Global Security Orchestration Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
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USD
3.60 Billion
USD
10.13 Billion
2024
2032
| 2025 –2032 | |
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全球安全編排市場細分,按組件(解決方案、服務和其他)、應用(威脅情報網路取證和其他)、部署模式(雲端和本地)、組織規模(中小型企業 (SME) 和大型企業)、行業垂直領域(BFSI、能源和公用事業、政府、醫療保健、零售、IT 和電信等)– 行業趨勢和預測到 2032 年
安全編排市場分析
受日益增長的網路威脅、數位轉型以及對自動化安全解決方案需求的推動,安全編排市場正在經歷快速成長。安全編排整合了各種安全工具和流程,增強了威脅偵測、回應和補救能力。金融服務、醫療保健、IT 和電信以及政府等行業的組織正在採用安全編排、自動化和回應 (SOAR) 解決方案,以簡化安全營運並有效降低風險。雲端運算的普及、物聯網的普及以及人工智慧驅動的威脅情報的興起進一步加速了市場的擴張。人工智慧、機器學習和自動化技術的進步增強了安全編排平台,使事件響應更快、更準確。企業正在利用預測分析、行為分析和自動化工作流程來改善安全態勢並減少人工幹預。由於關鍵行業參與者的存在和先進的網路安全基礎設施,北美佔據了市場主導地位,而亞太地區則由於網路安全意識的增強和數位化舉措的推進而經歷了顯著增長。隨著網路威脅日益複雜,安全編排解決方案將持續發展,確保全球企業能夠無縫地進行威脅管理並提高營運效率。
安全編排市場規模
2024 年全球安全編排市場規模為 36 億美元,預計到 2032 年將達到 101.3 億美元,在 2025 年至 2032 年的預測期內複合年增長率為 13.80%。除了市場價值、成長率、市場區隔、地理覆蓋範圍、市場參與者和市場情景等市場洞察外,Data Bridge 市場研究團隊策劃的市場報告還包括深入的專家分析、進出口分析、定價分析、生產消費分析和 pestle 分析。
安全編排市場趨勢
“人工智慧驅動的自動化日益普及”
安全編排市場正在快速發展,人工智慧驅動的自動化正成為改變威脅反應機制的關鍵趨勢。隨著網路威脅日益複雜,各組織正在將人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 整合到安全編排、自動化和回應 (SOAR) 平台中,以增強威脅偵測和補救能力。人工智慧驅動的編排支援即時威脅情報、預測分析和自動化事件回應,顯著減少人工工作量和回應時間。例如,IBM 的 QRadar SOAR 利用人工智慧簡化安全工作流程,幫助組織更有效率地偵測和緩解威脅。同樣,Palo Alto Networks 的 Cortex XSOAR 整合了自動化和人工智慧驅動的策略,以改善威脅回應。雲端安全解決方案的日益普及以及物聯網的擴展進一步刺激了對人工智慧驅動的安全編排的需求。隨著網路攻擊日益複雜,人工智慧驅動的安全編排解決方案將繼續推動市場成長,確保全球企業能夠主動緩解威脅並保持營運韌性。
報告範圍和安全編排市場細分
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屬性 |
安全編排關鍵市場洞察 |
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涵蓋的領域 |
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覆蓋國家 |
北美洲的美國、加拿大和墨西哥、德國、法國、英國、荷蘭、瑞士、比利時、俄羅斯、義大利、西班牙、土耳其、歐洲其他地區、中國、日本、印度、韓國、新加坡、馬來西亞、澳洲、泰國、印尼、菲律賓、亞太地區 (APAC) 的其他地區、沙烏地阿拉伯、阿聯酋、南非、埃及、以色列、中東和非洲 (MEA) 的其他地區、其他地區的歐洲地區 |
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主要市場參與者 |
Musarubra US LLC(美國)、微軟(美國)、英特爾公司(美國)、華為技術有限公司(中國)、Splunk LLC(美國)、Fortinet, Inc.(美國)、Resolve Systems(美國)、IBM(美國)、Tufin(以色列)、Swimlane Inc.(美國)、Optiv Security Inc.(美國)、Cycalal(以色列)、Ahviron Technologies Inc.(美國)、Digital.AI(美國)、Baffle(美國)和康卡斯特(美國) |
