異常検知市場規模およびシェア

異常検知市場サマリー
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Mordor Intelligenceによる異常検知市場分析

異常検知市場規模は2026年に USD 76億3,000万に達し、2031年までに USD 166億3,000万へ拡大すると予測されており、予測期間中に堅調な16.86%のCAGRをもたらします。この持続的な拡大は、運用技術を標的としたサイバー攻撃の激化、ゼロトラストプログラムへの行動分析の組み込みを義務付ける政府の指令、ならびにデバイス層でミリ秒レイテンシの検知を実現する新しいエッジAIチップの同時的な影響を反映しています。需要はまた、銀行・決済ネットワークにおける不正損失の拡大、スマート工場や都市全体にわたるコネクテッドセンサーの急増、そして企業を自動化されたAI主導の防御へと向かわせる熟練サイバーセキュリティ人材の不足によっても支えられています。クラウドハイパースケーラーが異常検知をバンドルされたプラットフォームサービスへ組み込むにつれて競争の激しさは増しており、スタンドアロンベンダーへの価格圧力が高まる一方、マネージドサービス、プライバシーを保護するフェデレーテッドラーニング、および業界固有のコンテンツライブラリによる差別化が促進されています。

主要レポートのポイント

  • コンポーネント別では、ソリューションが2025年に66.71%の収益シェアを獲得してリードし、サービスは2031年までに17.11%のCAGRで拡大する見込みです。
  • 展開形態別では、クラウドが2025年の異常検知市場シェアの58.91%を占め、ハイブリッドモデルは同期間に17.39%のCAGRで成長する態勢にあります。
  • エンドユーザー産業別では、銀行・金融サービス・保険(BFSI)が2025年に29.78%のシェアを獲得し、ヘルスケアは2031年までに最速の17.93%のCAGRを記録すると予測されています。
  • テクノロジー別では、機械学習および人工知能が2025年に47.83%を占め、見通し期間中に17.57%のCAGRを維持すると予測されています。
  • 組織規模別では、大企業が2025年に62.41%のシェアを保持し、中小企業は2031年までに17.16%のCAGRで前進する見通しです。
  • アプリケーション別では、不正検知が2025年に36.77%のシェアでリードし、侵入検知は2031年までに17.89%のCAGRで加速すると予測されています。
  • 地域別では、北米が2025年に39.83%のシェアを占め、アジア太平洋地域が予測期間中に最高の17.82%のCAGRを記録すると見込まれています。

注:本レポートの市場規模および予測数値は、Mordor Intelligence 独自の推定フレームワークを使用して作成されており、2026年1月時点の最新の利用可能なデータとインサイトで更新されています。

セグメント分析

コンポーネント別:モデルの複雑さが社内の専門知識を超えるにつれてサービスが拡大

ソリューションは2025年に66.71%のシェアで異常検知市場を支配しており、クラウドおよびオンプレミス環境全体にわたるネットワーク行動アナリティクスとユーザー行動アナリティクスの広範な展開を反映しています。しかし、組織がアルゴリズムの微調整、セキュリティオーケストレーションおよびレスポンスプレイブックへの出力の統合、ならびにモデルドリフトへの対処のために外部の専門知識を求めるにつれて、サービス収益は2031年までに17.11%のCAGRで増加しています。プロフェッショナルサービスはプラットフォームベンダーにとって戦略的な収益源となり、Splunkは2025年のサービス部門で前年比22%の成長を記録しました。マネージドサービスはセキュリティオペレーションセンターを持たない中小企業に訴求し、サブスクリプションベースで24時間365日のモニタリングを提供しています。

運用サポートへの需要はモデルの複雑さの増大から生じています。トランスフォーマーベースの検知器は、進化するトラフィックパターンに対応するためにドメイン固有の特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、および定期的な再トレーニングを必要とします。企業は初期のソフトウェア購入と継続的なアドバイザリー契約を束ねることが増えており、契約総額に占めるサービスの重要性を高めています。このトレンドは、認定された人材と成果ベースのサービスレベルアグリーメントを提供できるベンダーを有利にし、顧客がコアビジネスの優先事項に集中できるようにしながら定期的な収益を確保します。

