偽のイメージの検出の市場のサイズ

偽画像検出市場規模は2023年に800万米ドルで評価され、2024年から2032年の間に20%以上のCAGRを登録すると推定されています。 誤解と変容の増殖は、偽市場における成長を促進しています。 偽物画像の普及と害の潜在性が認められているため、問題の公的な認識が高まっています。 これは、ユーザーが本物と操作された材料間で識別するのを助けるかもしれないソリューションの要求を駆動しました。

公共の観点から、選挙を勝ち取ったり、暴力を招いたりするために、写真を変更したりすることができます。 深淵の社会的影響や、洗練された写真の不調がより鮮明になるにつれて、これらの危険性を減らすための技術を見つけることが増えています。 これは、政府や社会的なアドボカシーグループが検出技術に投資することを奨励しています。

企業や組織のブランドの評判を保護する必要性は偽のイメージの検出の市場の採用を燃やしました。 ソーシャルメディアプラットフォームは、不正な写真の拡散のための理想的な環境を作成します。 コンテンツは、その正当性が検証される前に大きな聴衆に到達し、秒単位でウイルスになる可能性があります。 単一の編集されたイメージは、ソーシャルメディアの消火器を無視し、ブランドの評判を瞬時に破壊することができます。

ディープファクシミリや他の高度な偽造ツールがより広く利用可能になると、特定の企業をターゲットとする偽物の写真を現実的で説得する可能性が高まっています。 これは、予防的検出の重要性を強調し、最初の場所での誤解の拡大を防ぐ。 さらに、破損したブランドイメージが回復するまで数年かかることがあります。 偽物写真の周りの負の宣伝は、オンラインを主張することができます, 潜在的な買い手を開示し、企業のコラボレーションを侵害します, そのうちのすべてがタイムリーな検出に投資の増加の需要を調達しています.

たとえば、2023年5月、ニューヨークタイムズは、ペンタゴン付近の爆発に似た、密接な黒い煙のAI生成イメージが、投資家の間で恐怖の短い期間を引き起こし、重要な株式市場ダウンターンにつながることを報告しました。 不安定なイメージは、人工知能(AI)を用いて製造する可能性が高いと疑われ、急速に解約され、金融市場や投資家の感情に対する偽のイメージの潜在的な影響を強調した。 あらゆるブランド、会社、組織の全体的な評判を妨げ、適切な検出技術を見つける必要性を妨げるのにAI-generated偽のイメージが使用されるかを示します。

画像操作の進化技術は、偽物画像検出市場にとって大きな課題であり、潜在的に成長を遅くしています。 偽物画像の作成者は、常に新しい方法を開発し、検出を回避します。 Deepfakesは、例えば、実際のビデオから実質的に検出できない、非常にリアルなフォグリーを作るために人工知能を使用します。 これらのアプローチが進むにつれて、従来の検出アルゴリズムは効果が低下します。 競争を先取りするために、研究開発の継続的な投資が必要です。

これに伴い、AI搭載の検知は、実際の写真と変更された写真の膨大なデータセットに大きく依存してアルゴリズムを訓練します。 ただし、最新の変更技術で最新のデータセットを最新の状態に保つことは難しい場合があります。 現行のデータベースでは、新しいフォグリーは、検出スキルのブラインドスポットを作成することは有効ではありません。

偽画像検出市場動向

偽のイメージの検出の企業は重要な技術の進歩を目撃しました。 より高度の深い学習の技術、特に条件付きニューラルネットワーク(CNNs)は偽の映像の同一証明の正確さを非常に高めます。 CNNは、微細な矛盾やパターンが操作を示すために写真を評価することができ、より正確な鍛造品の識別を得ることができます。 データの収集とラベリング技術の高度化により、AIモデルのトレーニングのためのより豊かで多様化するデータセットが生まれます。 これらのデータセットは、さまざまな種類の偽造品を特定し、コンピュータを一般化し、より強固になることを可能にする、画像の種類、変更技術、およびコンテンツの広い範囲を提供します。

さらに、強力なクラウドコンピューティングプラットフォームの出現により、大規模なAIモデルを効率的に実行するために必要な処理能力とスケーラビリティが有効になっています。 これにより、大量の画像のリアルタイム解析が可能になり、さまざまなアプリケーションで検出ソリューションがより有用になります。

例えば、2023年10月、全サイクル検証プラットフォーム「Fake's Sake」を発売し、深淵や合成不正を検知する画期的なプラットフォームです。 このイノベーションにより、ユーザーはアップロードされた画像の類似性を人工的に作成することができます。 Sumsubの社内AI/MLリサーチラボは、プラットフォームの開発の背後にある4つの異なる機械学習モデルを組み立て、深層化および合成不正検知を行います。

偽画像検出市場分析

提供に基づいて、市場はソフトウェアおよびサービスに分けられます。 ソフトウェアセグメントは、2032年までに3億米ドルを突破すると予想されます。 ソフトウェアソリューションは、開発コストが複数のユーザーによって共有されるため、サービスベースの選択肢よりも費用対効果が大きいため、組織、特に中小企業(中小企業/中小企業)にとってより魅力的なソリューションとなります。 さらに、ソフトウェアソリューションは非常にスケーラブルです。ライセンスはオンデマンドを追加でき、コストを管理できます。

