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페이크 영상 탐지 시장 예측(-2030년) : 제공, 도입 모델, 조직 규모, 기술, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석

Fake Image Detection Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Offering (Solutions, Services and Other Offering), Deployment Model, Organization Size, Technology, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 200+ Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    


※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

Stratistics MRC에 따르면 세계의 페이크 영상 탐지 시장은 2023년에 4억 달러를 차지하며, 예측 기간 중 CAGR은 43.6%로 성장하며, 2030년에는 52억 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다.

페이크 영상 탐지는 알고리즘과 기술을 사용하여 가공되거나 조작된 이미지를 식별하는 것을 포함합니다. 일반적으로 이미지 데이터의 불일치나 이상 징후를 발견하기 위해 역 이미지 검색, 메타데이터 분석, 디지털 포렌식 등의 기법을 사용합니다. 고급 머신러닝 및 딥러닝 접근법도 이미지의 이음새나 가공으로 인한 인공물 등 미묘한 변조를 감지하는 데 활용됩니다.

오보의 확산

가짜 정보의 끊임없는 확산은 개발자들에게 위조 이미지 감지 알고리즘의 혁신과 개선을 요구하고 있습니다. 이에 따라 이미지 분석, 머신러닝, 인공지능이 발전하여 조작된 이미지와 가짜 이미지를 더 잘 식별할 수 있게 되었습니다. 조직과 개인은 잘못된 정보의 확산에 대응하기 위해 이미지의 진위 여부를 검증할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이러한 성장은 새로운 기업과 투자를 시장에 끌어들여 경쟁을 촉진하고 혁신을 촉진합니다.

높은 제조 비용과 적용의 어려움

높은 제조 비용으로 인해 위조 이미지 탐지 솔루션은 소규모 기업, 조직, 개인에게 너무 비싸서 사용이 제한될 수 있습니다. 그 결과, 예산이 많은 대기업만이 효과적인 위조 이미지 탐지 수단을 도입할 수 있는 시나리오가 발생할 수 있습니다. 또한 잠재 고객들은 이러한 장벽을 인식하고 도입을 미루거나 포기할 수 있으며, 이로 인해 시장 확대와 성숙에 오랜 시간이 소요될 수 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전

인공지능과 머신러닝은 위조 이미지 탐지 프로세스를 자동화하여 수동 개입의 필요성을 줄여줍니다. 자동화된 탐지 시스템은 대량의 이미지를 신속하게 분석하여 조작 가능성이 있는 사례에 플래그를 표시하고, 전문가가 추가 검증을 할 수 있도록 합니다. 이를 통해 이미지 인증 워크플로우의 효율성을 높이고 새로운 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다. 이처럼 새로운 형태의 이미지 조작이 등장하면 탐지 알고리즘을 업데이트하고 새로운 위협에 대응할 수 있도록 재교육하여 위조 이미지에 대한 지속적인 효과를 보장합니다.

경쟁 심화로 인한 원자재 수급 가능 여부

원료를 둘러싼 치열한 경쟁은 기술 혁신을 위한 연구개발 노력에서 자원과 관심을 분산시킬 수 있습니다. 제조업체는 새롭고 개선된 위조 이미지 감지 기술 개발에 투자하기보다는 비용 절감 방안과 기존 제품의 최적화에 더 집중할 수 있습니다. 따라서 신규 진출기업은 경쟁력 있는 가격으로 신뢰할 수 있는 원자재 공급처를 확보하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 기존 기업과의 효과적인 경쟁에 방해가 될 수 있습니다.

COVID-19의 영향

원격 근무와 온라인 교류는 가공 이미지의 확산을 증폭시켜 시장 성장을 가속하고 있습니다. 그러나 경제의 불확실성은 일부 조직의 예산을 제한하고 구매 결정에 영향을 미치고 있습니다. 또한 공급망의 혼란과 물류 문제도 생산과 유통에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고, 잘못된 정보에 대응해야 할 필요성이 AI와 머신러닝의 혁신을 촉진하고 탐지 능력을 향상시키고 있습니다.

전자 워터마크 및 디지털 서명 분야는 예측 기간 중 가장 큰 시장으로 성장할 것으로 예상됩니다.

전자 워터마크와 디지털 서명의 존재는 이미지 조작 및 변조에 대한 억지력으로 작용하기 때문에 전자 워터마크 및 디지털 서명 부문은 유리한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 이미지에 원본 이미지를 추적할 수 있는 식별자가 부착되어 있다는 것을 알면 악의적인 행위자가 가짜 또는 변조된 이미지를 만들려는 시도를 억제하고 잘못된 정보의 확산을 줄일 수 있습니다.

