계방어로는 효과가 없는 경우가 많아 공격자의 활동을 실시간으로 파악하여 신속한 대응을 가능하게 하는 기만기술의 도입이 진행되고 있습니다. AI는 취약한 영역에 미끼를 자율적으로 배치하고, 공격자의 행동을 학습하여 이러한 기능을 강화하고, 새로운 위협에 지속적으로 적응하여 보안을 강화합니다.
딥페이크, AI에 의한 피싱 사기 등 AI에 의한 소셜 엔지니어링과 허위 정보 공격 증가도 큰 원동력이 되고 있습니다. 사이버 범죄자들은 생성형 AI를 사용하여 기존의 보안 대책을 우회하는 매우 현실적이고 개인화된 사기성 컨텐츠를 제작하고 있습니다. AI 디셉션 툴은 행동 분석을 적용하여 합성 디지털 ID를 생성하고 악의적인 활동을 감지하고 우회함으로써 이러한 위협을 방지하고 자격 증명 도용, ID 사기, 합성 공격 등의 위험을 제거합니다. 이러한 AI에 의한 위협이 증가함에 따라 금융, 헬스케어, 국방 등의 산업에서는 이러한 진화하는 사이버 리스크를 사전에 무력화하기 위해 고도의 디셉션 기술을 채택하는 사례가 증가하고 있습니다.
또한, AI의 통합은 시스템이 복잡한 환경 내에서 대규모로 효과적으로 작동할 수 있도록 하여 보안 팀의 부담을 줄여주며, 기만은 최신 사이버 보안 프레임워크의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 또한, 멀티모달 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달 AI 기술의 발전은 AI 디셉션 툴의 정확도를 높이고 있습니다. 예를 들어, 2024년 9월 미국 연방거래위원회(FTC)는 소비자에게 피해를 주는 기만적이거나 불공정한 방식으로 AI를 사용하는 기업에 대한 단속 활동인 'Operation AI Comply'를 시작했습니다. 이 노력에는 가짜 리뷰를 작성하거나, AI 기반 법률 서비스를 거짓으로 광고하거나, AI 기반 온라인 상점을 통해 수익을 약속하는 사기성 계획에 사람들을 끌어들이는 AI 도구를 홍보하는 기업에 대한 강제 조치가 포함됩니다. 이 노력은 성장하는 AI 산업에서 소비자를 보호하고 공정한 경쟁을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 AI 디셉션 툴 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계 과제
AI 디셉션 툴 분석 툴
업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 AI 디셉션 툴 : 기술 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 디셉션 툴 : 기술 변동 분석, 2024년 및 2033년
NLP
머신러닝
법학 석사
생성형 AI
컴퓨터 비전
기타(공격 시뮬레이션, 디지털 트윈)
제5장 AI 디셉션 툴 : 용도 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 디셉션 툴 : 용도 변동 분석, 2024년 및 2033년
부정행위 검출
사이버 보안
기타(데이터 프라이버시, 정보 검증)
제6장 AI 디셉션 툴 : 최종 용도 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 디셉션 툴 : 최종 용도 변동 분석, 2024년 및 2033년
헬스케어
BFSI
통신·IT
정부
소매
기타
제7장 AI 디셉션 툴 : 지역 추정·동향 분석
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
아랍에미리트
사우디아라비아
남아프리카공화국
제8장 경쟁 구도
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
진출 기업 개요
재무 실적
제품 벤치마크
기업 히트맵 분석
전략 매핑
기업 개요
SentinelOne
Acalvio Technologies, Inc.
Proofpoint, Inc.
Cynet
Commvault
Smokescreen
Fidelis Security
NeroTeam;Security Labs
CyberTrap Machine Learning GmbH
Fortinet, Inc.
KSM
영문 목차
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AI Deception Tools Market Summary
The global AI deception tools market size was estimated at USD 640.4 million in 2024 and is projected to reach USD 6,415.5 million by 2033, growing at a CAGR of 29.4% from 2025 to 2033. The market growth is anticipated by the growing use of AI- technologies in the security sector due to the growing complexity of cyber threats that bypass conventional security measures, demanding the need for more advanced and proactive defenses.
These AI-driven platforms boost early threat identification and response by strategically placing intelligent, adaptable decoys throughout networks to mislead attackers and expose malicious actions before they cause harm. The expansion of the market is driven by the continuously evolving nature of cyberattacks, where attackers increasingly depend on stealthy, long-term strategies to infiltrate and navigate networks without detection. Conventional perimeter defenses are often ineffective against these advanced persistent threats (APTs), leading organizations to adopt deception technologies that provide real-time insights into attacker activity and support quicker response times. AI enhances these capabilities by autonomously placing decoys in vulnerable areas and learning from attacker behavior to continuously adapt and strengthen security in line with emerging threats.
Another major driver is the rise of AI-driven social engineering and misinformation attacks, such as deepfakes and AI-crafted phishing schemes. Cybercriminals are using generative AI to create highly realistic, personalized fraudulent content that often bypasses traditional security measures. AI deception tools prevent these threats by applying behavioral analytics and generating synthetic digital identities to detect and divert malicious activity, thereby qualifying risks such as credential theft, identity fraud, and synthetic attacks. As these AI-enhanced threats grow, industries including finance, healthcare, and defense are increasingly adopting advanced deception technologies designed to proactively neutralize such evolving cyber risks.
Furthermore, AI integration allows the systems to operate effectively at scale within complex environments, easing the burden on security teams and positioning deception as a vital technology of modern cybersecurity frameworks. Moreover, the advancements in multimodal large language models (LLMs) and multimodal AI technologies are enhancing the precision of AI deception tools. For instance, in September 2024, the Federal Trade Commission (FTC) launched Operation AI Comply, a suppression on companies using AI in deceptive or unfair ways that harm consumers. The initiative includes enforcement actions against businesses promoting AI tools that produce fake reviews, falsely advertise AI-based legal services, or attract people into fraudulent schemes promising income through AI-powered online shops. This effort is designed to safeguard consumers and promote fair competition in the growing AI industry.
Global AI Deception Tools Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth on global, regional, and country levels and provides an analysis of the industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI deception tools market report based on technology, application, end use, and region:
Technology Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Natural Language Processing (NLP)
Machine Learning
LLM
Generative AI (GANs)
Computer Vision
Others (Attack Simulation, Digital Twin)
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Fraud Detection
Cyber Security
Others (Data Privacy, Information Verification)
End Use Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Healthcare
BFSI
Telecom & IT
Government
Retail
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
North America
U.S.
Canada
Mexico
Europe
UK
Germany
France
Asia Pacific
China
India
Japan
South Korea
Australia
Latin America
Brazil
Middle East and Africa
KSA
UAE
South Africa
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Research Methodology
1.2.1. Information Procurement
1.3. Information or Data Analysis
1.4. Methodology
1.5. Research Scope and Assumptions
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. AI Deception Tool Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market Driver Analysis
3.2.2. Market Restraint Analysis
3.2.3. Industry Challenge
3.3. AI Deception Tool Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter's
3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
3.3.1.3. Threats of substitution
3.3.1.4. Threats from new entrants
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Economic and Social landscape
3.3.2.3. Technological landscape
Chapter 4. AI Deception Tool: Technology Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. AI Deception Tool: Technology Movement Analysis, 2024 & 2033 (USD Million)
