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인공지능(AI) 기반 스마트그리드 침입감지 시장 규모는 최근 빠르게 성장하고 있습니다. 2024년 17억 6,000만 달러에서 2025년 21억 1,000만 달러에 달하고, CAGR 19.9%로 확대될 전망입니다. 전력 인프라에 대한 사이버 공격 증가, 스마트 그리드 도입 증가, 중요 인프라 보호에 초점을 맞춘 정부 규제, 에너지 보안에 대한 인식 증가, 전력 회사 민영화 및 규제 완화로 인해 역사적인 기간의 성장이 이루어졌습니다.
인공지능(AI) 기반 스마트그리드 침입감지 시장 규모는 향후 몇 년 동안 급성장할 것으로 예측됩니다. 2029년에는 CAGR 19.5%로 43억 달러로 성장할 것입니다. 예측 기간 동안의 성장은 재생에너지원의 확대, 사물인터넷(IoT) 및 커넥티드 디바이스의 전력망 통합 증가, 전력망 현대화에 대한 투자 증가, 규정 준수 요건 강화, 전력 수요 증가에 따른 도시화 진전에 기인하는 것으로 추정됩니다. 이 기간 동안 예상되는 주요 동향으로는 실시간 위협 감지로의 전환, 그리드 보안을 위한 엣지 컴퓨팅 도입, 데이터 무결성 보장을 위한 블록체인 통합, 그리드 관리에서 디지털 트윈의 활용 확대, 유틸리티 사업자와 사이버 보안 기업과의 협력 관계 강화 등을 꼽을 수 있습니다.
인공지능(AI) 기반 스마트그리드 침입감지는 AI를 활용하여 비정상적인 활동을 실시간으로 감지함으로써 스마트 전력망을 사이버 공격으로부터 지속적으로 감시하고 보호하여 에너지 인프라의 안전과 안정성을 확보하는 시스템입니다. 고급 머신러닝 기술을 활용하여 알려진 위협과 새로운 위협을 신속하게 식별하고 대응함으로써 혼란을 줄이고 송전망의 복원력을 향상시킵니다.
AI를 통한 스마트그리드 침입 탐지의 주요 구성요소에는 소프트웨어, 하드웨어, 서비스가 포함됩니다. 이 소프트웨어는 실시간으로 데이터를 분석하여 이상 징후를 감지하고, 새로운 위협에 대한 자동화된 적응형 대응을 가능하게 하는 위협 인텔리전스 프로그램으로 구성됩니다. On-Premise와 클라우드 모두 도입이 가능하며, 네트워크, 엔드포인트, 용도 보안 등 다양한 유형의 보안을 제공합니다. 이러한 솔루션은 에너지 관리, 중요 인프라 보호, 부정행위 감지 등의 분야에 적용되어 유틸리티, 산업, 상업, 주거 등의 최종 사용자에게 서비스를 제공합니다.
2025년 봄, 미국의 급격한 관세 인상과 이에 따른 무역 마찰은 유틸리티, 특히 발전, 전력망 인프라, 재생에너지 발전 프로젝트에 큰 영향을 미치고 있습니다. 터빈, 변압기, 태양광 패널, 배터리 저장 시스템 등 수입 장비에 대한 관세 인상으로 인해 유틸리티의 자본 비용과 운영 비용이 상승하여 프로젝트 일정을 재검토하거나 에너지 요금 인상을 통해 소비자에게 비용을 전가할 수밖에 없는 상황입니다. 물 및 폐기물 관리 부문도 관세의 영향을 받고 있으며, 필수적인 기계, 배관, 처리 기술 비용이 상승하고 있습니다. 또한, 보복 관세는 청정 에너지 기술에 사용되는 희토류와 같은 중요한 원자재의 세계 공급망을 혼란에 빠뜨려 지속가능한 에너지원으로의 전환을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다. 에너지 안보와 규제 준수를 보장하는 동시에 치솟는 비용을 관리하기 위해 이 부문은 이제 국내 조달, 디지털화, 효율성 중심의 혁신을 우선시해야 합니다.
