Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse zur Erkennung gefälschter Bilder, nach Lösung (Photoshop-Bilderkennung, Deepfake-Bilderkennung, Echtzeitüberprüfung, KI-generierte Bilderkennung und andere (Inhaltsauthentifizierung, mobile Apps)), nach Technologie (maschinelles Lernen). & KI und Bildverarbeitung & -analyse), nach Bereitstellung (Cloud und vor Ort), nach Branche (BFSI, Regierung, Verteidigung, IT & Telekommunikation, Medien & Unterhaltung und andere (Einzelhandel & E-Commerce)) und regionale Prognose , 2024-2032

Die Erkennung gefälschter Bilder ist der Prozess von Mechanismen, die Bilder oder Fotos erkennen, die gefälscht oder manipuliert wurden. Bei der Erkennung gefälschter Bilder werden gefälschte Bilder oder Videos erkannt, die durch Deep Learning oder andere Mechanismen generiert wurden. Bilder werden manipuliert, um Desinformation online über soziale Medien und andere Websites zu verbreiten. Daher werden Technologien zur Erkennung gefälschter Bilder verwendet, um Fehlinformationen zu erkennen, Kunstwerke zu authentifizieren und die Online-Sicherheit zu schützen.

Zu den verschiedenen Arten gefälschter Bilder gehören Deep-Fake-Bilder, mit Photoshop bearbeitete Bilder, KI-generierte Bilder und viele mehr. Mechanismen zur Erkennung gefälschter Bilder helfen dabei, Bilder zu authentifizieren, Online-Reputationen zu sichern, Fehlinformationen zu erkennen und vieles mehr. Die Verwendung dieser gefälschten oder Deepfake-Bilder hat negative Auswirkungen auf verschiedene Bereiche wie Journalismus, Politik, Unterhaltung, Finanzen und mehr. Zum Beispiel

• Laut Sumsub Research 2023 ist die Zahl der weltweit identifizierten Deepfakes in allen Sektoren von 2022 bis 2023 erheblich um das Zehnfache gestiegen, mit erheblichen regionalen Unterschieden: 1740 % Deepfake-Wachstum in Nordamerika, 780 % in Europa ( Inc. im Vereinigten Königreich), 1530 % im asiatisch-pazifischen Raum, 450 % im Nahen Osten und Afrika und 410 % in Lateinamerika.

Außerdem hat die Verbreitung von Fehlinformationen, Erpressung durch Betrug mit gefälschten Bildern und anderen Online-Betrügereien im Jahr 2020 zugenommen. Die gefälschten Bilder von Heilmitteln, die Menschen zum Kauf schädlicher Produkte zwingen, Bilder von manipulierten COVID-19-Behandlungsergebnissen und vieles mehr andere. Eine solche Zunahme von Betrügereien erhöhte die Nachfrage nach Tools zur Erkennung gefälschter Bilder auf dem Markt. Zum Beispiel

• Seit 2020 wurde ein Anstieg der Betrugs- und Phishing-Aktivitäten um etwa 94 % verzeichnet – deutliche Spitzenwerte, wie die 2,2 Millionen betrügerischen Websites, die allein im August identifiziert wurden.

Die Zunahme solcher mit Photoshop bearbeiteten Bilder, Deepfake-Bilder, KI-erstellten Bildern und anderen trägt zum Bedarf an fortschrittlichen Lösungen bei, die solche Bedrohungen erkennen und verhindern können.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Mikromakroökonomische Indikatoren


• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen


• Geschäftsstrategien der Hauptakteure


• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Analyse nach Branche

Der Markt ist in verschiedene Branchen kategorisiert, beispielsweise BFSI, Regierung, Verteidigung, IT und Telekommunikation, Medien und Unterhaltung und andere (Einzelhandel, E-Commerce).

Angesichts der wachsenden Mechanismen zur Bildmanipulation kann die Unterscheidung zwischen manipulierten und echten Bildern eine Herausforderung sein. Die Erkennung gefälschter Bilder mithilfe von Tools und Algorithmen ist bei der Bekämpfung solcher Probleme von entscheidender Bedeutung. Fachleute zur Erkennung gefälschter Bilder versuchen ständig, solche manipulierten, unsichtbaren Daten zu bekämpfen. Wenn Menschen auf verschiedene Fälle irreführender Bilder stoßen, wächst bei ihren Online-Erlebnissen Unglaube. Mit dem Wachstum modernisierter Technologie und der umfassenden Nutzung von Social-Media-Plattformen ist die Verbreitung und Manipulation gefälschter Bilder vorherrschender geworden als früher. Zum Beispiel

• Laut dem Deepfake Forensics Report 2024 von PeerJ ist YouTube mit 40 % der entdeckten Deepfakes der wichtigste Hub. Gleichzeitig sind X (Twitter) und Facebook für 25 % bzw. 20 % der gefälschten Inhalte verantwortlich.

