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페이크 영상 탐지 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 제공별, 도입별, 기술별, 업계별, 지역별, 부문 예측(2024-2030년)Fake Image Detection Market Size, Share & Trends Analysis Report By Offering (Software, Services), By Deployment (On Premises, Cloud), By Technology, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030 |
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페이크 영상 탐지 시장 성장과 동향 :
Grand View Research, Inc.의 최신 리포트에 따르면 세계의 페이크 영상 탐지 시장 규모는 2030년까지 73억 2,000만 달러에 달할 전망입니다.
이 시장은 2024-2030년 CAGR 37.8%로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. 가짜 이미지가 광범위하게 사용됨에 따라 효과적인 탐지 솔루션에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 이 기술은 잘못된 정보에 대응하고 온라인 컨텐츠의 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다. 가짜 이미지가 사회적 신뢰, 사회적 조화, 온라인 플랫폼의 평판을 계속 위협하는 가운데 다양한 이해관계자들이 행동을 취하고 있습니다. 하이테크 기업부터 규제기관에 이르기까지 위조 이미지 감지 솔루션을 도입하는 것이 시급한 과제입니다.
이러한 공동의 노력은 이 기술이 투명성을 촉진하고, 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 하며, 온라인 커뮤니케이션의 무결성을 유지하는 데 있으며, 매우 중요한 역할을 하고 있음을 강조하고 있습니다. 클라우드 기반 서비스의 등장은 페이크 영상 탐지에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 서비스는 클라우드의 강력한 알고리즘과 광범위한 컴퓨팅 리소스를 활용하고 있습니다. 방대한 데이터 세트로 훈련된 머신러닝 모델은 이미지의 미묘한 조작까지 식별할 수 있습니다. 이러한 클라우드 기반 접근 방식을 통해 대량의 데이터를 신속하게 분석할 수 있으며, 다양한 플랫폼과 용도에서 가짜 이미지를 감지할 수 있습니다. 이러한 서비스는 일반적으로 용도 프로그래밍 인터페이스(API)와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공하여 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다.
그레이디언트(Gradient), 클리어뷰 AI(Clearview AI) 및 기타 여러 회사들이 페이크 영상 탐지를 위한 클라우드 기반 솔루션을 제공하는 데 앞장서고 있습니다. 머신러닝(ML)과 컨볼루션 신경망(CNN)을 통한 딥러닝이 위조 이미지 감지의 주류가 되고 있습니다. 이러한 알고리즘은 미묘한 불일치를 분석하여 조작된 이미지와 합성 이미지를 식별하는 데 탁월합니다. 실제 이미지와 가짜 이미지의 방대한 데이터 세트로 훈련된 CNN은 복잡한 특징을 학습하고 실제 컨텐츠를 구별합니다. 또한 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 딥러닝의 발전은 연구자들이 진화하는 이미지 조작 기술에서 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다.
그 결과, 딥러닝과 머신러닝은 위조 이미지에 대응하는 중요한 툴이 되어 다양한 플랫폼에서 온라인 비주얼의 신뢰성과 신뢰성을 더욱 확실하게 보장하고 있습니다. 또한 딥페이크 탐지에 대한 정부의 감시가 시장에 기회와 도전을 동시에 가져다주고 있습니다. 규제는 수요를 증가시키고, 탐지 방법을 표준화하며, 사용자의 신뢰를 구축할 수 있는 반면, 혁신을 저해하고 기업에게 컴플라이언스 비용 부담을 가중시킬 수 있습니다. 효과적인 탐지와 역동적인 시장 육성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
페이크 영상 탐지 시장 보고서 하이라이트
- 클라우드 분야가 시장을 주도하며 2023년 세계 매출의 53.5%를 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 플랫폼은 조작된 이미지를 감지하도록 특별히 설계된 최첨단 AI 및 ML 알고리즘에 대한 액세스를 제공합니다. 이러한 알고리즘은 지속적으로 진화하고 있으며 새로운 조작 기법이 등장하면 이를 식별하기 위해 학습합니다.