異常検知市場:コンポーネント別市場シェア
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展開形態別:ハイブリッドアーキテクチャがコンプライアンスとスケーラビリティのバランスを取る

クラウド展開は、弾力的なコンピューティングがペタバイト規模のモデルトレーニングを可能にするため、2025年の異常検知市場シェアの58.91%を占めました。しかし、機密性の高いテレメトリーをオンプレミスで保持しなければならない規制産業の間では、17.39%のCAGRで拡大するハイブリッドアーキテクチャがデフォルトとして台頭しています。EUのデジタル運用レジリエンス法は、クラウドベンダーが障害を起こした場合でも継続性を確保するよう金融会社に義務付けており、推論エンジンがローカルアプライアンスで動作し、集約された特徴量がモデル開発のためにクラウドへ送信される展開を促進しています。

このパターンは、クラウドスケールの学習を活用しながら生データの外部転送を排除することでレイテンシとコストを最適化します。高周波センサーキャッシュを持つメーカーは工場内に運用データを保持し、地域のクラウドゾーンでモデルをトレーニングし、圧縮された重みをエッジゲートウェイへとプッシュバックします。このようなワークフローは、パブリッククラウドのみで利用可能な高度なAIフレームワークへのアクセスを維持しながら、インド、ドイツ、およびカナダのデータ主権法への準拠を支援します。

エンドユーザー産業別:規制とランサムウェアによって推進されるヘルスケアの加速

BFSIは2025年の異常検知市場において29.78%という最大シェアを維持しており、エスカレートする不正行為、マネーロンダリング防止の精査、およびオープンバンキングへのエクスポージャーによって推進されています。ヘルスケアは17.93%のCAGRで最も急成長しているバーティカルです。ランサムウェアが2024年に米国の46の病院で患者記録を暗号化し、電子医療記録アクセスのリアルタイムモニタリングを要求するHIPAAセキュリティルールの改正が厳格化されました。医療提供者はユーザー行動アナリティクスを採用して内部不正を抑制し、データ流出を未然に防ぎ、臨床ワークフローに精通したベンダーに相当な機会を生み出しています。

製造業は予知保全に異常検知を活用し、機械の差し迫った故障を示すセンサーテレメトリーを検知します。政府・防衛機関は機密ネットワーク上の内部脅威を検知するために高保証の展開を採用し、小売・電子商取引企業は2025年のPCI-DSS 4.0施行に先立って決済不正とクレデンシャルスタッフィングに注力しています。スマートビルディング、コネクテッドビークル、エネルギーグリッドがITと運用技術を融合させるにつれて、早期警告のための行動分析を必要とする統一された脅威対象領域が生まれ、産業横断的な需要が拡大しています。

異常検知市場:エンドユーザー産業別市場シェア
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注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入後に利用可能です

テクノロジー別:精度向上を反映した機械学習の優位性

機械学習および人工知能テクノロジーは2025年の収益の47.83%を占め、統計的手法を上回る17.57%のCAGRで成長すると予測されています。トランスフォーマーアーキテクチャは高次元の時系列分析に優れており、季節変動するベースラインの微妙な逸脱を検知します。GoogleのVertex AI異常検知モデルは2025年のベンチマークデータセットで94%の精度を達成し、エンタープライズレベルの精度を実証しました。

統計的手法は、組み込みコントローラのようなコンピューティングやメモリの制約がモデルサイズを制限する場合に依然として有効です。ビッグデータプラットフォームはIoTおよびクラウドログからマルチテラビットのパイプラインを取り込んでトレーニングクラスターに供給し、説明可能なAIはIEEE 2830-2021標準に基づく安全クリティカルセクターが求める透明性を追加します。ベンダーは因果分析とナラティブサマリーを統合してアナリストがアラートを迅速に検証できるよう支援し、疲労を軽減して少人数のセキュリティチームが高リスクの逸脱を優先できるようにしています。

組織規模別:マネージドサービスと消費型価格設定によって推進されるSMEの成長

大企業は潤沢な予算と24時間365日のセキュリティオペレーションセンターを持つことから、2025年の異常検知市場シェアの62.41%を保持しました。中小企業はマネージド検知・対応プロバイダーの消費ベースの価格設定モデルによって17.16%のCAGRで採用が進み、格差を縮めています。Cisco SecureXは異常検知、脅威インテリジェンス、およびインシデント対応をユーザーごとのサブスクリプションのもとで束ね、500名未満の従業員を持つ企業が設備投資なしにエンタープライズグレードの防御にアクセスできるようにしています。

米国中小企業庁は、2024年のサイバー攻撃の43%が中小企業を標的にしていたが、継続的なモニタリングを実施していたのはわずか14%であったと指摘しました。クラウド提供のアナリティクスとリモートSOCサービスが採用を民主化していますが、データ主権とレイテンシの考慮から、金融・ヘルスケア分野の一部のSMEは重要なテレメトリーをオンプレミスで維持することを選択しており、ハイブリッドサービスモデルを支持しています。

異常検知市場:組織規模別市場シェア
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アプリケーション別:プロアクティブな脅威ハンティングを反映した侵入検知の急増

不正検知は2025年に36.77%の市場シェアでリードしていますが、組織が偵察段階や侵害後ではなく攻撃者を早期に捕捉する脅威ハンティング手法を採用するにつれて、侵入検知は17.89%のCAGRで加速しています。検知をMITRE ATT&CKテクニックと整合させることで、アナリストは異常なプロセス実行、ラテラルムーブメント、および権限昇格を一貫した攻撃ストーリーに関連付けることができます。

障害検知は製造業の予知保全をサポートし、データ流出アナリティクスは製薬・半導体分野の知的財産を保護します。地政学的緊張とハイブリッドワークがリスク境界を拡大するにつれて、サプライチェーンモニタリングと内部脅威プログラムが新興アプリケーションを構成しています。米国国家安全保障局の2024年の勧告は、連邦システムにおける内部脅威軽減のための推奨される主要制御として異常検知を位置付けました。

地域分析

北米は2025年の異常検知市場シェアの39.83%を占め、厳格な情報漏洩通知法と成熟した脅威インテリジェンスネットワークによって推進されています。米国連邦機関は、財政年度2026年までにOMB覚書22-09に従って行動分析を展開しなければなりません。カナダの改正プライバシー法は金融サービスとヘルスケアプロバイダーに同様の義務を課し、国内需要を拡大しています。

アジア太平洋地域は17.82%のCAGRで最も急成長している地域です。中国の2024年サイバーセキュリティ法の改正は重要情報インフラの運営者に異常検知システムの設置を義務付け、インドの個人デジタルデータ保護法は越境移転の行動モニタリングを義務付けています。日本の経済産業省は、自動車・電子機器工場における異常検知の使用を推奨するコネクテッド産業ガイドラインを発表しました。韓国のプライバシー規制当局は2025年に不十分なモニタリングに対して USD 610万の罰金を課し、通信・電子商取引でのより広い採用を促しました。

欧州は強力なプライバシー保護と拡大するサイバーレジリエンス規制のバランスを取っています。NIS2は不可欠なサービス事業者に継続的なモニタリングの構築を義務付けていますが、GDPRのデータ最小化原則は詳細な行動ログへのアクセスを制限し、オンプレミスおよびフェデレーテッドラーニングモデルの開発を促進しています。ドイツのBSIガイドラインはレガシー産業コントローラの補完的制御として異常検知を認め、化学・自動車クラスターでの採用を促進しています。英国国家サイバーセキュリティセンターは、大企業の68%が2025年までに異常検知を展開したと報告しており、2024年の54%から上昇しています。

中東・アフリカおよび南米は、国家サイバーセキュリティ戦略に結びついた新興需要の拠点を代表しています。アラブ首長国連邦とサウジアラビアは重要インフラへの継続的モニタリングを義務付け、エネルギーおよび交通分野でのプロジェクトを加速させています。ブラジルのデータ保護当局は2024年に不正アクセス検知のための行動分析を支持するガイダンスを発表し、銀行とヘルスケアでの展開を促進しました。

異常検知市場のCAGR(%)、地域別成長率
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競合状況

異常検知市場は中程度に断片化されています。クラウドハイパースケーラーのAmazon Web Services、Microsoft、およびGoogleは異常検知をインフラセキュリティスイートに組み込み、規模の経済を活用して専門ベンダーへの価格圧力をかけています。IBM、Cisco、Broadcomなどの従来型セキュリティサプライヤーは、既存のベンダー関係を持つ企業を獲得するためにSIEMおよびネットワークモニタリングスタックに行動分析を統合しています。

Splunk、Darktrace、Securonixなどのスペシャリストは、高度なアルゴリズム、バーティカル向けコンテンツパック、およびマネージド検知・対応サービスによって差別化を図っています。オープンソースライブラリがベースライン機能をコモディティ化しており、ベンダーは説明可能性、ローコードカスタマイズ、およびプライバシーを保護するフェデレーテッドラーニングで革新することを余儀なくされています。IBMの2024年における分散型モデルトレーニングに関する特許は、このプライバシー中心のアーキテクチャへの転換を例示しています。

合併・買収が競合の再編を激化させています。2025年9月のCiscoによるSplunkの USD 280億での買収は、深いセキュリティテレメトリーとネットワーク可視性を統合し、MicrosoftのSecurity Copilotは大規模言語モデルの説明を異常検知の知見に重ね合わせています。エッジAIスタートアップは、クラウド依存を削減する軽量な推論エンジンで自動車および産業IoTを標的としています。これらの動きは総じて、価値が検知アルゴリズムから統合された自動化レスポンスおよびレギュラトリーコンプライアンスへとシフトしている市場を浮き彫りにしています。

異常検知産業リーダー

  1. IBM Corporation

  2. Cisco Systems Inc.

  3. Microsoft Corporation

  4. Broadcom Inc.

  5. SAS Institute Inc.

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
異常検知市場の競合ロゴ1.jpg
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最近の産業動向

  • 2025年10月:Microsoftは大規模言語モデルと行動分析を組み合わせて根本原因のトリアージを加速するSecurity Copilotの異常検知アップデートをリリースしました。
  • 2025年9月:CiscoはSplunkの USD 280億での買収を完了し、Splunk Enterprise SecurityとCisco Talosの脅威インテリジェンスフィードの迅速な統合を約束しました。
  • 2025年8月:Amazon Web ServicesはS3向けGuardDuty マルウェアプロテクションを導入し、機械学習ベースの異常検知とクラウドオブジェクトストレージのシグネチャスキャンを組み合わせました。
  • 2025年7月:IBMはマルチクラウド環境におけるデータ主権要件を満たすためにフェデレーテッドユーザー行動アナリティクスでQRadar SIEMを強化しました。

異常検知産業レポートの目次

1. 序文

  • 1.1 調査の前提条件と市場定義
  • 1.2 調査の範囲

2. 調査方法論

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概況

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場ドライバー
    • 4.2.1 重要インフラを標的とするサイバー攻撃の増加
    • 4.2.2 BFSIにおける不正防止への異常検知の採用拡大
    • 4.2.3 攻撃対象領域を拡大するIoTデバイスの普及
    • 4.2.4 自律的なインシデント対応を実現するAIOpsと異常検知の融合
    • 4.2.5 デバイス上でのリアルタイム異常アナリティクスを可能にするエッジAIチップの台頭
    • 4.2.6 政府が展開するゼロトラストセキュリティフレームワークにおける行動モニタリングの義務化
  • 4.3 市場の制約要因
    • 4.3.1 有料ライセンスの採用を抑制する堅牢なオープンソース異常検知ライブラリの利用可能性
    • 4.3.2 モデルのチューニングが可能な熟練データサイエンティストの不足
    • 4.3.3 メンテナンスコストを増加させる動的データ環境におけるモデルドリフト
    • 4.3.4 行動分析のための高粒度データへのアクセスを制限するプライバシー規制
  • 4.4 産業バリューチェーン分析
  • 4.5 規制環境
  • 4.6 テクノロジーの展望
  • 4.7 ポーターのファイブフォース分析
    • 4.7.1 サプライヤーの交渉力
    • 4.7.2 バイヤーの交渉力
    • 4.7.3 新規参入の脅威
    • 4.7.4 代替品の脅威
    • 4.7.5 競争的競合の激しさ
  • 4.8 市場へのマクロ経済的要因の影響

5. 市場規模および成長予測(金額)

