Marktstatistiken zur Erkennung gefälschter Bilder, Größen- und Anteilsanalysebericht, Prognose 2024 bis 2032
Der Markt für die Erkennung gefälschter Bilder konzentriert sich auf Technologien, die darauf ausgelegt sind, die Auswirkungen manipulierter oder gefälschter Bilder, darunter Deepfakes, bearbeitete Fotos und KI-generierte Medien, zu identifizieren, zu analysieren und abzumildern. Der Aufstieg sozialer Medien, die Erstellung digitaler Inhalte und Fortschritte bei KI-gesteuerten Bildbearbeitungstools haben die Verbreitung gefälschter Bilder erhöht, sodass Erkennungstools für Unternehmen, Regierungen und Einzelpersonen unverzichtbar geworden sind, um sich vor Fehlinformationen, Betrug und Reputationsschäden zu schützen.
Anforderung eines Musterexemplars des Berichts: https://g1b2.short.gy/D8f2up
Wichtige Markttreiber:
1. Verbreitung von Deepfakes und KI-generierten Medien: Fortschritte in der KI haben es einfacher gemacht, hochrealistische gefälschte Bilder und Videos zu erstellen, was den Bedarf an Erkennungstools erhöht.
2. Fehlinformationen und Fake News: Die wachsende Besorgnis über die Verwendung manipulierter Bilder in Desinformationskampagnen, insbesondere in der Politik, in sozialen Medien und im Journalismus, treibt die Nachfrage nach Lösungen zur Erkennung gefälschter Bilder an.
3. Betrugsprävention: Branchen wie E-Commerce, Banken und Versicherungen nutzen die Erkennung gefälschter Bilder, um Betrug wie gefälschte Ausweisdokumente oder manipulierte Beweise in Ansprüchen zu verhindern.
4. Erhöhtes Bewusstsein für Cybersicherheit: Die Erkennung gefälschter Bilder wird Teil der umfassenderen Cybersicherheitsstrategie zur Bekämpfung digitaler Bedrohungen im Zusammenhang mit Identitätsdiebstahl, Fehlinformationen und Markenimitation.
5. Technologische Fortschritte in KI und maschinellem Lernen: Neue Techniken in den Bereichen Bildanalyse, Computervision und KI verbessern die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Tools zur Erkennung gefälschter Bilder.
Marktsegmente:
• Nach Typ: Deepfake-Erkennung, Erkennung digital manipulierter Bilder, Erkennung KI-generierter Bilder.
• Nach Technologie: Maschinelles Lernen, KI-basierte Tools, Blockchain-Verifizierung, Bildforensik.
• Nach Endbenutzer: Medien und Unterhaltung, Regierung, BFSI (Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen), E-Commerce, Recht und Forensik sowie Social-Media-Plattformen.
Hauptakteure:
Führende Unternehmen auf dem Markt für die Erkennung gefälschter Bilder sind Truepic, Sensity AI, Deeptrace, Clarifai, Microsoft Azure, PimEyes, Serelay und Adobe (mit Tools wie Adobes Content Authenticity Initiative).
Regionale Einblicke:
• Nordamerika ist Marktführer aufgrund erheblicher Investitionen in KI- und Deepfake-Erkennungstechnologien, gepaart mit einem regulatorischen Fokus auf die Bekämpfung von Fehlinformationen und Betrug.
• Europa folgt mit zunehmenden staatlichen Maßnahmen zur Regulierung digitaler Inhalte und zur Verhinderung der Verbreitung von Fehlinformationen, insbesondere im Mediensektor.
• Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich schnell wachsen, getrieben durch zunehmende Bedenken hinsichtlich Deepfakes und manipulierter Inhalte, insbesondere in Regionen mit starker Nutzung sozialer Medien.
Detaillierte Zusammenfassung des Forschungsberichts durchsuchen: https://www.uniprismmarketresearch.com/verticals/information-communication-technology/fake-image-detection.html
Marktwachstumsprognosen:
Der globale Markt für die Erkennung gefälschter Bilder soll von 2023 bis 2030 voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 17-20 % wachsen, getrieben durch die steigende Bedrohung durch Deepfakes, die Notwendigkeit der Betrugsprävention und die wachsende Besorgnis über digitale Fehlinformationen. Mit der Weiterentwicklung der KI- und maschinellen Lerntechnologien wird erwartet, dass sich die Genauigkeit und Skalierbarkeit von Lösungen zur Erkennung gefälschter Bilder verbessern und das Marktwachstum weiter ankurbeln wird.
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