虚假图像检测市场规模、份额和行业分析，按解决方案（Photoshop 图像检测、Deepfake 图像检测、实时验证、人工智能生成图像检测等（内容身份验证、移动应用程序））、按技术（机器学习）和人工智能以及图像处理和分析）、按部署（云和本地）、按行业（BFSI、政府、国防、IT 和电信、媒体和娱乐以及其他（零售和电子商务））以及区域预测, 2024-2032

虚假图像检测是识别伪造或操纵的图像或照片的机制过程。虚假图像检测是检测通过深度学习或其他机制生成的虚假图像或视频的操作。图像被操纵以在社交媒体网站和其他网站上在线传播虚假信息。因此，虚假图像检测技术可用于识别错误信息、鉴定艺术品并保护网络安全。

各种假图像包括深度假图像、Photoshop 图像、人工智能生成的图像等等。虚假图像检测机制有助于验证图像、保护在线声誉、检测错误信息等等。这些虚假或深度伪造图像的使用会对新闻、政治、娱乐、金融等不同行业产生不利影响。例如，

• 根据 Sumsub Research 2023 的数据，从 2022 年到 2023 年，全球所有行业发现的 Deepfake 数量大幅增长了 10 倍，地区差异显着：北美的 Deepfake 增长了 1740%，欧洲增长了 780%（英国），亚太地区为 1530%，中东和非洲为 450%，拉丁美洲为 410%。

此外，2020 年，错误信息的传播、通过虚假图像诈骗进行勒索的行为以及其他在线欺诈行为有所增加。伪造的治疗药物图像迫使人们购买有害产品、操纵的 COVID-19 治疗结果图像等。其他的。诈骗的增加增加了市场上对虚假图像检测工具的需求。例如，

• 自 2020 年以来，诈骗和网络钓鱼活动激增了约 94%，增幅显着，例如仅 8 月份就发现了 220 万个欺诈网站。

此类 Photoshop 图像、深度伪造图像、人工智能创建的图像等的兴起增加了对能够检测和防止此类威胁的高级解决方案的需求。

细分

主要见解

该报告涵盖以下主要见解：

• 微观宏观经济指标
• 驱动因素、限制因素、趋势和机遇
• 主要参与者采取的业务策略
• 主要参与者的综合 SWOT 分析

行业分析

该市场分为多个行业，例如 BFSI、政府、国防、IT 和电信、媒体和娱乐以及其他（零售、电子商务）。

随着图像处理机制的不断发展，区分篡改图像和真实图像可能具有挑战性。借助工具和算法进行虚假图像检测对于解决此类问题至关重要。虚假图像检测专业人员不断努力与这些被操纵的、看不见的数据作斗争。当人们遇到各种误导性视觉效果时，他们的在线体验就会产生怀疑。随着现代化技术的发展和社交媒体平台的广泛使用，虚假图像的传播和操纵变得比以前更加普遍。例如，

• 根据 PeerJ 的 2024 年 Deepfake 取证报告，YouTube 是最主要的中心，占检测到的 Deepfake 的 40%。与此同时，X（Twitter）和 Facebook 分别占虚假内容的 25% 和 20%。

随着 Deepfake 的传播，社交媒体企业被迫加快虚假图像检测的检测工作。视频和图像虚张声势对网络安全有直接影响。诈骗者多年来一直利用虚假视频和图像来欺骗目标并勒索他们的钱财。例如，

• 2024 年 3 月，意大利总理乔治亚·梅洛尼 (Giorgia Meloni) 在未经她同意的情况下制作并在互联网上传播有关她的露骨虚假视频后，提起法律诉讼并要求赔偿 109,345 美元。

社交媒体和其他平台上的虚假图像和视频数量的增加推动了媒体和娱乐行业对虚假图像检测工具的需求。 

区域分析

获得对市场的广泛洞察, 定制请求

全球虚假图像检测市场分为五个地区：北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区。 2023年，由于人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进技术的接受速度更快，北美在虚假图像检测市场中占据最高份额。随着这些先进技术的发展，网络欺诈、假图像诈骗和深度伪造攻击也在不断增加。例如，

• 根据 NordVPN 2023 进行的一项调查，超过四分之一的美国成年人（约 24%）曾成为爱情骗局的目标。在陷入困境的人中，19% 的人表示，由于这些浪漫骗局，他们损失了 401 美元至 2,000 美元。该研究还 disc 指出，27% 的美国成年人在网络上使用过的个人资料被证明是机器人或假冒的，而另外 27% 的人则指出他们收到了他们并不需要的攻击性图像。

因此，美国和加拿大的政府和监管机构制定的规则和法规有所增加。此外，该地区拥有知名的市场参与者，为北美市场的增长做出了贡献。

全球虚假图像检测市场按来源地区分布如下：

• 北美 – 33%
• 南美洲 – 7%
• 欧洲 – 26%
• 中东和非洲 – 10%
• 亚太地区 – 24%

涵盖的关键参与者

该市场的主要参与者包括佳能、OpenAI、微软公司、DuckDuckGoose AI、Reality Defender、Sensity AI、Primeau Forensics LTD.、DeepWare AI、iProov、Amped、Gradiant、Facia、iDenfy、高通、Sentinel、Deepgram、和 Q 完整性。

主要行业发展

• 2024 年 5 月，OpenAI 宣布推出一款可以识别其文本转图像创建者 DALL-E 3 的工具。该公司表示，该工具可以准确识别 DALL-E 生成的图像3 超过 98% 的时间用于内部测试。它可以管理常见的更改，例如裁剪、压缩和饱和度变化，而影响可以忽略不计。
• 2023 年 9 月，Google 宣布推出一款名为 SynthID 的工具，该工具可识别 AI 创建的图像并安装可由计算机测量的隐形水印。该工具有助于识别人工智能创建的图像，这些图像变得越来越真实。计算机生成这些人工智能生成的图像，这些图像有时可能会被误认为是真实的图像。