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市場機會 |
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加值資料資訊集 |
除了市場價值、成長率、市場區隔、地理覆蓋範圍、市場參與者和市場情景等市場洞察之外,Data Bridge 市場研究團隊策劃的市場報告還包括深入的專家分析、進出口分析、定價分析、生產消費分析和 pestle 分析。 |
安全編排市場定義
安全編排是指整合並自動化各種安全工具、系統和流程,以簡化威脅偵測、事件回應和補救的流程。它使安全團隊能夠管理和協調跨多個網路安全解決方案的工作流程,從而提高效率並縮短回應時間。
安全編排市場動態
驅動程式
- 網路威脅和複雜攻擊不斷增加
勒索軟體、網路釣魚和進階持續性威脅 (APT) 等網路威脅的頻率和複雜性日益增加,是安全編排市場的主要驅動力。網路犯罪分子正在利用人工智慧驅動的惡意軟體、零日漏洞和社會工程策略來繞過傳統的安全防禦措施,這使得自動化威脅偵測和回應至關重要。例如,2021 年,Colonial Pipeline 勒索軟體攻擊嚴重破壞了美國的燃料供應鏈,凸顯了更快、更有效率的安全事件回應需求。安全編排平台透過整合即時威脅情報、自動化工作流程和事件關聯,幫助組織主動降低風險,進而應對此類事件。隨著網路攻擊的不斷發展,越來越多的企業採用 SOAR 解決方案來自動化安全營運、最大限度地減少停機時間並增強網路安全韌性,從而推動市場成長。
- SOAR 解決方案的採用日益增多
越來越多的組織正在實施安全編排、自動化和回應 (SOAR) 解決方案,以簡化安全營運並提高事件回應效率。 SOAR 平台使安全團隊能夠集中管理安全工具、自動執行重複性任務,並根據嚴重程度確定威脅回應的優先順序。例如,IBM QRadar SOAR 可自動分享威脅情報並加快事件分類速度,大幅縮短回應時間。此外,Palo Alto Networks 的 Cortex XSOAR 可與多個安全系統集成,使團隊能夠編排工作流程並改善協作。隨著雲端技術應用、物聯網普及和混合工作模式導致攻擊面不斷擴大,企業需要可擴展且智慧的安全解決方案。 SOAR 能夠減少人為幹預、提高威脅可見度並增強合規性,這推動了其在商業、金融服務、保險和保險業 (BFSI)、醫療保健和政府等行業的應用,從而進一步推動了安全編排市場的發展。
機會
- 人工智慧、機器學習和自動化的不斷進步
人工智慧 (AI)、機器學習 (ML) 和自動化在安全編排中的集成,透過增強威脅偵測、事件回應和決策流程,帶來了巨大的市場機會。人工智慧驅動的安全編排支援即時威脅情報、預測分析和自動化事件回應,從而減少人工幹預並提高效率。例如,Exabeam 基於人工智慧的 SIEM 和安全分析平台利用行為分析來檢測異常並自動執行回應操作,從而在資料外洩升級之前將其阻止。同樣,雲端原生 SIEM 和 SOAR 平台 Microsoft Sentinel 應用機器學習演算法來動態識別威脅並確定其優先順序。隨著網路威脅日益複雜,企業越來越多地採用人工智慧驅動的安全編排、自動化和回應 (SOAR) 解決方案,以簡化安全工作流程、提高營運效率並縮短回應時間。網路安全解決方案對人工智慧和機器學習的日益依賴,為安全編排供應商提供了一個有利可圖的創新和擴展產品的機會,從而推動市場成長。
- 雲端運算和物聯網設備的擴展
雲端運算的快速普及和物聯網設備的激增顯著擴大了攻擊面,催生了對自動化安全編排解決方案的強烈需求。隨著企業遷移到雲端環境並部署物聯網連接設備,它們面臨越來越大的風險,例如配置錯誤、未經授權的存取和資料外洩。安全編排解決方案透過整合雲端安全工具、自動化策略執行和即時威脅偵測來幫助降低這些風險。例如,Palo Alto Networks 的 Prisma Cloud 為多雲環境提供自動化安全保護,確保合規性並減少漏洞。同樣,思科的 SecureX 將安全性編排與雲端原生安全工具相集成,以增強跨分散式環境的可視性。隨著遠端辦公、邊緣運算和物聯網生態系統的持續擴展,企業正在積極尋求可擴展且自動化的安全解決方案。這一趨勢為安全編排供應商提供了巨大的成長機會,可以開發雲端原生且相容物聯網的安全解決方案,以滿足不斷變化的企業需求。
限制/挑戰
- 實施成本高