예측 기간 중 헬스케어 및 의료 영상 분야가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.

헬스케어 및 의료 영상 분야는 예측 기간 중 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 미국의 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 및 유럽의 GDPR(EU 개인정보보호규정)(General Data Protection Regulation)과 같은 규제 준수에 따라 규정 준수 및 법적 위험 감소를 위한 위조 이미지 감지 기술 채택이 증가하고 있습니다. 위조 이미지 탐지 기술의 채택을 촉진하고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역 :

아시아태평양은 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 아시아태평양의 E-Commerce 및 소셜미디어 분야가 급성장하면서 위조 이미지 감지 솔루션에 대한 비즈니스 기회를 제공하고 있으며, E-Commerce 플랫폼과 소셜미디어 네트워크는 가짜 상품 이미지와 가공된 이미지의 확산에 대응하기 위해 위조 이미지 감지 툴에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 가짜 상품 이미지와 가공된 비주얼의 확산에 대응할 필요가 있으며, 탐지 툴에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 또한 이러한 분야의 발전은 위조 이미지 탐지의 기술 혁신을 촉진하여 보다 정확하고 효율적인 탐지 알고리즘으로 이어지고 있습니다.

CAGR이 가장 높은 지역 :

북미는 세계 최대 규모의 E-Commerce 플랫폼과 소셜미디어 네트워크를 보유하고 있으며, 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 가짜 상품 이미지, 조작된 비주얼, 가짜 정보를 퍼뜨리는 악의적인 행위자들의 표적이 되고 있습니다. 이에 따라 디지털 컨텐츠의 무결성을 보호하고 사기로부터 소비자를 보호하기 위해 위조 이미지 감지 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 탐지 기술의 발전, 정확도 향상, 시장 범위 확대를 위한 협업이 시장의 성장과 성숙에 기여하고 있습니다.

무료 커스터마이징 제공:

이 보고서를 구독하는 고객은 다음과 같은 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 사용할 수 있습니다. :

  • 기업 개요
    • 추가 시장 기업의 종합적인 프로파일링(최대 3사)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(최대 3사)
  • 지역 세분화
    • 고객의 관심에 따른 주요 국가별 시장 추정치, 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 입지, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서문

  • 개요
  • 이해관계자
  • 조사 범위
  • 조사 방법
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 검증
    • 조사 어프로치
  • 조사 정보원
    • 1차 조사 정보원
    • 2차 조사 정보원
    • 전제조건

제3장 시장 동향 분석

  • 촉진요인
  • 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 기술 분석
  • 용도 분석
  • 최종사용자 분석
  • 신흥 시장
  • COVID-19의 영향

제4장 Porter's Five Forces 분석

  • 공급 기업의 교섭력
  • 구매자의 교섭력
  • 대체품의 위협
  • 신규 진출업체의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계

제5장 세계의 페이크 영상 탐지 시장 : 제공별

  • 솔루션
    • 컨텐츠 진정성 검증
    • AI 생성 컨텐츠 탐지
    • 딥페이크 영상 탐지
    • 포토샵 이미지 탐지
    • 실시간 탐지
    • 모바일 앱
    • 브라우저 확장 기능
  • 서비스
    • 지원과 정비
    • 도입과 통합
    • 컨설팅
  • 기타 제공

제6장 세계의 페이크 영상 탐지 시장 : 도입 모델별

  • 온프레미스
  • 클라우드

제7장 세계의 페이크 영상 탐지 시장 : 조직 규모별

  • 대기업
  • 중소기업

제8장 세계의 페이크 영상 탐지 시장 : 기술별

  • 기계학습(ML)과 딥러닝(DL)
    • Convolutional Neural Networks
    • 생성적 적대 네트워크(GAN)
  • 영상 감정
    • 메타데이터 분석
    • 에러 레벨 분석
  • 워터마크와 디지털 서명
  • AI 기반 탐지 알고리즘
  • 블록체인 기반 검증 시스템
  • 기타 기술

제9장 세계의 페이크 영상 탐지 시장 : 용도별

  • 소셜미디어 플랫폼
  • E-Commerce와 온라인 마켓플레이스
  • 뉴스 및 미디어 조직
  • 헬스케어와 의료 영상
  • 부정 탐지
  • 기타 용도

제10장 세계의 페이크 영상 탐지 시장 : 최종사용자별

  • 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI)
  • 정부
  • 통신
  • 부동산
  • 교육기관
  • 기타 최종사용자

제11장 세계의 페이크 영상 탐지 시장 : 지역별

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 카타르
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동 및 아프리카

제12장 주요 발전

  • 계약, 파트너십, 협업, 합병사업
  • 인수합병
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제13장 기업 프로파일링

  • Adobe Inc
  • BioID
  • Blackbird.AI
  • CyberExtruder
  • Deepware Scannerand
  • DuckDuckGoose AI
  • Facia
  • Gradiant
  • Hitachi Terminal Solutions Korea Co. Ltd
  • Honeywell International
  • iDenfy
  • Image Forgery Detector
  • InVID
  • iProov
  • Microsoft Corporation
  • Q-integrity
  • Reality Defender
  • Sensity AI
  • Truepic
KSA 24.06.10

According to Stratistics MRC, the Global Fake Image Detection Market is accounted for $0.4 billion in 2023 and is expected to reach $5.2 billion by 2030 growing at a CAGR of 43.6% during the forecast period. Fake image detection involves the use of algorithms and techniques to identify manipulated or fabricated images. It typically employs methods such as reverse image search, metadata analysis, and digital forensics to uncover inconsistencies or anomalies in the image data. Advanced machine learning and deep learning approaches are also utilized to detect subtle alterations, such as image splicing or manipulation artifacts.

Market Dynamics:

Driver:

Proliferation of misinformation

The continuous spread of misinformation challenges developers to innovate and improve fake image detection algorithms. This leads to advancements in image analysis, machine learning, and artificial intelligence to better identify manipulated or fake images. Organizations and individuals seek reliable methods to verify the authenticity of images to combat the spread of misinformation. This growth attracts new players and investments into the market, fostering competition and driving innovation.

Restraint:

High production costs and difficulty in application

High production costs may make fake image detection solutions prohibitively expensive for smaller businesses, organizations, or individuals, limiting their accessibility. This could result in a scenario where only larger entities with substantial budgets can afford to implement effective fake image detection measures. Moreover potential customers may delay or forgo adoption due to perceived barriers, resulting in a longer timeframe for market expansion and maturity.

Opportunity:

Advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)

Artificial intelligence and machine learning enable automation of fake image detection processes, reducing the need for manual intervention. Automated detection systems can quickly analyze large volumes of images, flagging potential instances of manipulation for further review by human experts. This increases the efficiency of image authentication workflows and enables faster response to emerging threats. Thus as new forms of image manipulation emerge, detection algorithms can be updated and retrained to stay ahead of emerging threats, ensuring continued effectiveness in combating fake images.

Threat:

Availability of raw materials with intense competition

Intense competition for raw materials may divert resources and attention away from research and development efforts aimed at innovation. Manufacturers may focus more on cost-cutting measures and optimizing existing products rather than investing in the development of new and improved fake image detection technologies. Hence new entrants may struggle to secure reliable sources of raw materials at competitive prices, hindering their ability to compete effectively with established companies.

Covid-19 Impact

Remote work and online interactions have amplified the dissemination of manipulated images, driving market growth. However, economic uncertainties have constrained budgets for some organizations, impacting purchasing decisions. Additionally, supply chain disruptions and logistical challenges have affected production and distribution. Despite these hurdles, the necessity of combating misinformation has propelled innovation in AI and machine learning, enhancing detection capabilities.

The watermarking & digital signatures segment is expected to be the largest during the forecast period

The watermarking & digital signatures segment is estimated to have a lucrative growth, owing to the presence of watermarks or digital signatures acts as a deterrent against image manipulation or tampering. Knowing that images are marked with identifiers that can be traced back to their original source discourages malicious actors from attempting to create fake or altered images, thereby reducing the prevalence of misinformation.

The healthcare & medical imaging segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The healthcare & medical imaging segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, healthcare organizations are subject to strict regulatory requirements regarding data integrity, patient privacy, and medical image authenticity. Compliance with regulations such as the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in the United States and the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe drives the adoption of fake image detection technologies to maintain compliance and mitigate legal risks.

Region with largest share:

Asia Pacific is projected to hold the largest market share during the forecast period owing to the booming e-commerce and social media sectors in Asia Pacific present opportunities for fake image detection solutions. E-commerce platforms and social media networks are increasingly under pressure to combat the spread of fake product images and manipulated visuals, driving demand for detection tools. Moreover advances in these fields are driving innovation in fake image detection, leading to more accurate and efficient detection algorithms.