展開モデルに基づき、偽物画像検出市場をオンプレミスやクラウドに分類します。 2023年の市場シェアの約70%を占めるクラウドセグメント。 クラウドベースのソリューションは、インターネット接続でどこからでも簡単に利用できます。 企業は、各ユーザーの費用対効果の高いハードウェアインフラやソフトウェアライセンスに投資する必要はありません。

クラウドソリューションは、オンデマンドのスケーラビリティを提供し、組織は、ニーズが変化するにつれて、処理とストレージの要件を迅速に適応させることができます。 これは、ワークロードを変更して企業に特にアピールするクラウドソリューションになります。 クラウド展開は、ハードウェアとソフトウェアの入手と維持の最先端支出を削除します。 クラウドプロバイダは、インフラストラクチャとソフトウェアのアップグレードを処理し、会社のITスタッフを解放し、所有コスト全体を削減します。

北米は、2023年に約34%の主要シェアで、世界的な偽物画像検出市場で最速成長地域です。 北米は、オンライン素材の消費のためのホットスポットであり、地域は、誤った情報や変容の試みを取り巻く問題に対する高い意識によって特徴付けられます。 これは、誤った画像を検出するためのソリューションのための巨大な必要性を作成します。

北アメリカの政府, 特に米国, インターネットの誤解の広がりを戦うための積極的な行動ルール. これらの制限は、彼らが共有するコンテンツに対して、ソーシャルメディアサイトを会計可能にし、それらが検出システムを実装するように促します。 さらに、北米は世界で最も著名な技術事業の一部です。その多くは、偽造の画像検出技術を積極的に作成・提供しています。 これにより、地域内の企業に技術がよりアクセスできるようになります。

フランス、ドイツ、イギリス、オランダなどのヨーロッパ諸国は、偽の画像検出市場で重要な成長を目撃しています。 近年、欧州は誤解の試みのための戦場になりました。 これは、問題の公的な意識を高め、それに対処するための政治努力を燃やしました。 政府は、責任あるソーシャルメディアサイトを保持するための法律を制定し、検出技術の需要が増加しました。 さらに、欧州は、一般データ保護規則(GDPR)などの他の領域よりも厳しいデータプライバシー要件を持っています。 このプライバシーを重視したのは、テクノロジー企業がこれらの要件を順守する検出技術を作成することが必要です。 これは、プライバシー保護の検出技術のための市場を作成します。

UAEやサウジアラビアのインターネット、スマートフォンなどの国々のMEA地域を中心に急速に成長しています。 この拡張デジタルランドスケープは、偽物画像の広がりのための肥沃な地面を作成し、検出ソリューションの必要性を燃料にします。

偽画像検出市場シェア

2023年、Microsoft Corporation Google社とAmazon社が24%を超える収益シェアを保有 マイクロソフトは、偽の画像をMicrosoft Azureクラウドサービスに検出するための機能を組み込んでおり、ビジネスや開発者が画像を分析、適度、フィルタリングするためのスケーラブルで手頃な価格のソリューションを提供します。

Amazonは、クラウドベースの機械学習機能を利用して、Amazon Web Services(AWS)を通じて人工知能(AI)を活用した画像解析サービスを提供しています。 これにより、企業がコンテンツの適性を強化し、ブランドの完全性を効果的に保護することができます。 Googleは、偽の画像検出プロセスにおける透明性と説明責任を維持し、ユーザーの詳細な説明と洞察を画像分析の背後にある方法論と偽物の画像の識別に提供します。 このアプローチは、Googleの画像検証技術で信頼と自信を築きます。

偽イメージ検出市場企業

偽の画像検出業界で動作する主要な企業は、次のとおりです。

• アマゾン
• サイトマップ
• マイクロソフト株式会社
• クリアビューAI
• DuckDuckGoose AI(ダック・ダック・ゴース・AI)
• ファシア
• Ghiro AI(ジャイロAI)
• グラディアン
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• イメージのforgeryの探知器
• トピックス
• インテル
• メタAI
• Qインテグレーション
• センティネルAI
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偽画像検出業界ニュース

• 2024年3月、BioIDは、バイオメトリック認証とデジタルアイデンティティ認証を改ざんした画像や動画から保護することを目的とした、深層検出ソフトウェアのアップグレード版を発表しました。 リアルタイム解析を活用し、ディープファクターやAIによるコンテンツの特定、セキュリティ対策全般の充実を図っています。
• 2023年8月、Googleは、AIで生成された画像を検出し、ディープファクターとの闘いに役立つように設計されたSynthIDと呼ばれる透かしツールを開始しました。 ツールは、GoogleのAIイメージジェネレータ、Googleクラウドの機械学習プラットフォームVertexでホストされているImagenのユーザーのために現在利用可能です。 シンセ ID は 2 つのニューラル ネットワークを使用して、人間の目に見えないイメージに埋め込まれたパターンを作成し、2 番目のニューラルネットワークは、イメージが透かしを持っているかどうかを識別するためにパターンを検出することができます。

偽のイメージの検出の市場調査のレポートは企業の深い適用範囲を含んでいます 2021年から2032年までの収益(USD Billion)の面で推定と予測 以下のセグメントの場合:

市場、提供によって

• ソフトウェア
  • Deepfakeのイメージの検出
  • Photoshoppedイメージ検出
  • AI生成画像検出
  • リアルタイム検証
  • その他
• サービス
  • コンサルティングサービス
  • 統合と展開
  • サポートとメンテナンス

市場、展開モデルによる

• オンプレミス
• クラウド

市場、組織規模による

• 大きい企業
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