Größe und Anteil des Marktes für Identitätsanalysen nach Unternehmensgröße (Großunternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen); Komponente; Bereitstellungsmodus; Anwendung; und Branchenvertikale – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2025–2037

Markt für Identitätsanalysen: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Zunahme von Cyberbedrohungen und Datenschutzverletzungen: Angreifer nutzen fortschrittliche Taktiken wie Credential Stuffing, Phishing und Social Engineering, um Konten zu kompromittieren und sich unbefugten Zugriff zu verschaffen. Bis 2024 wurden weltweit 10.626 bestätigte Datenschutzverstöße gemeldet, das sind fast doppelt so viele wie die 5.199 im Jahr zuvor. Diese hohe Zahl spiegelt die zunehmende Leistungsfähigkeit von Angreifern sowie den wachsenden digitalen Fußabdruck von Unternehmen wider. Identitätsanalyselösungen nutzen Verhaltensanalysen, Anomalieerkennung und maschinelles Lernen, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen und Unternehmen in Echtzeit auf potenzielle Bedrohungen aufmerksam zu machen. Da die Häufigkeit von Datenschutzverletzungen zunimmt, sind Unternehmen mit zunehmenden finanziellen Risiken und Reputationsrisiken konfrontiert.
• Identitätsanalyselösungen tragen dazu bei, diese Risiken zu mindern, indem sie die Zugriffsmuster der Benutzer genau überwachen und verdächtige Aktivitäten schnell kennzeichnen, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Datenexfiltration verringert wird. Da Datenschutzverletzungen oft irreversiblen Schaden verursachen, gibt es einen Trend hin zu proaktiven Sicherheitsstrategien. Mithilfe von Identitätsanalysen können Unternehmen das Nutzerverhalten kontinuierlich überwachen und analysieren und so verdächtiges Verhalten frühzeitig erkennen und beheben, ohne erst nach einem Angriff vorzugehen.
• Zunehmende Komplexität von IT-Umgebungen: Unternehmen setzen zunehmend auf Multi-Cloud- und Hybridumgebungen, die lokale, private Cloud- und öffentliche Cloud-Systeme kombinieren. In einem breiten Spektrum von Unternehmen verfolgen 89 % der Unternehmen eine Multi-Cloud-Strategie. Etwa 80 % verfolgen eine Hybridstrategie und nutzen sowohl privates als auch öffentliches Cloud-Computing, und 97 % der IT-Führungskräfte planen, ihre Cloud-Lösungen durch die Integration einer oder mehrerer Clouds zu erweitern. Die Verwaltung von Benutzeridentitäten auf diesen Plattformen ist komplex und herkömmliche Sicherheitsansätze haben Schwierigkeiten, eine einheitliche Sichtbarkeit und Kontrolle zu bieten. Identitätsanalysen zentralisieren Erkenntnisse über Plattformen hinweg und ermöglichen es Unternehmen, Identitäten konsistent zu überwachen, zu analysieren und zu sichern.
• Mit der Verbreitung von SaaS-Anwendungen, mobilem Zugriff und APIs stehen Unternehmen einer Vielzahl von Zugangspunkten gegenüber. Jeder Zugangspunkt stellt eine potenzielle Schwachstelle dar. Daher ist es wichtig zu überwachen, wie, wann und wo Benutzer auf Systeme zugreifen. Identitätsanalysen nutzen Verhaltensüberwachung und Risikoanalyse, um Anomalien über verschiedene Zugangspunkte hinweg zu erkennen und so das Risiko eines unbefugten Zugriffs zu reduzieren. Darüber hinaus hat die zunehmende Verbreitung von Fernarbeit und BYOD-Richtlinien (Bring Your Own Device) die Notwendigkeit erhöht, den Zugriff von verschiedenen Geräten und Netzwerken aus zu sichern. Identitätsanalysen helfen dabei, das Nutzerverhalten an verschiedenen Standorten und Geräten zu verfolgen, sodass IT-Teams ungewöhnliche Muster erkennen können, die auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen könnten.
• Der Aufstieg von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (MI): KI- und ML-Algorithmen können typische Nutzerverhaltensmuster lernen und Anomalien oder ungewöhnliche Verhaltensweisen schnell erkennen, wie etwa Zugriffsversuche von unbekannten Orten oder ungewöhnliche Anmeldezeiten. Dies hilft Unternehmen, potenzielle Bedrohungen wie kompromittierte Anmeldeinformationen oder Insider-Missbrauch frühzeitig in der Angriffskette zu erkennen. KI und ML ermöglichen Verhaltensbiometrie, bei der Benutzerverhalten wie Tippgeschwindigkeit, Mausbewegungen und Nutzungsmuster kontinuierlich analysiert werden, um die Identität zu bestätigen. Dies erhöht die Sicherheit, indem eine Authentifizierungsebene hinzugefügt wird, die für Angreifer nur schwer nachzuahmen ist.
• Der Aufstieg von KI- und ML-Technologien treibt somit rasante Fortschritte in der Identitätsanalyse voran, macht diese Lösungen intelligenter, schneller und genauer und ermöglicht es Unternehmen, Identitäten in komplexen digitalen Umgebungen effektiver zu schützen. Im Jahr 2024 setzen 77 % der Unternehmen KI in ihren Abläufen ein oder erwägen deren Einsatz, und 83 % glauben, dass KI eine wichtige Priorität in ihrer Geschäftsstrategie hat.

Herausforderungen

• Datenschutz- und Compliance-Bedenken: Identitätsanalyselösungen basieren häufig auf der Erfassung und Analyse großer Mengen an Benutzerdaten, was Datenschutzbedenken aufwirft und möglicherweise im Widerspruch zu Datenschutzbestimmungen wie DSGVO, CCPA und HIPAA steht. Diese Vorschriften schränken die Datenerhebung und -verarbeitung ein und stellen Unternehmen vor Herausforderungen, die Sicherheit und Compliance in Einklang bringen müssen.
• Mangel an qualifizierten Fachkräften: Für die Implementierung und Verwaltung von Identitätsanalyselösungen sind qualifizierte Fachkräfte mit Fachkenntnissen in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Cybersicherheit und Identitätsmanagement erforderlich. Allerdings besteht in diesen Bereichen ein Mangel an qualifizierten Fachkräften, was es für Unternehmen schwierig machen kann, Identitätsanalyselösungen bereitzustellen und effektiv zu betreiben.