Region with highest CAGR:

North America is projected to have the highest CAGR over the forecast period, as North America is home to some of the world's largest e-commerce platforms and social media networks. These platforms are increasingly targeted by malicious actors spreading fake product images, manipulated visuals, and disinformation. As a result, there is a growing demand for fake image detection solutions to safeguard the integrity of digital content and protect consumers from fraudulent activities. Collaborations aimed at advancing detection technologies, improving accuracy, and expanding market reach contribute to the growth and maturity of the market.

Key players in the market

Some of the key players in the Fake Image Detection Market include Adobe Inc, BioID, Blackbird.AI, CyberExtruder, Deepware Scannerand, DuckDuckGoose AI, Facia, Gradiant, Hitachi Terminal Solutions Korea Co. Ltd, Honeywell International, iDenfy, Image Forgery Detector, InVID, iProov, Microsoft Corporation, Q-integrity, Reality Defender, Sensity AI and Truepic

Key Developments:

In April 2024, Adobe introduces firefly image 3 foundation model to take creative exploration and ideation to new heights. Significant advancements in speed of generation make the ideation and creation process more productive and efficient

In April 2024, Cognizant and Microsoft announce global partnership to expand adoption of generative AI in the enterprise, and drive industry transformation. This partnership also has the potential to significantly accelerate AI adoption and innovation in India.

In March 2024, Adobe expands collaboration with marriott international to deepen guest relationships through digital services and one-to-one personalization. This can help the company match individuals with the best options across its portfolio of more than 30 brands and nearly 8,800 properties.

Offerings Covered:

  • Solutions
  • Services
  • Other Offerings

Deployment Models Covered:

  • On-Premises
  • Cloud

Organization Sizes Covered:

  • Large Enterprises
  • Small & Medium Scale Enterprises

Technologies Covered:

  • Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL)
  • Image Forensics
  • Watermarking & Digital Signatures
  • AI-Based Detection Algorithms
  • Blockchain-Based Verification Systems
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Social Media Platforms
  • E-commerce & Online Marketplaces
  • News & Media Organizations
  • Healthcare & Medical Imaging
  • Fraud Detection
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
  • Government
  • Telecom
  • Real Estate
  • Educational Institutions
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Fake Image Detection Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Solutions
    • 5.2.1 Content Authenticity Verification
    • 5.2.2 AI-generated Content Detection
    • 5.2.3 Deepfake Image Detection
    • 5.2.4 Photoshopped Image Detection
    • 5.2.5 Real-Time Detection
    • 5.2.6 Mobile Apps
    • 5.2.7 Browser Extensions
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Support & Maintenance
    • 5.3.2 Deployment & Integration
    • 5.3.3 Consulting
  • 5.4 Other Offering

6 Global Fake Image Detection Market, By Deployment Model

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-Premises
  • 6.3 Cloud

7 Global Fake Image Detection Market, By Organization Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Large Enterprises
  • 7.3 Small & Medium Scale Enterprises

8 Global Fake Image Detection Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL)
    • 8.2.1 Convolutional Neural Networks
    • 8.2.2 Generative Adversarial Networks(GANs)
  • 8.3 Image Forensics
    • 8.3.1 Metadata Analysis
    • 8.3.2 Error Level Analysis
  • 8.4 Watermarking & Digital Signatures
  • 8.5 AI-Based Detection Algorithms
  • 8.6 Blockchain-Based Verification Systems
  • 8.7 Other Technologies

9 Global Fake Image Detection Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Social Media Platforms
  • 9.3 E-commerce & Online Marketplaces
  • 9.4 News & Media Organizations
  • 9.5 Healthcare & Medical Imaging
  • 9.6 Fraud Detection
  • 9.7 Other Applications

10 Global Fake Image Detection Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
  • 10.3 Government
  • 10.4 Telecom
  • 10.5 Real Estate
  • 10.6 Educational Institutions
  • 10.7 Other End Users

11 Global Fake Image Detection Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Adobe Inc
  • 13.2 BioID
  • 13.3 Blackbird.AI
  • 13.4 CyberExtruder
  • 13.5 Deepware Scannerand
  • 13.6 DuckDuckGoose AI
  • 13.7 Facia
  • 13.8 Gradiant
  • 13.9 Hitachi Terminal Solutions Korea Co. Ltd
  • 13.10 Honeywell International
  • 13.11 iDenfy
  • 13.12 Image Forgery Detector
  • 13.13 InVID
  • 13.14 iProov
  • 13.15 Microsoft Corporation
  • 13.16 Q-integrity
  • 13.17 Reality Defender
  • 13.18 Sensity AI
  • 13.19 Truepic
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