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 산업에 대해 조사 분석했으며, 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 산업 세계 시장 규모, 지역별 점유율, 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 점유율을 보유한 경쟁사, 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 부문, 시장 동향, 비즈니스 기회 등의 정보를 정리하여 전해드립니다. 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 통계, 시장 동향, 비즈니스 기회 등의 정보를 제공하는 The Business Research Company의 새로운 보고서 시리즈 중 하나입니다. 이 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 조사 보고서는 업계의 현재와 미래 시나리오를 상세하게 분석하여 필요한 모든 것을 완벽하게 전망합니다.
사이버 보안 위협 증가는 향후 몇 년 동안 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장의 성장을 가속할 것으로 예측됩니다. 사이버 보안 위협은 디지털 시스템, 네트워크, 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성을 침해하기 위한 악의적인 행위나 사건을 말합니다. 이러한 위협 증가는 디지털화의 진전에 따른 것으로, 더 많은 데이터, 시스템, 서비스가 온라인화되면서 공격 대상이 확대되어 악의적인 행위자에게 취약해졌기 때문으로 분석됩니다. AI를 활용한 스마트 그리드 침입 탐지는 그리드를 지속적으로 모니터링하고, 실시간으로 이상 징후를 감지하여 중요한 인프라가 파괴되기 전에 잠재적인 공격을 방지함으로써 이러한 위협에 대응할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 2023년 11월 호주 신호총국은 2022-23 회계연도 동안 약 94,000건의 사이버 범죄 신고가 접수되어 전년도 대비 23% 증가하여 평균 6분마다 1건씩 신고가 접수되고 있다고 보고했습니다. 이러한 사이버 보안 위협의 급증은 시장 성장을 견인하고 있습니다.
AI를 활용한 스마트 그리드 침입 탐지 시장의 성장은 커넥티드 디바이스 증가로 인해 더욱 가속화되고 있습니다. 커넥티드 디바이스는 센서, 소프트웨어, 기타 기술을 탑재하고 인터넷을 통해 데이터를 수집하고 교환할 수 있는 물리적 물체를 말합니다. 이러한 장치의 보급은 보다 빠르고 안정적이며 원활한 데이터 교환을 가능하게 하는 통신 기술의 발전으로 인해 가능해진 것입니다. AI를 활용한 스마트 그리드 침입 탐지는 네트워크 활동을 지속적으로 모니터링하고, 잠재적인 보안 위협을 식별하고, 안전하고 안정적인 운영을 보장하기 위해 실시간으로 대응함으로써 이러한 장치들을 지원합니다. 예를 들어, 미국의 SaaS 기업인 BuildOps Inc.는 2021년에서 2022년까지 사물인터넷(IoT) 연결 기기 수가 25% 증가하고, 2022년에서 2023년까지 28% 증가할 것이라고 보고했습니다. 따라서 연결 기기 수의 확대가 시장 성장에 기여하고 있습니다.
에너지 수요 증가도 AI 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장의 성장을 가속하는 요인입니다. 전력, 화석연료, 재생에너지 등의 에너지는 가정, 산업, 운송, 기술에 전력을 공급합니다. 인구 증가는 더 많은 사람들이 전기, 난방, 교통, 산업 서비스를 필요로 하기 때문에 에너지 소비를 증가시키고 있습니다. 이러한 수요 증가는 전력망에 복잡성과 규모를 가져왔고, AI를 활용한 스마트 그리드 침입 탐지는 네트워크를 실시간으로 모니터링하고 분석하며 잠재적인 위협으로부터 네트워크를 보호하기 위해 필수적입니다. 예를 들어, 캐나다 통계청 보고서에 따르면 2021년 4.5% 증가에 이어 2022년 캐나다의 1차 에너지 생산량은 3.9% 증가한 2만2616페타줄을 기록할 것으로 예상했습니다. 그 결과, 에너지 수요 증가가 시장 확대를 뒷받침하고 있습니다.
