위조 이미지 탐지 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 솔루션별(포토샵 이미지 탐지, 딥페이크 이미지 탐지, 실시간 검증, AI 생성 이미지 탐지 및 기타(콘텐츠 인증, 모바일 앱)), 기술별(기계 학습) 및 AI 및 이미지 처리 및 분석), 배포별(클라우드 및 온프레미스), 산업별(BFSI, 정부, 국방, IT 및 통신, 미디어 및 엔터테인먼트, 기타(소매 및 전자상거래)) 및 지역 예측 , 2024-2032

가짜 이미지 감지는 조작되거나 조작된 이미지나 사진을 인식하는 메커니즘의 프로세스입니다. 가짜 이미지 탐지는 딥러닝이나 기타 메커니즘을 통해 생성된 가짜 이미지나 동영상을 탐지하는 작업입니다. 소셜 미디어 사이트와 기타 웹사이트에 허위 정보를 온라인으로 퍼뜨리기 위해 이미지가 조작됩니다. 따라서 가짜 이미지 감지 기술은 잘못된 정보를 식별하고 예술품을 인증하며 온라인 안전을 보호하는 데 사용됩니다.

다양한 종류의 가짜 이미지에는 딥 페이크 이미지, 포토샵 이미지, AI 생성 이미지 등이 포함됩니다. 가짜 이미지 감지 메커니즘은 이미지 인증, 온라인 평판 보호, 잘못된 정보 감지 등을 지원합니다. 이러한 가짜 또는 딥페이크 이미지의 사용은 저널리즘, 정치, 엔터테인먼트, 금융 등과 같은 다양한 분야에 부정적인 영향을 미칩니다. 예를 들어,

• Sumsub Research 2023에 따르면 2022년부터 2023년까지 전 세계적으로 식별된 딥페이크의 수가 10배나 크게 증가했습니다. 지역적 차이는 상당히 큽니다. 북미에서는 1740%, 유럽에서는 780%( 영국 포함), 아시아 태평양 지역이 1,530%, 중동 및 아프리카가 450%, 라틴 아메리카가 410%입니다.

2020년에는 잘못된 정보 확산, 허위 이미지 사기를 통한 협박, 기타 온라인 사기 행위가 증가했습니다. 유해한 제품을 구매하도록 강요하는 치료제의 위조 이미지, 코로나19 치료 결과를 조작한 이미지 등이 다수 등장하고 있습니다. 다른 사람. 이러한 사기 증가로 인해 시장에서 가짜 이미지 감지 도구에 대한 수요가 증가했습니다. 예를 들어,

• 2020년 이후 사기 및 피싱 활동이 약 94% 급증한 것으로 기록되었습니다. 이는 단 8월에만 220만 개의 사기 사이트가 확인되는 등 눈에 띄게 급증했습니다.

포토샵 이미지, 딥페이크 이미지, AI 생성 이미지 등의 증가로 인해 이러한 위협을 감지하고 예방할 수 있는 고급 솔루션이 필요하게 되었습니다.

세분화

주요 통계

보고서에서는 다음과 같은 주요 정보를 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표


• 동인, 제약, 추세 및 기회


• 주요 기업이 채택한 사업 전략


• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

산업별 분석

시장은 BFSI, 정부, 국방, IT 및 통신, 미디어 및 엔터테인먼트, 기타(소매, 전자상거래) 등 다양한 산업 분야로 분류됩니다.

이미지 조작 메커니즘이 증가함에 따라 조작된 이미지와 실제 이미지를 구별하는 것이 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 도구와 알고리즘을 사용한 가짜 이미지 감지가 매우 중요해졌습니다. 가짜 이미지 탐지 전문가들은 이러한 조작되고 보이지 않는 데이터에 맞서 싸우기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 사람들이 오해를 불러일으키는 다양한 시각적 사례를 접하면서 온라인 경험 전반에 걸쳐 불신이 쌓입니다. 현대화된 기술의 성장과 소셜 미디어 플랫폼의 광범위한 사용으로 인해 가짜 이미지의 배포 및 조작이 이전보다 더 우세해졌습니다. 예를 들어,

• PeerJ의 2024년 Deepfake Forensics Report에 따르면 YouTube는 감지된 딥페이크의 40%를 차지하는 주요 허브입니다. 동시에 X(트위터)와 페이스북은 가짜 콘텐츠의 25%와 20%를 차지한다.