- AI를 활용한 대본 및 대사 생성의 부상으로 이러한 분야의 가공을 감지하는 능력은 매우 중요해지고 있습니다. 탐지 툴은 문체를 분석하고, 등장인물 목소리의 불일치를 식별하거나, 심각한 허위 대본임을 나타낼 수 있는 비정상적인 플롯 요소에 플래그를 표시하도록 설계될 수 있습니다.
- 맞춤형 AI 모델의 등장은 특정 산업의 요구에 부응하고 있습니다. 예를 들어 한 소셜미디어 플랫폼은 딥페이크 감지에 우선순위를 둘 수 있고, 한 언론사는 가공된 사진을 식별하는 데 중점을 둘 수 있습니다. 이러한 전문화를 통해 모델은 목표 영역에서 높은 효과를 발휘할 수 있습니다.
- KYC와 같은 규제 요건은 강력한 고객 식별 절차를 요구하고 있습니다. 위조 이미지 감지는 여권, 운전면허증 등 고객이 제공한 서류의 진위 여부를 확인함으로써 KYC 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 부정 계좌 개설 및 자금세탁 행위의 위험을 줄일 수 있습니다.
- 북미가 2023년 32.6%의 매출 점유율로 시장을 주도하고 있습니다. 북미에서는 미디어, 엔터테인먼트, 금융, 정부 등 다양한 분야에서 디지털 컨텐츠 인증에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 딥페이크 사건과 허위 정보가 증가함에 따라 기업과 기관은 신뢰할 수 있는 탐지 툴에 대한 투자를 우선순위로 삼고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 페이크 영상 탐지 시장 변수, 동향, 범위
- 시장 계통 전망
- 시장 역학
- 시장 촉진요인 분석
- 시장 억제요인 분석
- 업계의 과제
- 페이크 영상 탐지 시장 분석 툴
- 업계 분석 - Porter의 산업 분석
- PESTEL 분석
제4장 페이크 영상 탐지 시장 : 제공 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 페이크 영상 탐지 시장 : 제공 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 소프트웨어
- 서비스
제5장 페이크 영상 탐지 시장 : 도입 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 페이크 영상 탐지 시장 : 도입 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 온프레미스
- 클라우드
제6장 페이크 영상 탐지 시장 : 기술 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 페이크 영상 탐지 시장 : 기술 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 영상 처리와 해석
- 기계학습과 AI
제7장 페이크 영상 탐지 시장 : 업계 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 페이크 영상 탐지 시장 : 업계 변동 분석, 2022년 및 2030년
- 정부
- BFSI
- 헬스케어
- IT 및 통신
- 방위
- 미디어와 엔터테인먼트
- 소매·E-Commerce
- 기타
제8장 페이크 영상 탐지 시장 : 지역 추정·동향 분석
- 페이크 영상 탐지 시장 점유율, 지역별, 2022년 및 2030년
- 북미
- 북미의 페이크 영상 탐지 시장 추산·예측, 2017-2030년
- 미국
- 캐나다
- 멕시코
- 유럽
- 유럽의 페이크 영상 탐지 시장 추산·예측, 2017-2030년
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 아시아태평양
- 아시아태평양의 페이크 영상 탐지 시장 추산·예측, 2017-2030년
- 중국
- 일본
- 인도
- 한국
- 호주
- 라틴아메리카
- 라틴아메리카의 페이크 영상 탐지 시장 추산·예측, 2017-2030년
- 브라질
- 중동 및 아프리카
- 중동 및 아프리카의 페이크 영상 탐지 시장 추산·예측, 2017-2030년
- 아랍에미리트
- 사우디아라비아
- 남아프리카공화국
제9장 경쟁 구도
- 기업 분류
- 기업의 시장 포지셔닝
- 참여 기업의 개요
- 재무 실적
- 제품 벤치마킹
- 기업 히트맵 분석
- 전략 매핑
- 기업 개요/리스트
- Amped
- Canon
- Deepgram
- DeepWare AI
- Gradiant.