인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장은 컨설팅 및 전문 서비스, 통합 서비스, 관리형 보안 서비스, 교육 및 지원 서비스, 번들형 엔드투엔드 서비스 등의 서비스를 제공하는 사업체가 얻는 수익으로 구성됩니다. 수익으로 구성됩니다. 시장가치에는 서비스 제공업체가 판매하거나 서비스 제공에 포함된 관련 상품의 가치가 포함됩니다. 인공지능(AI) 기반 스마트그리드 침입감지 시장에는 안티바이러스 및 안티멀웨어 솔루션, 방화벽 솔루션, 아이덴티티 및 액세스 관리 시스템, 보안 및 취약점 관리 도구, 분산서비스거부(DDoS) 방지 솔루션의 매출이 포함됩니다. 솔루션 매출도 포함됩니다. 이 시장의 가치는 '팩토리 게이트'의 가치, 즉 다른 사업체(다운스트림 제조업체, 도매업체, 유통업체, 소매업체 등)이든 직접 최종 고객이든, 상품의 제조업체 또는 제작자가 판매한 상품의 가치입니다. 이 시장에서 상품의 가치에는 상품을 만든 사람이 판매하는 관련 서비스도 포함됩니다.
목차
제1장 주요 요약
제2장 시장 특징
제3장 시장 동향과 전략
제4장 시장 : 금리, 인플레이션, 지정학, 무역 전쟁과 관세, 그리고 코로나 팬데믹과 회복이 시장에 미치는 영향을 포함한 거시경제 시나리오
제5장 세계의 성장 분석과 전략 분석 프레임워크
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 : PESTEL 분석(정치, 사회, 기술, 환경, 법적 요인, 성장 촉진요인과 억제요인)
최종 이용 산업 분석
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 성장률 분석
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 실적 : 규모와 성장, 2019-2024
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 예측 : 규모와 성장, 2024-2029, 2034F
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 : 전체 시장 규모(TAM)
제6장 시장 세분화
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 컴포넌트별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
소프트웨어
하드웨어
서비스
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 전개 모드별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
On-Premise
클라우드
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 보안 유형별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
네트워크 보안
엔드포인트 보안
애플리케이션 보안
기타 보안 유형
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 용도별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
에너지 관리
중요 인프라 보호
부정행위 감지
기타 용도
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 최종사용자별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
유틸리티
산업
상업
주택
기타 최종사용자
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 소프트웨어(유형별), 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
침입 탐지 시스템
보안 정보 및 이벤트 관리
네트워크 모니터링 툴
데이터 분석 플랫폼
머신러닝 알고리즘
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 하드웨어(유형별), 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
센서
서버
네트워크 디바이스
게이트웨이
스토리지 디바이스
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 서비스(유형별), 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
컨설팅 서비스
매니지드 보안 서비스
지원 및 유지관리
트레이닝 및 교육
시스템 통합
제7장 지역별/국가별 분석
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 지역별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
세계의 인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 국가별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
제8장 아시아태평양 시장
제9장 중국 시장
제10장 인도 시장
제11장 일본 시장
제12장 호주 시장
제13장 인도네시아 시장
제14장 한국 시장
제15장 서유럽 시장
제16장 영국 시장
제17장 독일 시장
제18장 프랑스 시장
제19장 이탈리아 시장
제20장 스페인 시장
제21장 동유럽 시장
제22장 러시아 시장
제23장 북미 시장
제24장 미국 시장
제25장 캐나다 시장
제26장 남미 시장
제27장 브라질 시장
제28장 중동 시장
제29장 아프리카 시장
제30장 경쟁 구도와 기업 개요
인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 경쟁 구도
인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장 : 기업 개요
Siemens Energy AG : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
Hitachi Energy Ltd. : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
IBM Corporation : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
Cisco Systems Inc. : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
ABB Ltd. : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
제31장 기타 주요 기업 및 혁신 기업
BAE Systems plc
Cognizant Technology Solutions Corporation
Palo Alto Networks Inc.
Fortinet Inc.
Splunk Inc.
Itron
Trellix
Trend Micro Incorporated
Persistent Systems
Tenable Holdings Inc.