딥페이크가 확산됨에 따라 소셜 미디어 기업은 가짜 이미지 탐지 노력의 속도를 높일 수밖에 없게 되었습니다. 비디오 및 이미지 허세는 사이버 보안에 직접적인 영향을 미칩니다. 사기 공격자들은 가짜 비디오와 이미지를 이용해 대상을 속이고 돈을 갈취하도록 협박해 왔습니다. 예를 들어,

• 2024년 3월, 이탈리아 총리 조르지아 멜로니(Giorgia Meloni)는 자신이 등장하는 노골적인 가짜 동영상이 생성되어 자신의 동의 없이 인터넷에 유포된 후 법적 조치를 취하고 미화 109,345달러의 손해 배상을 청구했습니다.

소셜 미디어와 기타 플랫폼 전반에서 가짜 이미지와 동영상의 수가 증가함에 따라 미디어 및 엔터테인먼트 산업 전반에 걸쳐 가짜 이미지 탐지 도구에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 

지역 분석

시장에 대한 포괄적인 통찰력을 얻으세요, 커스터마이징 요청

글로벌 위조 이미지 감지 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양의 5개 지역으로 나뉩니다. 2023년에는 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등 첨단 기술의 수용이 빨라지면서 북미 지역이 가짜 이미지 탐지 시장에서 가장 높은 점유율을 차지했다. 이러한 첨단 기술의 발전으로 온라인 사기, 가짜 이미지 사기, 딥페이크 공격도 증가하고 있습니다. 예를 들어,

• NordVPN 2023에서 실시한 설문 조사에 따르면 미국 성인 4명 중 1명 이상(약 24%)이 로맨스 스캠의 표적이 된 것으로 나타났습니다. 위기에 처한 사람들 중 19%는 이러한 로맨스 사기로 인해 401달러에서 2,000달러 사이의 손실을 입었다고 밝혔습니다. 또한 disc미국 성인의 27%가 봇이나 가짜로 판명된 프로필을 사용하여 네트워크에 연결했으며, 또 다른 27%는 자신이 요구하지 않은 공격적인 이미지를 받았다고 밝혔습니다.

따라서 미국과 캐나다 전역에서 정부와 규제 기관의 규칙과 규정이 증가했습니다. 또한 이 지역에는 저명한 시장 참여자가 존재하여 북미 시장 성장에 기여하고 있습니다.

세계 가짜 이미지 탐지 시장의 원산지별 분포는 다음과 같습니다.

• 북미 – 33%


• 남미 – 7%


• 유럽 – 26%


• 중동 및 아프리카 – 10%


• 아시아 태평양 – 24%

대상 주요 플레이어

이 시장의 주요 업체로는 Canon, OpenAI, Microsoft Corporation, DuckDuckGoose AI, Reality Defender, Sensity AI, Primeau Forensics LTD., DeepWare AI, iProov, Amped, Gradiant, Facia, iDenfy, Qualcomm, Sentinel, Deepgram 등이 있습니다. 그리고 Q-무결성.

주요 산업 발전

• 2024년 5월 OpenAI는 텍스트-이미지 생성기인 DALL-E 3을 식별할 수 있는 도구의 도입을 발표했습니다. 회사는 이 도구가 DALL-E에서 생성된 이미지를 정확하게 식별한다고 밝혔습니다. 3 98% 이상의 시간을 사내 테스트에 사용합니다. 무시할 수 있는 영향으로 자르기, 압축, 채도 변화 등 일반적인 변경 사항을 관리할 수 있습니다.


• 2023년 9월 Google은 AI가 만든 이미지를 식별하고 컴퓨터로 측정할 수 있는 보이지 않는 워터마크를 설치하는 도구인 SynthID의 출시를 발표했습니다. 이 도구는 인공 지능이 생성한 이미지를 식별하는 데 도움이 되며, 점점 더 현실적으로 변하고 있습니다. 컴퓨터는 이러한 AI 생성 이미지를 생성하는데, 이는 때때로 실제 이미지로 오해될 수 있습니다.