身分分析市場規模和份額，按企業規模（大型企業和中小企業）劃分；成分;部署模式；應用;和行業垂直 - 全球供需分析、成長預測、統計報告 2025-2037

身分分析市場：成長動力與挑戰

成長動力

• 網路威脅和資料外洩增加：攻擊者正在使用撞庫、網路誘騙和社交工程等高級策略來危害帳戶並獲得未經授權的存取。到 2024 年，全球已報告了 10,626 起已確認的資料外洩事件，幾乎是前一年報告的 5,199 起資料外洩事件的兩倍。這一高數字反映出攻擊者能力的不斷增強以及企業數位足跡的不斷擴大。身分分析解決方案使用行為分析、異常偵測和機器學習來識別異常活動並即時向組織發出潛在威脅警報。隨著資料外洩頻率的增加，公司面臨越來越大的財務和聲譽風險。
• 身分分析解決方案可以密切監控使用者存取模式並快速標記可疑活動，從而降低資料外洩的可能性，從而幫助降低這些風險。由於資料外洩往往會造成不可逆轉的損害，因此人們開始轉向主動安全策略。身分分析使組織能夠持續監控和分析使用者行為，從而能夠及早（而不是在攻擊發生後）檢測並解決可疑行為。
• IT 環境日益複雜：公司越來越多地採用多雲和混合環境，將本地、私有雲和公有雲系統結合起來。在眾多企業中，89% 的公司採用了多雲策略。大約 80% 的企業採取混合策略，同時使用私有雲和公有雲運算，97% 的 IT 領導者計劃透過整合一個或多個雲端來擴展其雲端解決方案。跨這些平台管理使用者身分非常複雜，傳統的安全方法很難提供統一的可見性和控制。身分分析可以跨平台集中洞察，讓組織能夠一致地監控、分析和保護身分。
• 隨著 SaaS 應用程式、行動存取和 API 的激增，組織面臨著各種各樣的存取點。每個存取點都存在潛在的漏洞，因此監控使用者存取系統的方式、時間和地點至關重要。身分分析使用行為監控和風險分析來偵測不同存取點的異常情況，從而降低未經授權存取的風險。此外，遠端工作和自帶設備 (BYOD) 政策的興起增加了保護各種設備和網路存取安全的需求。身分分析有助於追蹤不同位置和裝置上的使用者行為，使 IT 團隊能夠發現可能表明存在安全威脅的異常模式。
• 人工智慧 (AI) 和機器學習 (MI) 的興起：人工智慧和機器學習演算法可以學習典型的使用者行為模式，並快速偵測異常或異常行為，例如來自陌生位置的存取嘗試或異常的登入時間。這有助於組織在攻擊鏈的早期識別潛在威脅，例如憑證外洩或內部濫用。人工智慧和機器學習支援行為生物識別，不斷分析打字速度、滑鼠移動和使用模式等使用者行為以確認身份。這透過添加攻擊者難以模仿的身份驗證層來增強安全性。
• 人工智慧和機器學習技術的興起正在推動身分分析的快速發展，使這些解決方案更加智慧、更快、更準確，並使組織能夠在複雜的數位環境中更有效地保護身分。截至 2024 年，77% 的組織正在其營運中採用或探索人工智慧，83% 的組織認為人工智慧是其業務策略的主要優先事項。

挑戰

• 資料隱私和合規性問題：身分分析解決方案通常依賴收集和分析大量使用者數據，這會引發隱私問題，並可能與 GDPR、CCPA 和 HIPAA 等資料保護法規發生衝突。這些法規限制了資料收集和處理，給必須平衡安全性和合規性的組織帶來了挑戰。
• 缺乏熟練的專業人員：實施和管理身分分析解決方案需要具備資料科學、機器學習、網路安全和身分管理專業知識的熟練專業人員。然而，這些領域缺乏熟練人才，這可能導致組織難以部署和有效營運身分分析解決方案。