Darktrace plc
Kongsberg Digital Software And Services Pvt. Ltd.
Claroty Ltd.
Dragos Inc.
Nozomi Networks Inc.
제32장 세계 시장 경쟁 벤치마킹과 대시보드
제33장 주요 인수합병(M&A)
제34장 최근 시장 동향
제35장 시장 잠재력이 높은 국가, 부문, 전략
인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장(2029년) : 새로운 기회를 제공하는 국가
인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장(2029년) : 새로운 기회를 제공하는 부문
인공지능(AI) 기반 스마트 그리드 침입 탐지 시장(2029년) : 성장 전략
시장 동향에 근거한 전략
경쟁 전략
제36장 부록
LSH
영문 목차
영문목차
Artificial Intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection is a system that leverages AI to continuously monitor and safeguard smart power grids against cyberattacks by detecting abnormal activities in real time, thereby ensuring the security and stability of energy infrastructure. It utilizes advanced machine learning techniques to quickly identify and respond to both known and emerging threats, reducing disruptions and improving grid resilience.
The primary components of AI-driven smart grid intrusion detection include software, hardware, and services. Software comprises intelligent programs that analyze data in real time, detect anomalies, and enable automated, adaptive responses to new threats. It can be deployed on-premises or in the cloud, providing various types of security such as network, endpoint, and application security. These solutions are applied across energy management, critical infrastructure protection, fraud detection, and other areas, serving end users including utilities, industrial, commercial, residential, and other sectors.
Note that the outlook for this market is being affected by rapid changes in trade relations and tariffs globally. The report will be updated prior to delivery to reflect the latest status, including revised forecasts and quantified impact analysis. The report's Recommendations and Conclusions sections will be updated to give strategies for entities dealing with the fast-moving international environment.
The rapid escalation of U.S. tariffs and the resulting trade tensions in spring 2025 are significantly impacting the utilities sector, particularly in power generation, grid infrastructure, and renewable energy projects. Higher duties on imported equipment such as turbines, transformers, solar panels, and battery storage systems have increased capital and operational costs for utility providers, forcing them to reconsider project timelines or pass on expenses to consumers through higher energy rates. The water and waste management segments are also affected, with tariffs driving up the cost of essential machinery, piping, and treatment technologies. Additionally, retaliatory tariffs have disrupted global supply chains for critical raw materials like rare earth metals used in clean energy technologies, further complicating the transition to sustainable energy sources. The sector must now prioritize domestic sourcing, digitalization, and efficiency-driven innovations to manage escalating costs while ensuring energy security and regulatory compliance.
The artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market research report is one of a series of new reports from The Business Research Company that provides artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market statistics, including artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection industry global market size, regional shares, competitors with the artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market share, artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market segments, market trends, and opportunities, and any further data you may need to thrive in the artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection industry. This artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market research report delivers a complete perspective of everything you need, with an in-depth analysis of the current and future scenario of the industry.
The artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market size has grown rapidly in recent years. It will grow from $1.76 billion in 2024 to $2.11 billion in 2025 at a compound annual growth rate (CAGR) of 19.9%. The growth in the historic period was driven by the rising number of cyberattacks on power infrastructure, increasing adoption of smart grids, government regulations focused on critical infrastructure protection, heightened awareness of energy security, and the privatization and deregulation of power utilities.
The artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market size is expected to see rapid growth in the next few years. It will grow to $4.30 billion in 2029 at a compound annual growth rate (CAGR) of 19.5%. The growth in the forecast period can be attributed to the expansion of renewable energy sources, the increasing integration of Internet of Things (IoT) and connected devices in power grids, rising investments in grid modernization, stricter compliance requirements, and growing urbanization alongside higher electricity demand. Key trends expected during this period include a shift toward real-time threat detection, adoption of edge computing for grid security, integration of blockchain to ensure data integrity, wider use of digital twins in grid management, and increased collaboration between utilities and cybersecurity firms.
The rising cybersecurity threats are expected to drive the growth of the artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market in the coming years. Cybersecurity threats are malicious actions or events aimed at compromising the confidentiality, integrity, or availability of digital systems, networks, or data. The increase in these threats is largely due to greater digitalization, which expands the attack surface by placing more data, systems, and services online, making them vulnerable to malicious actors. AI-driven smart grid intrusion detection helps address these threats by continuously monitoring the grid, detecting anomalies in real time, and preventing potential attacks before they disrupt critical infrastructure. For example, in November 2023, the Australian Signals Directorate reported that nearly 94,000 cybercrime reports were submitted during the 2022-23 financial year, marking a 23% increase from the previous year, with an average of one report received every six minutes. This surge in cybersecurity threats is thus propelling the market growth.
The growth of the AI-driven smart grid intrusion detection market is also being fueled by the increasing number of connected devices. Connected devices are physical objects equipped with sensors, software, and other technologies that allow them to collect and exchange data over the internet. The proliferation of these devices is driven by advances in communication technologies that enable faster, more reliable, and seamless data exchange. AI-driven smart grid intrusion detection supports these devices by continuously monitoring network activity, identifying potential security threats, and responding in real time to ensure safe and reliable operation. For instance, BuildOps Inc., a US-based SaaS company, reported that the number of Internet of Things (IoT) connected devices grew by 25% between 2021 and 2022, followed by a 28% increase from 2022 to 2023. The expanding number of connected devices is therefore contributing to market growth.
Rising energy demand is another factor driving the growth of the AI-driven smart grid intrusion detection market. Energy, derived from sources such as electricity, fossil fuels, or renewables, powers homes, industries, transportation, and technology. Population growth is increasing energy consumption as more people require electricity, heating, transportation, and industrial services. This growth in demand adds complexity and scale to power grids, making AI-driven smart grid intrusion detection critical for monitoring, analyzing, and protecting the network from potential threats in real time. For example, Statistics Canada reported that in 2022, Canada's primary energy production rose by 3.9% to 22,616 petajoules, following a 4.5% increase in 2021. Consequently, the rising energy demand is supporting the expansion of the market.
Major players in the artificial intelligence (ai)-driven smart grid intrusion detection market are Siemens Energy AG, Hitachi Energy Ltd., IBM Corporation, Cisco Systems Inc., ABB Ltd., BAE Systems plc, Cognizant Technology Solutions Corporation, Palo Alto Networks Inc., Fortinet Inc., Splunk Inc., Itron, Trellix, Trend Micro Incorporated, Persistent Systems, Tenable Holdings Inc., Darktrace plc, Kongsberg Digital Software And Services Pvt. Ltd., Claroty Ltd., Dragos Inc., Nozomi Networks Inc.
North America was the largest region in the artificial intelligence-driven smart grid intrusion detection market in 2024. Asia-Pacific is expected to be the fastest-growing region in the forecast period. The regions covered in artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection report are Asia-Pacific, Western Europe, Eastern Europe, North America, South America, Middle East and Africa.
The countries covered in the artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market report are Australia, Brazil, China, France, Germany, India, Indonesia, Japan, Russia, South Korea, UK, USA, Canada, Italy, Spain.
The artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market consists of revenues earned by entities by providing services such as consulting and professional services, integration services, managed security services, training and support services, and bundled end-to-end services. The market value includes the value of related goods sold by the service provider or included within the service offering. The artificial intelligence (AI)-driven smart grid intrusion detection market also includes sales of antivirus and antimalware solutions, firewall solutions, identity and access management systems, security and vulnerability management tools, and distributed denial-of-service (DDoS) protection solutions. Values in this market are 'factory gate' values, that is the value of goods sold by the manufacturers or creators of the goods, whether to other entities (including downstream manufacturers, wholesalers, distributors and retailers) or directly to end customers. The value of goods in this market includes related services sold by the creators of the goods.
The market value is defined as the revenues that enterprises gain from the sale of goods and/or services within the specified market and geography through sales, grants, or donations in terms of the currency (in USD unless otherwise specified).