採用安全編排、自動化和回應 (SOAR) 平台通常需要大量的前期投資,這對許多組織,尤其是中小型企業 (SME) 來說是一個障礙。成本包括軟體許可、基礎設施升級以及與現有安全工作流程保持一致而進行的客製化。此外,持續的維護和更新需要進一步的財務投入。例如,實施 SOAR 平台的大型金融機構可能需要將其與 SIEM(安全資訊和事件管理)系統、威脅情報來源、端點偵測和雲端安全解決方案集成,這會導致 API、連接器和第三方服務費用的額外支出。高昂的擁有成本阻礙了許多公司採用這些解決方案,從而減緩了市場擴張,並導致他們在採用安全自動化方面猶豫不決。
- 網路安全專業技能人才短缺
精通 SOAR 解決方案的網路安全專業人員短缺是安全編排市場發展的一大障礙。 SOAR 平台需要安全自動化、事件回應、威脅情報和腳本語言(用於劇本開發的 Python)方面的專業知識。然而,對 SOAR 技能專業人員的需求遠遠超過供應,造成了人才缺口,限制了其應用。例如,實施安全編排的醫療保健組織可能難以找到內部專家來配置自動化規則並有效地管理安全事件。因此,公司通常依賴外部顧問或託管安全服務提供者 (MSSP),這進一步增加了成本,並延遲了編排優勢的全面實現。缺乏熟練的人才阻礙了市場成長,因為組織要么推遲採用,要么未能最大限度地發揮平台的潛力。
本市場報告詳細介紹了最新發展動態、貿易法規、進出口分析、生產分析、價值鏈優化、市場份額、國內和本地市場參與者的影響,並分析了新興收入來源、市場法規變化、戰略市場增長分析、市場規模、品類市場增長、應用領域和主導地位、產品審批、產品發布、地域擴張以及市場技術創新等方面的機遇。如需了解更多市場信息,請聯繫 Data Bridge 市場研究部門獲取分析師簡報,我們的團隊將協助您做出明智的市場決策,實現市場成長。
安全編排市場範圍
市場根據組件、應用、部署模式、組織規模和產業垂直度進行細分。這些細分市場的成長將幫助您分析行業中成長緩慢的細分市場,並為用戶提供有價值的市場概覽和市場洞察,幫助他們做出策略決策,確定核心市場應用。
成分
- 解決方案
- 服務
- 其他的
應用
- 威脅情報
- 網路取證
- 其他的
部署模式
- 雲
- 本地
組織規模
- 中小企業
- 大型企業
垂直產業
- 金融服務業
- 能源和公用事業
- 政府
- 衛生保健
- 零售
- 資訊科技和電信
- 其他的
安全編排市場區域分析
我們對市場進行了分析,並按國家/地區、組件、應用、部署模式、組織規模和垂直行業提供了市場規模洞察和趨勢。這些細分市場之間的成長情況將幫助您分析行業中成長緩慢的細分市場,並為用戶提供上述參考資訊。
市場報告涉及的國家有:北美的美國、加拿大、墨西哥、德國、瑞典、波蘭、丹麥、義大利、英國、法國、西班牙、荷蘭、比利時、瑞士、土耳其、俄羅斯、歐洲的其他地區、日本、中國、印度、韓國、紐西蘭、越南、澳洲、新加坡、馬來西亞、泰國、印尼、菲律賓、亞太地區(APAC)的其他地區、巴西、阿根廷、南美洲的其他地區、歐洲地區(AME、AME)。
北美在安全編排市場佔據主導地位,這主要得益於其經濟高效的雲端安全解決方案的廣泛普及。該地區擁有先進的網路安全基礎設施和主要市場參與者的強大影響力。此外,日益增加的複雜網路攻擊事件也推動了對增強型安全自動化的需求。這種對強大安全措施日益增長的需求預計將在預測期內推動北美市場的擴張。
受數位轉型措施不斷增加的推動,亞太地區預計將迎來安全編排市場的最快成長。該地區眾多中小企業正積極採用安全編排策略,以保護其營運免受不斷演變的網路威脅。此外,政府對網路安全發展的支持以及對雲端安全解決方案的持續投資,也促進了市場的擴張。隨著網路威脅日益複雜,亞太地區對自動化安全解決方案的需求將大幅成長。
報告的國家部分還提供了影響各個市場當前和未來趨勢的因素以及市場監管變化。上下游價值鏈分析、技術趨勢、波特五力模型分析、案例研究等數據點是預測各國市場狀況的一些指標。此外,在對國家/地區數據進行預測分析時,還考慮了全球品牌的存在和可用性,以及它們因本土和國內品牌的激烈競爭或稀缺而面臨的挑戰,國內關稅和貿易路線的影響。
安全編排市場佔有率
市場競爭格局按競爭對手提供詳細資料。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投入、新市場計劃、全球影響力、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度以及應用主導地位。以上提供的數據點僅與公司在市場中的重點相關。
在市場上運作的安全編排市場領導者是:
- Musarubra US LLC(美國)
- 微軟(美國)
- 英特爾公司(美國)
- 華為技術有限公司 (中國)
- Splunk LLC(美國)
- Fortinet公司(美國)
- Resolve Systems(美國)
- IBM(美國)
- 圖芬(以色列)
- