Marktgröße für die Erkennung gefälschter Bilder – nach Angebot (Software, Dienste), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), nach Endbenutzer (BFSI, Regierung, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Medien und Unterhaltung) und Prognose, 2024 – 2032
Published Date: July - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 240 | Industry: Media and IT | Format: Report available in PDF / Excel Format
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Marktgröße für die Erkennung gefälschter Bilder – nach Angebot (Software, Dienste), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, KMU), nach Endbenutzer (BFSI, Regierung, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Medien und Unterhaltung) und Prognose, 2024–2032
Marktgröße für die Erkennung gefälschter Bilder
Die Marktgröße für die Erkennung gefälschter Bilder wurde im Jahr 2023 auf 800 Millionen USD geschätzt und dürfte zwischen 2024 und 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von über 20 % verzeichnen. Die Verbreitung von Fehlinformationen und Desinformation treibt das Wachstum auf dem Markt für Fälschungen voran. Da die Verbreitung gefälschter Bilder zunimmt und ihr Schadenspotenzial anerkannt wird, wächst das öffentliche Bewusstsein für das Problem. Dies hat die Nachfrage nach Lösungen erhöht, die Benutzern helfen können, zwischen echtem und manipuliertem Material zu unterscheiden.
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Die Möglichkeit, Bilder zu verändern, kann verwendet werden, um die öffentliche Meinung zu ändern, Wahlen zu gewinnen oder sogar zu Gewalt anzustiften. Da die potenziellen sozialen Auswirkungen von Deepfakes und anderen raffinierten Bildfälschungen immer deutlicher werden, besteht ein zunehmender Bedarf an der Entwicklung von Techniken zur Reduzierung dieser Gefahren. Dies hat Regierungen und soziale Interessengruppen ermutigt, in Erkennungstechnologie zu investieren.
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Basisjahr | 2023 |
| Marktgröße zur Erkennung gefälschter Bilder im Jahr 2023 | 800 Millionen USD |
| Prognosezeitraum | 2024 – 2032 |
| Prognosezeitraum 2024 – 2032 CAGR | 20 % |
| Wertprognose für 2032 | 4,2 Milliarden USD |
| Historische Daten für | 2021–2023 |
| Anzahl der Seiten | 250 |
| Tabellen, Diagramme und Zahlen | 300 |
| Abgedeckte Segmente | Angebot, Bereitstellungsmodell, Organisationsgröße, Endbenutzer |
| Wachstumstreiber |
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| Fallstricke und Herausforderungen |
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Welche Wachstumschancen bietet dieser Markt?
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Die Notwendigkeit, den Ruf der Marke von Unternehmen und Organisationen zu schützen, hat die Einführung des Marktes zur Erkennung gefälschter Bilder vorangetrieben. Social-Media-Plattformen schaffen ein ideales Umfeld für die Verbreitung gefälschter Fotos. Inhalte können innerhalb von Sekunden viral werden und ein großes Publikum erreichen, bevor ihre Legitimität bestätigt wird. Ein einziges bearbeitetes Bild kann einen Feuersturm in den sozialen Medien auslösen und den Ruf einer Marke im Handumdrehen zerstören.
Da Deepfakes und andere fortschrittliche Fälschungstools immer weiter verbreitet werden, steigt die Möglichkeit, realistische und überzeugende gefälschte Bilder zu erstellen, die auf bestimmte Unternehmen abzielen. Dies unterstreicht die Bedeutung einer proaktiven Erkennung, um die Verbreitung von Fehlinformationen von vornherein zu verhindern. Darüber hinaus kann es Jahre dauern, bis sich ein beschädigtes Markenimage erholt. Die negative Publizität gefälschter Fotos kann online bestehen bleiben, potenzielle Käufer abschrecken und Unternehmenskooperationen gefährden, was die Forderung nach erhöhten Investitionen in die rechtzeitige Erkennung angekurbelt hat.
So berichtete die New York Times im Mai 2023, wie ein von KI generiertes Bild von dichtem, schwarzem Rauch, der einer Explosion in der Nähe des Pentagons ähnelte, bei Anlegern eine kurze Phase der Angst auslöste, die zu einem erheblichen Börsenrückgang führte. Das beunruhigende Bild, bei dem es sich vermutlich um eine Fälschung handelte, die wahrscheinlich mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurde, wurde schnell entlarvt, was die potenziellen Auswirkungen gefälschter Bilder auf die Finanzmärkte und die Anlegerstimmung verdeutlichte. Dies zeigt, wie KI-generierte gefälschte Bilder verwendet werden, um den Ruf einer Marke, eines Unternehmens oder einer Organisation zu schädigen, und dass geeignete Erkennungstechniken entwickelt werden müssen.