The revenues for a specified geography are consumption values that are revenues generated by organizations in the specified geography within the market, irrespective of where they are produced. It does not include revenues from resales along the supply chain, either further along the supply chain or as part of other products.
Artificial Intelligence (AI)-Driven Smart Grid Intrusion Detection Global Market Report 2025 from The Business Research Company provides strategists, marketers and senior management with the critical information they need to assess the market.
This report focuses on artificial intelligence (ai)-driven smart grid intrusion detection market which is experiencing strong growth. The report gives a guide to the trends which will be shaping the market over the next ten years and beyond.
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Assess the impact of key macro factors such as geopolitical conflicts, trade policies and tariffs, post-pandemic supply chain realignment, inflation and interest rate fluctuations, and evolving regulatory landscapes.
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Where is the largest and fastest growing market for artificial intelligence (ai)-driven smart grid intrusion detection ? How does the market relate to the overall economy, demography and other similar markets? What forces will shape the market going forward, including technological disruption, regulatory shifts, and changing consumer preferences? The artificial intelligence (ai)-driven smart grid intrusion detection market global report from the Business Research Company answers all these questions and many more.
The report covers market characteristics, size and growth, segmentation, regional and country breakdowns, competitive landscape, market shares, trends and strategies for this market. It traces the market's historic and forecast market growth by geography.
The market characteristics section of the report defines and explains the market.
The market size section gives the market size ($b) covering both the historic growth of the market, and forecasting its development.
The forecasts are made after considering the major factors currently impacting the market. These include:
The forecasts are made after considering the major factors currently impacting the market. These include the technological advancements such as AI and automation, Russia-Ukraine war, trade tariffs (government-imposed import/export duties), elevated inflation and interest rates.
Market segmentations break down the market into sub markets.
The regional and country breakdowns section gives an analysis of the market in each geography and the size of the market by geography and compares their historic and forecast growth.
The competitive landscape chapter gives a description of the competitive nature of the market, market shares, and a description of the leading companies. Key financial deals which have shaped the market in recent years are identified.
The trends and strategies section analyses the shape of the market as it emerges from the crisis and suggests how companies can grow as the market recovers.
Scope
Markets Covered:1) By Component: Software; Hardware; Services
2) By Deployment Mode: On-Premises; Cloud
3) By Security Type: Network Security; Endpoint Security; Application Security; Other Security Types
4) By Application: Energy Management; Critical Infrastructure Protection; Fraud Detection; Other Applications
5) By End-User: Utilities; Industrial; Commercial; Residential; Other End-Users
Subsegments:
1) By Software: Intrusion Detection Systems; Security Information And Event Management; Network Monitoring Tools; Data Analytics Platforms; Machine Learning Algorithms
2) By Hardware: Sensors; Servers; Network Devices; Gateways; Storage Devices
3) By Services: Consulting Services; Managed Security Services; Support And Maintenance; Training And Education; System Integration
Companies Mentioned: Siemens Energy AG; Hitachi Energy Ltd.; IBM Corporation; Cisco Systems Inc.; ABB Ltd.; BAE Systems plc; Cognizant Technology Solutions Corporation; Palo Alto Networks Inc.; Fortinet Inc.; Splunk Inc.; Itron; Trellix; Trend Micro Incorporated; Persistent Systems; Tenable Holdings Inc.; Darktrace plc; Kongsberg Digital Software And Services Pvt. Ltd.; Claroty Ltd.; Dragos Inc.; Nozomi Networks Inc.
4. Artificial Intelligence (AI)-Driven Smart Grid Intrusion Detection Market - Macro Economic Scenario Including The Impact Of Interest Rates, Inflation, Geopolitics, Trade Wars and Tariffs, And Covid And Recovery On The Market
4.1. Supply Chain Impact from Tariff War & Trade Protectionism
5. Global Artificial Intelligence (AI)-Driven Smart Grid Intrusion Detection Growth Analysis And Strategic Analysis Framework
5.1. Global Artificial Intelligence (AI)-Driven Smart Grid Intrusion Detection PESTEL Analysis (Political, Social, Technological, Environmental and Legal Factors, Drivers and Restraints)