- Intel
- Microsoft corporation
- Qualcomm
- Sensity AI
- Sentinel
- Sony Corporation
Fake Image Detection Market Growth & Trends:
The global fake image detection market size is expected to reach USD 7.32 billion by 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market is anticipated to grow at a CAGR of 37.8% from 2024 to 2030. The widespread use of fake images has created a critical need for effective detection solutions. This technology is essential to combat misinformation and ensure the trustworthiness of online content. As fake images continue to threaten public trust, social harmony, and the reputation of online platforms, various stakeholders are taking action. From tech companies to regulatory bodies, there's a growing urgency to implement fake image detection solutions.
This collective effort emphasizes the vital role of this technology in promoting transparency, enabling well-informed decisions, and maintaining the integrity of online communication. The rise of cloud-based services has revolutionized fake image detection. These services utilize powerful algorithms and extensive computing resources from the cloud. Machine learning models, trained on massive datasets, can identify even subtle manipulations within images. This cloud-based approach allows for rapid analysis of large volumes of data, enabling the detection of fake images across various platforms and applications. These services typically offer application programming interfaces (APIs) and software development kits (SDKs) for smooth integration into existing systems.
This empowers developers to incorporate fake image detection functionality into their applications easily. Several companies are at the forefront of providing cloud-based solutions for fake image detection, including Gradient, Clearview AI, and various others. The adoption of machine learning (ML) and deep learning with convolutional neural networks (CNNs) has become the dominant force in fake image detection. These algorithms excel at identifying manipulated or synthetic images by analyzing subtle inconsistencies. Trained on massive datasets of real and fake images, CNNs learn complex features to distinguish genuine content. Furthermore, advancements in deep learning, like Generative Adversarial Networks (GANs), help researchers stay ahead of evolving image manipulation techniques.
As a result, deep learning and machine learning have become a critical tool for combating fake images, ensuring greater trust and credibility in online visuals across various platforms. Furthermore, government oversight in detecting deepfakes presents both opportunities and challenges for the market. While regulations can boost demand, standardize detection methods, and build user trust, they could also stifle innovation and burden companies with compliance costs. Striking a balance between effective detection and fostering a dynamic market is crucial.
Fake Image Detection Market Report Highlights:
- The cloud segment led the market and accounted for a share of 53.5% of the global revenue in 2023. Cloud platforms offer access to cutting-edge AI and ML algorithms specifically designed to detect manipulated images. These algorithms are constantly evolving, learning to identify new manipulation techniques as they emerge
- With the rise of AI-powered scriptwriting and dialogue generation, the ability to detect manipulation in these areas becomes crucial. Detection tools might be designed to analyze the writing style, identify inconsistencies in character voices, or flag unusual plot elements that could signal a deep fake script
- The rise of custom-built AI models caters to specific industry needs. For example, a social media platform might prioritize detecting deep fakes, while a news organization might focus on identifying manipulated photos. This specialization ensures models are highly effective in their targeted domains
- Regulatory requirements like KYC mandate robust customer identification procedures. Fake image detection streamlines the KYC process by verifying the authenticity of customer-provided documents, such as passports or driver's licenses. This reduces the risk of fraudulent account openings and money laundering activities
- North America dominated the market and accounted for a revenue share of 32.6% in 2023. In North America, there is a growing need for authentication of digital content across various sectors, including media, entertainment, finance, and government. The rise in deep fake incidents and misinformation has led businesses and institutions to prioritize investing in reliable detection tools
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. Country Based Segment Share Calculation
- 1.8. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
- 2.1. Market Outlook
- 2.2. Segment Outlook
- 2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Fake Image Detection Market 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. Fake Image Detection Market 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
- 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
Chapter 4. Fake Image Detection market: Offerings Estimates & Trend Analysis
- 4.1. Segment Dashboard
- 4.2. Fake Image Detection market: Offering Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
- 4.3. Software
- 4.3.1. Software Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 4.3.1.1. Deepfake image detection
- 4.3.1.2. Photoshopped image detection
- 4.3.1.3. AI-generated image detection
- 4.3.1.4. Real-time verification
- 4.3.1.5. Others
- 4.3.1. Software Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 4.4. Services
- 4.4.1. Services Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 4.4.1.1. Consulting services
- 4.4.1.2. Integration & deployment
- 4.4.1.3. Support & maintenance.