Die sich weiterentwickelnden Techniken der Bildmanipulation stellen eine große Herausforderung für den Markt zur Erkennung gefälschter Bilder dar und verlangsamen möglicherweise dessen Wachstum. Die Ersteller gefälschter Bilder entwickeln ständig neue Methoden, um der Erkennung zu entgehen. Deepfakes beispielsweise verwenden künstliche Intelligenz, um äußerst lebensechte Fälschungen zu erstellen, die auf echten Videos praktisch nicht zu erkennen sind. Mit der Weiterentwicklung dieser Ansätze werden herkömmliche Erkennungsalgorithmen weniger effektiv. Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, sind kontinuierliche Investitionen in Forschung und Entwicklung erforderlich.
Darüber hinaus hängt die KI-gestützte Erkennung weitgehend von riesigen Datensätzen mit echten und veränderten Fotos ab, um ihre Algorithmen zu trainieren. Es kann jedoch eine Herausforderung sein, diese Datensätze mit den neuesten Änderungstechniken auf dem neuesten Stand zu halten. Neue Fälschungen werden in aktuellen Datenbanken möglicherweise nicht effektiv dargestellt, was zu blinden Flecken bei der Erkennung führt.
Markttrends bei der Erkennung gefälschter Bilder
Die Branche der Erkennung gefälschter Bilder hat bedeutende technologische Fortschritte erlebt. Fortschrittlichere Deep-Learning-Techniken, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), verbessern die Genauigkeit der Erkennung gefälschter Bilder erheblich. CNNs können Bilder auf winzige Unstimmigkeiten und Muster untersuchen, die auf Manipulation hinweisen, was zu einer genaueren Identifizierung von Fälschungen führt. Fortschritte bei der Datenerfassung und bei Kennzeichnungstechniken führen zu umfangreicheren und vielfältigeren Datensätzen für das Training von KI-Modellen. Diese Datensätze bieten eine breitere Palette an Bildtypen, Änderungstechniken und Inhalten, sodass Computer verallgemeinern und bei der Erkennung verschiedener Arten von Fälschungen robuster werden können.
Darüber hinaus hat die Entstehung leistungsstarker Cloud-Computing-Plattformen die Verarbeitungskapazität und Skalierbarkeit ermöglicht, die erforderlich sind, um große KI-Modelle effizient auszuführen. Dies ermöglicht die Echtzeitanalyse einer großen Menge an Bildern, wodurch Erkennungslösungen in einer Vielzahl von Anwendungen nützlicher werden.
So brachte beispielsweise im Oktober 2023 Sumsub, eine Plattform zur Verifizierung des gesamten Zyklus, „For Fake’s Sake“ auf den Markt, eine bahnbrechende Plattform zur Erkennung von Deepfakes und synthetischem Betrug. Diese Innovation ermöglicht es Benutzern, die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, mit der ein hochgeladenes Bild künstlich erstellt wurde. Hinter der Entwicklung der Plattform steht das unternehmenseigene KI/ML-Forschungslabor von Sumsub, das vier verschiedene maschinelle Lernmodelle zur Erkennung von Deepfakes und synthetischem Betrug zusammengestellt hat.
Marktanalyse zur Erkennung gefälschter Bilder
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Basierend auf den Angeboten ist der Markt in Software und Dienstleistungen unterteilt. Das Softwaresegment wird bis 2032 voraussichtlich die Marke von 3 Milliarden USD überschreiten. Softwarelösungen sind in der Regel kostengünstiger als servicebasierte Alternativen, da die Entwicklungskosten auf mehrere Benutzer aufgeteilt werden, was sie für Unternehmen, insbesondere kleinere und mittlere Unternehmen (KMU/KMU), attraktiver macht. Darüber hinaus sind Softwarelösungen sehr skalierbar – Lizenzen können bei Bedarf hinzugefügt werden, was zur Kostenkontrolle beiträgt.
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Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird der Markt für die Erkennung gefälschter Bilder in On-Premises und Cloud unterteilt. Das Cloud-Segment machte im Jahr 2023 rund 70 % des Marktanteils aus. Cloudbasierte Lösungen sind von jedem Ort mit Internetverbindung aus problemlos verfügbar. Unternehmen müssen nicht in kostspielige Hardware-Infrastruktur oder Softwarelizenzen für jeden Benutzer investieren.