  • 5.1 コンポーネント別
    • 5.1.1 ソリューション
    • 5.1.1.1 ネットワーク行動異常検知
    • 5.1.1.2 ユーザー行動異常検知
    • 5.1.2 サービス
    • 5.1.2.1 プロフェッショナルサービス
    • 5.1.2.2 マネージドサービス
  • 5.2 展開形態別
    • 5.2.1 オンプレミス
    • 5.2.2 クラウド
    • 5.2.3 ハイブリッド
  • 5.3 エンドユーザー産業別
    • 5.3.1 銀行・金融サービス・保険(BFSI)
    • 5.3.2 製造業
    • 5.3.3 ヘルスケア
    • 5.3.4 ITおよびテレコミュニケーション
    • 5.3.5 政府・防衛
    • 5.3.6 小売・電子商取引
  • 5.4 テクノロジー別
    • 5.4.1 機械学習および人工知能
    • 5.4.2 ビッグデータアナリティクス
    • 5.4.3 データマイニングおよびビジネスインテリジェンス
    • 5.4.4 統計的手法
  • 5.5 組織規模別
    • 5.5.1 中小企業
    • 5.5.2 大企業
  • 5.6 アプリケーション別
    • 5.6.1 不正検知
    • 5.6.2 侵入検知
    • 5.6.3 障害検知・モニタリング
    • 5.6.4 データ流出検知
    • 5.6.5 その他のアプリケーション
  • 5.7 地域別
    • 5.7.1 北米
    • 5.7.1.1 米国
    • 5.7.1.2 カナダ
    • 5.7.1.3 メキシコ
    • 5.7.2 欧州
    • 5.7.2.1 ドイツ
    • 5.7.2.2 英国
    • 5.7.2.3 フランス
    • 5.7.2.4 ロシア
    • 5.7.2.5 その他の欧州
    • 5.7.3 アジア太平洋
    • 5.7.3.1 中国
    • 5.7.3.2 日本
    • 5.7.3.3 インド
    • 5.7.3.4 韓国
    • 5.7.3.5 オーストラリア
    • 5.7.3.6 その他のアジア太平洋
    • 5.7.4 中東・アフリカ
    • 5.7.4.1 中東
    • 5.7.4.1.1 サウジアラビア
    • 5.7.4.1.2 アラブ首長国連邦
    • 5.7.4.1.3 その他の中東
    • 5.7.4.2 アフリカ
    • 5.7.4.2.1 南アフリカ
    • 5.7.4.2.2 エジプト
    • 5.7.4.2.3 その他のアフリカ
    • 5.7.5 南米
    • 5.7.5.1 ブラジル
    • 5.7.5.2 アルゼンチン
    • 5.7.5.3 その他の南米

6. 競合状況

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 戦略的動向
  • 6.3 市場シェア分析
  • 6.4 企業プロファイル(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアセグメント、利用可能な財務情報、戦略的情報、主要企業の市場ランク・シェア、製品およびサービス、最近の動向を含む)
    • 6.4.1 IBM Corporation
    • 6.4.2 Cisco Systems Inc.
    • 6.4.3 Microsoft Corporation
    • 6.4.4 Splunk Inc.
    • 6.4.5 Broadcom Inc.
    • 6.4.6 SAS Institute Inc.
    • 6.4.7 Trend Micro Incorporated
    • 6.4.8 Wipro Limited
    • 6.4.9 Verint Systems Inc.
    • 6.4.10 Guardian Analytics Inc.
    • 6.4.11 Securonix Inc.
    • 6.4.12 Gurucul Solutions, LLC
    • 6.4.13 Anodot Ltd.
    • 6.4.14 Happiest Minds Technologies Pvt. Ltd.
    • 6.4.15 Hewlett Packard Enterprise Company
    • 6.4.16 Dell Technologies Inc.
    • 6.4.17 Google LLC
    • 6.4.18 Amazon Web Services Inc.
    • 6.4.19 Rapid7 Inc.
    • 6.4.20 Micro Focus International plc
    • 6.4.21 LogRhythm Inc.