- 4.4.1. Services Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Fake Image Detection market: Deployment Estimates & Trend Analysis
- 5.1. Segment Dashboard
- 5.2. Fake Image Detection market: Deployment Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
- 5.3. On-premises
- 5.3.1. On-premises Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.4. Cloud
- 5.4.1. Cloud Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Fake Image Detection market: Technology Estimates & Trend Analysis
- 6.1. Segment Dashboard
- 6.2. Fake Image Detection market: Technology Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
- 6.3. Image Processing and Analysis
- 6.3.1. Image Processing and Analysis Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 6.4. Machine Learning and AI
- 6.4.1. Machine Learning and AI Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Fake Image Detection market: Vertical Estimates & Trend Analysis
- 7.1. Segment Dashboard
- 7.2. Fake Image Detection market: Vertical Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
- 7.3. Government
- 7.3.1. Government Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.4. BFSI
- 7.4.1. BFSI Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.5. Healthcare
- 7.5.1. Healthcare Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.6. IT & Telecom
- 7.6.1. Telecom Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.7. Defense
- 7.7.1. Real Estate Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.8. Media & Entertainment
- 7.8.1. Media & Entertainment Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.9. Retail & E-commerce
- 7.9.1. Retail & E-commerce Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.10. Others
- 7.10.1. Others Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Fake Image Detection market: Regional Estimates & Trend Analysis
- 8.1. Fake Image Detection Market Share, By Region, 2022 & 2030 (USD Million)
- 8.2. North America
- 8.2.1. North America Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.2.2. U.S.
- 8.2.2.1. U.S. Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.2.3. Canada
- 8.2.3.1. Canada Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.2.4. Mexico
- 8.2.4.1. Mexico Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3. Europe
- 8.3.1. Europe Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.2. UK
- 8.3.2.1. UK Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.3. Germany
- 8.3.3.1. Germany Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.4. France
- 8.3.4.1. France Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4. Asia Pacific
- 8.4.1. Asia Pacific Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.2. China
- 8.4.2.1. China Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.3. Japan
- 8.4.3.1. Japan Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.4. India
- 8.4.4.1. India Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.5. South Korea
- 8.4.5.1. South Korea Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.6. Australia
- 8.4.6.1. Australia Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5. Latin America
- 8.5.1. Latin America Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5.2. Brazil
- 8.5.2.1. Brazil Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6. Middle East and Africa
- 8.6.1. Middle East and Africa Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.2. UAE
- 8.6.2.1. UAE Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.3. KSA
- 8.6.3.1. KSA Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.4. South Africa
- 8.6.4.1. South Africa Fake Image Detection Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 9. Competitive Landscape
- 9.1. Company Categorization
- 9.2. Company Market Positioning
- 9.3. Participant's Overview
- 9.4. Financial Performance
- 9.5. Product Benchmarking
- 9.6. Company Heat Map Analysis
- 9.7. Strategy Mapping
- 9.8. Company Profiles/Listing
- 9.8.1. Amped
- 9.8.2. Canon
- 9.8.3. Deepgram
- 9.8.4. DeepWare AI
- 9.8.5. Gradiant.
- 9.8.6. Intel
- 9.8.7. Microsoft corporation
- 9.8.8. Qualcomm
- 9.8.9. Sensity AI
- 9.8.10. Sentinel
- 9.8.11. Sony Corporation