Cloud-Lösungen bieten Skalierbarkeit bei Bedarf, sodass Unternehmen ihre Verarbeitungs- und Speicheranforderungen schnell an sich ändernde Anforderungen anpassen können. Dies macht Cloud-Lösungen besonders attraktiv für Unternehmen mit wechselnden Arbeitslasten. Durch die Bereitstellung in der Cloud entfallen die Vorabausgaben für den Erwerb und die Wartung von Hardware und Software. Cloud-Anbieter kümmern sich um Infrastruktur- und Software-Upgrades, entlasten so das IT-Personal eines Unternehmens und senken die Gesamtbetriebskosten.
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Nordamerika ist die am schnellsten wachsende Region auf dem globalen Markt für die Erkennung gefälschter Bilder mit einem Marktanteil von rund 34 % im Jahr 2023. Nordamerika ist ein Hotspot für den Online-Materialkonsum und die Region zeichnet sich durch ein hohes Maß an Bewusstsein für die Probleme rund um Fehlinformationen und Desinformationsversuche aus. Dies schafft einen enormen Bedarf an Lösungen zur Erkennung falscher Bilder.
Regierungen in Nordamerika, insbesondere in den Vereinigten Staaten, erlassen nach und nach Regeln, um die Verbreitung von Fehlinformationen im Internet zu bekämpfen. Diese Beschränkungen machen Social-Media-Sites für die von ihnen geteilten Inhalte verantwortlich und veranlassen sie, Erkennungssysteme zu implementieren. Darüber hinaus sind in Nordamerika einige der weltweit bedeutendsten Technologieunternehmen ansässig, von denen viele aktiv Technologien zur Erkennung gefälschter Bilder entwickeln und bereitstellen. Dies macht die Technologie für Unternehmen in der Region zugänglicher.
Auch europäische Länder wie Frankreich, Deutschland, Großbritannien und die Niederlande verzeichnen ein signifikantes Wachstum auf dem Markt für die Erkennung gefälschter Bilder. In den letzten Jahren ist Europa zum Schlachtfeld für Desinformationsversuche geworden. Dies hat das öffentliche Bewusstsein für das Problem geschärft und politische Bemühungen zur Lösung des Problems angeheizt. Regierungen erlassen Gesetze, um Social-Media-Sites zur Verantwortung zu ziehen, was zu einer erhöhten Nachfrage nach Erkennungstechnologien führt. Darüber hinaus gelten in Europa strengere Datenschutzanforderungen als in anderen Bereichen, wie beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Diese Betonung des Datenschutzes erfordert von Technologieunternehmen, Erkennungstechnologien zu entwickeln, die diese Anforderungen erfüllen. Dadurch entsteht ein Markt für datenschutzfreundliche Erkennungstechniken.
In der gesamten MEA-Region in Ländern wie den Vereinigten Arabischen Emiraten und Saudi-Arabien wächst die Internet- und Smartphone-Nutzung rasant. Diese wachsende digitale Landschaft schafft einen fruchtbaren Boden für die Verbreitung gefälschter Bilder und erhöht den Bedarf an Erkennungslösungen.
Marktanteil bei der Erkennung gefälschter Bilder
Im Jahr 2023 dominierten Microsoft Corporation, Google und Amazon den Markt mit einem Umsatzanteil von über 24 %. Microsoft integriert Funktionen zur Erkennung gefälschter Bilder in seine Microsoft Azure-Clouddienste und bietet Unternehmen und Entwicklern skalierbare und kostengünstige Lösungen zum effektiven Analysieren, Moderieren und Filtern von Bildern.
Amazon bietet über Amazon Web Services (AWS) Bildanalysedienste auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) an und nutzt cloudbasierte Funktionen für maschinelles Lernen, um gefälschte Bilder umgehend zu identifizieren und zu kennzeichnen. Dies ermöglicht Unternehmen, ihre Inhaltsmoderation zu stärken und die Integrität ihrer Marke effektiv zu schützen. Google sorgt für Transparenz und Rechenschaftspflicht im Prozess der Erkennung gefälschter Bilder, indem es Benutzern detaillierte Erklärungen und Einblicke in die Methodik hinter der Bildanalyse und Identifizierung gefälschter Bilder bietet. Dieser Ansatz schafft Vertrauen in die Bildverifizierungstechnologien von Google.
Unternehmen auf dem Markt für die Erkennung gefälschter Bilder
Wichtige Unternehmen, die in der Branche der Erkennung gefälschter Bilder tätig sind, sind
- Amazon
- Microsoft Corporation
- Clearview AI
- DuckDuckGoose AI
- Facia
- Ghiro AI
- Gradiant
- iDenfy
- Image Forgery Detector
- Imagga
- Intel
- Meta AI
- Q-integrity
- Sentinel AI
- Truepic
Neuigkeiten zur Branche der Erkennung gefälschter Bilder
- Im März 2024 enthüllte BioID eine verbesserte Version seiner Deepfake-Erkennungssoftware, die darauf abzielt, biometrische Authentifizierung und digitale Identitätsüberprüfung vor gefälschten Bildern und Videos zu schützen. Mithilfe von Echtzeitanalysen bekämpft die Software Identitätsfälschung, indem sie Deepfakes und KI-manipulierte Inhalte genau identifiziert und so die allgemeinen Sicherheitsmaßnahmen verbessert.
- Im August 2023 brachte Google ein Wasserzeichentool namens SynthID auf den Markt, das KI-generierte Bilder erkennen und Deepfakes bekämpfen soll. Das Tool ist derzeit für Benutzer von Googles KI-Bildgenerator Imagen verfügbar, der auf der Machine-Learning-Plattform Vertex von Google Cloud gehostet wird. SynthID verwendet zwei neuronale Netzwerke, um ein eingebettetes Muster im Bild zu erstellen, das für das menschliche Auge unsichtbar ist, und ein zweites neuronales Netzwerk kann das Muster erkennen, um festzustellen, ob ein Bild ein Wasserzeichen hat oder nicht.
Der Marktforschungsbericht zur Erkennung gefälschter Bilder umfasst eine detaillierte Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognosen hinsichtlich des Umsatzes (in Milliarden USD) von 2021 bis 2032 für die folgenden Segmente
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Markt nach Angebot
- Software
- Erkennung von Deepfake-Bildern
- Erkennung von Photoshop-Bildern
- Erkennung von KI-generierten Bildern
- Echtzeitverifizierung
- Sonstiges
- Dienste
- Beratungsdienste
- Integration und Bereitstellung
- Support und Wartung
Markt nach Bereitstellungsmodell
- Vor Ort
- Cloud
Markt nach Unternehmensgröße
- Großunternehmen
- KMU
Markt nach Endbenutzer
- BFSI
- Regierung
- Gesundheitswesen
- Telekommunikation
- Medien und Unterhaltung
- Sonstige
Die obigen Informationen gelten für die folgenden Regionen und Länder
- Nordamerika
- USA
- Kanada
- Europa
- Großbritannien
- Deutschland
- Frankreich
- Italien
- Spanien
- Russland
- Nordische Länder
- Restliches Europa
- Asien-Pazifik
- China
- Indien
- Japan
- Südkorea
- ANZ
- Südostasien
- Restlicher Asien-Pazifikraum
- Lateinamerika
- Brasilien
- Mexiko
- Argentinien
- Rest von Lateinamerika
- MEA
- Südafrika
- VAE
- Saudi-Arabien
- Rest von MEA
Autoren Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie groß ist die des Marktes für die Erkennung gefälschter Bilder?
Die Marktgröße der Erkennung gefälschter Bilder erreichte im Jahr 2023 800 Millionen USD und wird von 2024 bis 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 20 % verzeichnen, angeheizt durch die wachsende Besorgnis über Fehlinformationen und digitale Täuschung sowie die Fortschritte bei KI- und ML-Technologien.
Warum steigt die Nachfrage nach Cloud-Falschbilderkennung?
Das Segment der Cloud-basierten Lösungen verzeichnete im Jahr 2023 70 % des Marktanteils, aufgrund der Skalierbarkeit und Flexibilität in Verbindung mit der Kosteneffizienz und einfachen Integration von Cloud-Lösungen.
Warum wächst die nordamerikanische Branche der Falschbilderkennung?
Der nordamerikanische Markt verzeichnete im Jahr 2023 einen Umsatzanteil von 34 % aufgrund der robusten Technologieinfrastruktur der Region und der Präsenz führender Technologieunternehmen sowie zunehmender Investitionen in Cybersicherheitslösungen.
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