7. 市場機会と将来の見通し

  • 7.1 ホワイトスペースおよび未充足ニーズの評価

グローバル異常検知市場レポートのスコープ

異常検知市場レポートは、コンポーネント(ソリューション、サービス)、展開形態(オンプレミス、クラウド、ハイブリッド)、エンドユーザー産業(銀行・金融サービス・保険(BFSI)、製造業、ヘルスケア、ITおよびテレコミュニケーション、政府・防衛、小売・電子商取引)、テクノロジー(機械学習および人工知能、ビッグデータアナリティクス、データマイニングおよびビジネスインテリジェンス、統計的手法)、組織規模(中小企業、大企業)、アプリケーション(不正検知、侵入検知、障害検知・モニタリング、データ流出検知、その他のアプリケーション)、および地域(北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米)別にセグメント化されています。市場予測は金額ベース(USD)で提供されます。

コンポーネント別
ソリューションネットワーク行動異常検知
ユーザー行動異常検知
サービスプロフェッショナルサービス
マネージドサービス
展開形態別
オンプレミス
クラウド
ハイブリッド
エンドユーザー産業別
銀行・金融サービス・保険(BFSI)
製造業
ヘルスケア
ITおよびテレコミュニケーション
政府・防衛
小売・電子商取引
テクノロジー別
機械学習および人工知能
ビッグデータアナリティクス
データマイニングおよびビジネスインテリジェンス
統計的手法
組織規模別
中小企業
大企業
アプリケーション別
不正検知
侵入検知
障害検知・モニタリング
データ流出検知
その他のアプリケーション
地域別
北米米国
カナダ
メキシコ
欧州ドイツ
英国
フランス
ロシア
その他の欧州
アジア太平洋中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
その他のアジア太平洋
中東・アフリカ中東サウジアラビア
アラブ首長国連邦
その他の中東
アフリカ南アフリカ
エジプト
その他のアフリカ
南米ブラジル
アルゼンチン
その他の南米
コンポーネント別ソリューションネットワーク行動異常検知
ユーザー行動異常検知
サービスプロフェッショナルサービス
マネージドサービス
展開形態別オンプレミス
クラウド
ハイブリッド
エンドユーザー産業別銀行・金融サービス・保険(BFSI)
製造業
ヘルスケア
ITおよびテレコミュニケーション
政府・防衛
小売・電子商取引
テクノロジー別機械学習および人工知能
ビッグデータアナリティクス
データマイニングおよびビジネスインテリジェンス
統計的手法
組織規模別中小企業
大企業
アプリケーション別不正検知
侵入検知
障害検知・モニタリング
データ流出検知
その他のアプリケーション
地域別北米米国
カナダ
メキシコ
欧州ドイツ
英国
フランス
ロシア
その他の欧州
アジア太平洋中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
その他のアジア太平洋
中東・アフリカ中東サウジアラビア
アラブ首長国連邦
その他の中東
アフリカ南アフリカ
エジプト
その他のアフリカ
南米ブラジル
アルゼンチン
その他の南米

レポートで回答される主な質問

2031年における異常検知市場の予測値はいくらですか?

異常検知市場は2031年までに USD 166億3,000万に達すると予測されており、16.86%のCAGRを反映しています。

最も急成長しているエンドユーザーセクターはどれですか?

ヘルスケアはランサムウェアの圧力とHIPAAモニタリング義務の強化により、17.93%のCAGRで成長をリードしています。

ハイブリッド展開が普及しているのはなぜですか?

ハイブリッドモデルは、モデルトレーニングにクラウドリソースを活用しながら生テレメトリーをオンプレミスで保持することでデータ主権規則を満たし、17.39%のCAGRをもたらします。

SMEは限られた予算にもかかわらずどのように異常検知を採用していますか?

マネージド検知・対応プロバイダーがサブスクリプション価格を提供して初期費用を削減し、SMEの採用を17.16%のCAGRで推進しています。

侵入検知アプリケーションの急増を推進しているのは何ですか?

組織はMITRE ATT&CKと整合したアナリティクスによるプロアクティブな脅威ハンティングへと移行しており、侵入検知を17.89%のCAGRへと押し上げています。

最も急成長が見込まれる地域はどこですか?

アジア太平洋地域は中国、インド、日本における新しいサイバーセキュリティ規制によって推進され、17.82%のCAGRで拡大する見通しです。

最終更新日:

異常検知 レポートスナップショット