身份分析市场规模和份额，按企业规模（大型企业和中小企业）划分；成分;部署模式；应用;和行业垂直 - 全球供需分析、增长预测、统计报告 2025-2037

身份分析市场：增长动力和挑战

增长动力

• 网络威胁和数据泄露增加：攻击者正在使用撞库、网上诱骗和社交工程等高级策略来危害帐户并获得未经授权的访问。到 2024 年，全球已报告了 10,626 起已确认的数据泄露事件，几乎是前一年报告的 5,199 起数据泄露事件的两倍。这一高数字反映出攻击者能力的不断增强以及企业数字足迹的不断扩大。身份分析解决方案使用行为分析、异常检测和机器学习来识别异常活动并实时向组织发出潜在威胁警报。随着数据泄露频率的增加，公司面临着越来越大的财务和声誉风险。
• 身份分析解决方案可以密切监控用户访问模式并快速标记可疑活动，从而降低数据泄露的可能性，从而帮助降低这些风险。由于数据泄露往往会造成不可逆转的损害，因此人们开始转向主动安全策略。身份分析使组织能够持续监控和分析用户行为，从而能够及早（而不是在攻击发生后）检测并解决可疑行为。
• IT 环境日益复杂：公司越来越多地采用多云和混合环境，将本地、私有云和公有云系统结合起来。在众多企业中，89% 的公司采用了多云战略。大约 80% 的企业采取混合策略，同时使用私有云和公共云计算，97% 的 IT 领导者计划通过集成一个或多个云来扩展其云解决方案。跨这些平台管理用户身份非常复杂，传统的安全方法很难提供统一的可见性和控制。身份分析可以跨平台集中洞察，让组织能够一致地监控、分析和保护身份。
• 随着 SaaS 应用、移动访问和 API 的激增，组织面临着各种各样的访问点。每个访问点都存在潜在的漏洞，因此监控用户访问系统的方式、时间和地点至关重要。身份分析使用行为监控和风险分析来检测不同访问点的异常情况，从而降低未经授权访问的风险。此外，远程工作和自带设备 (BYOD) 政策的兴起增加了保护各种设备和网络访问安全的需求。身份分析有助于跟踪不同位置和设备上的用户行为，使 IT 团队能够发现可能表明存在安全威胁的异常模式。
• 人工智能 (AI) 和机器学习 (MI) 的兴起：人工智能和机器学习算法可以学习典型的用户行为模式，并快速检测异常或异常行为，例如来自陌生位置的访问尝试或异常的登录时间。这有助于组织在攻击链的早期识别潜在威胁，例如凭证泄露或内部滥用。人工智能和机器学习支持行为生物识别，不断分析打字速度、鼠标移动和使用模式等用户行为以确认身份。这通过添加攻击者难以模仿的身份验证层来增强安全性。
• 人工智能和机器学习技术的兴起正在推动身份分析的快速发展，使这些解决方案更加智能、更快、更准确，并使组织能够在复杂的数字环境中更有效地保护身份。截至 2024 年，77% 的组织正在其运营中采用或探索人工智能，83% 的组织认为人工智能是其业务战略的主要优先事项。

挑战

• 数据隐私和合规性问题：身份分析解决方案通常依赖于收集和分析大量用户数据，这会引发隐私问题，并可能与 GDPR、CCPA 和 HIPAA 等数据保护法规发生冲突。这些法规限制了数据收集和处理，给必须平衡安全性和合规性的组织带来了挑战。
• 缺乏熟练的专业人员：实施和管理身份分析解决方案需要具备数据科学、机器学习、网络安全和身份管理方面专业知识的熟练专业人员。然而，这些领域缺乏熟练人才，这可能导致组织难以部署和有效运营身份分析解决方案。