Da sich Deepfake verbreitet, sind Social-Media-Unternehmen gezwungen, ihre Bemühungen zur Erkennung gefälschter Bilder zu beschleunigen. Video- und Bild-Bluffing hat einen direkten Einfluss auf die Cybersicherheit. Betrüger nutzen seit Jahren gefälschte Videos und Bilder, um Opfer auszutricksen und sie um ihr Geld zu erpressen. Zum Beispiel

• Im März 2024 reichte die italienische Premierministerin Giorgia Meloni rechtliche Schritte ein und forderte Schadensersatz in Höhe von 109.345 US-Dollar, nachdem ohne ihre Zustimmung eindeutig gefälschte Videos mit ihr erstellt und über das Internet verbreitet wurden.

Ein derartiger Anstieg der Anzahl gefälschter Bilder und Videos in sozialen Medien und anderen Plattformen steigert die Nachfrage nach Tools zur Erkennung gefälschter Bilder in der gesamten Medien- und Unterhaltungsbranche. 

Regionale Analyse

Umfangreiche Einblicke in den Markt gewinnen, Anfrage zur Anpassung

Der globale Markt zur Erkennung gefälschter Bilder ist in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Südamerika, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Asien-Pazifik. Im Jahr 2023 hatte Nordamerika aufgrund der schnelleren Akzeptanz fortschrittlicher Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) den höchsten Anteil am Markt für die Erkennung gefälschter Bilder. Mit dem Wachstum dieser fortschrittlichen Technologien nehmen auch Online-Betrug, Betrug mit gefälschten Bildern und Deepfake-Angriffe zu. Zum Beispiel

• Laut einer von NordVPN 2023 durchgeführten Umfrage war mehr als jeder vierte Erwachsene in den USA, etwa 24 %, Opfer eines Liebesbetrugs. Von den Bedrängten gaben 19 % an, dass sie durch diese Liebesbetrügereien zwischen 401 und 2.000 US-Dollar verloren haben. Die Studie ergab außerdem, dass 27 % der Erwachsenen in den USA sich mit einem Profil vernetzt haben, das sich als Bot oder Fake herausstellte, während weitere 27 % angaben, dass sie anstößige Bilder erhalten hatten, die sie nicht verlangten.

Daher kam es in den USA und Kanada zu einer Zunahme der Regeln und Vorschriften durch Regierungs- und Regulierungsbehörden. Darüber hinaus verfügt die Region über eine Präsenz prominenter Marktteilnehmer, die zum Wachstum des Marktes in Nordamerika beitragen.

Die Verteilung des globalen Marktes zur Erkennung gefälschter Bilder nach Herkunftsregion ist wie folgt:

• Nordamerika – 33 %


• Südamerika – 7 %


• Europa – 26 %


• Naher Osten und Afrika – 10 %


• Asien-Pazifik – 24 %

Hauptakteure abgedeckt

Zu den Hauptakteuren auf diesem Markt gehören Canon, OpenAI, Microsoft Corporation, DuckDuckGoose AI, Reality Defender, Sensity AI, Primeau Forensics LTD., DeepWare AI, iProov, Amped, Gradiant, Facia, iDenfy, Qualcomm, Sentinel, Deepgram, und Q-Integrität.

Wichtige Branchenentwicklungen

• Im Mai 2024 kündigte OpenAI die Einführung eines Tools an, das seinen Text-zu-Bild-Ersteller, DALL-E 3, identifizieren kann. Das Unternehmen gab an, dass das Tool von DALL-E generierte Bilder genau identifiziert 3 über 98 % der Zeit in internen Tests. Es kann gängige Änderungen wie Zuschnitt, Komprimierung und Sättigungsschwankungen mit vernachlässigbaren Auswirkungen bewältigen.


• Im September 2023 kündigte Google die Einführung eines Tools namens SynthID an, das von der KI erstellte Bilder identifiziert und unsichtbare Wasserzeichen installiert, die von Computern messbar sind. Dieses Tool hilft dabei, durch künstliche Intelligenz erstellte Bilder zu identifizieren, die immer realistischer werden. Computer erzeugen diese KI-generierten Bilder, die gelegentlich mit echten Bildern verwechselt werden können.