Размер и доля рынка Identity Analytics по размеру предприятия (крупные предприятия, малые и средние предприятия); Компонент; Режим развертывания; Приложение; и отраслевая вертикаль - глобальный анализ спроса и предложения, прогнозы роста, статистический отчет на 2025-2037 гг.

Рынок Identity Analytics: драйверы роста и проблемы

Драйверы роста

• Рост киберугроз и утечек данных. Злоумышленники используют продвинутые тактики, такие как подброс учетных данных, фишинг и социальная инженерия, чтобы скомпрометировать учетные записи и получить несанкционированный доступ. К 2024 году было зарегистрировано 10 626 подтвержденных утечек данных по всему миру, что почти в два раза больше, чем 5 199, о которых сообщалось годом ранее. Этот высокий показатель отражает растущие возможности злоумышленников, а также растущий цифровой след предприятий. Решения для анализа идентификационных данных используют анализ поведения, обнаружение аномалий и машинное обучение для выявления необычной активности и оповещения организаций о потенциальных угрозах в режиме реального времени. Поскольку частота утечек данных растет, компании сталкиваются с растущими финансовыми и репутационными рисками.
• Решения для анализа идентификационных данных помогают снизить эти риски, тщательно отслеживая модели доступа пользователей и быстро отмечая подозрительные действия, снижая вероятность кражи данных. Поскольку утечки данных часто приводят к необратимому ущербу, наблюдается сдвиг в сторону превентивных стратегий безопасности. Аналитика личных данных позволяет организациям постоянно отслеживать и анализировать поведение пользователей, что позволяет им обнаруживать и устранять подозрительное поведение на раннем этапе, а не после того, как произошла атака.
• Повышение сложности ИТ-сред. Компании все чаще внедряют мультиоблачные и гибридные среды, сочетая локальные, частные и общедоступные облачные системы. Среди широкого спектра предприятий 89% компаний применяют мультиоблачную стратегию. Около 80% используют гибридную стратегию, используя как частные, так и общедоступные облачные вычисления, а 97% ИТ-руководителей планируют расширять свои облачные решения за счет интеграции одного или нескольких облаков. Управление идентификационными данными пользователей на этих платформах является сложным, и традиционные подходы к обеспечению безопасности с трудом обеспечивают унифицированную видимость и контроль. Аналитика идентификационных данных централизует информацию на разных платформах, позволяя организациям последовательно отслеживать, анализировать и защищать идентификационные данные.
• С распространением приложений SaaS, мобильного доступа и API организации сталкиваются с широким спектром точек доступа. Каждая точка доступа представляет собой потенциальную уязвимость, поэтому необходимо отслеживать, как, когда и где пользователи получают доступ к системам. Аналитика идентификации использует поведенческий мониторинг и анализ рисков для обнаружения аномалий в различных точках доступа, снижая риск несанкционированного доступа. Более того, рост удаленной работы и политики «Принеси свое собственное устройство» (BYOD) увеличил потребность в защите доступа с различных устройств и сетей. Аналитика личных данных помогает отслеживать поведение пользователей в разных местах и ​​на разных устройствах, позволяя ИТ-командам выявлять необычные закономерности, которые могут указывать на угрозу безопасности.
• Рост искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (MI): алгоритмы ИИ и машинного обучения могут изучать типичные модели поведения пользователей и быстро обнаруживать аномалии или необычное поведение, например попытки доступа из незнакомых мест или необычное время входа в систему. Это помогает организациям выявлять потенциальные угрозы, такие как компрометация учетных данных или неправомерное использование инсайдеров, на ранних этапах цепочки атак. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют использовать поведенческую биометрию, при которой поведение пользователя, такое как скорость набора текста, движения мыши и модели использования, постоянно анализируется для подтверждения личности. Это повышает безопасность за счет добавления уровня аутентификации, который злоумышленникам сложно имитировать.
• Таким образом, развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения способствует быстрому развитию аналитики идентификационных данных, делая эти решения более интеллектуальными, быстрыми и точными, а также позволяя организациям более эффективно защищать идентификационные данные в сложных цифровых средах. По состоянию на 2024 год 77 % организаций либо используют, либо изучают возможность использования ИИ в своей деятельности, а 83 % считают, что ИИ является основным приоритетом в их бизнес-стратегии.

Задачи

• Проблемы конфиденциальности данных и соответствия требованиям. Решения для анализа идентификационных данных часто полагаются на сбор и анализ больших объемов пользовательских данных, что вызывает проблемы конфиденциальности и потенциально противоречит правилам защиты данных, таким как GDPR, CCPA и HIPAA. Эти правила ограничивают сбор и обработку данных, создавая проблемы для организаций, которым необходимо балансировать между безопасностью и соблюдением требований.
• Нехватка квалифицированных специалистов. Для внедрения и управления решениями для анализа идентификационных данных требуются квалифицированные специалисты с опытом работы в области обработки данных, машинного обучения, кибербезопасности и управления идентификацией. Однако в этих областях наблюдается нехватка квалифицированных специалистов, что может затруднить организациям развертывание и эффективное использование решений для анализа идентификационных данных.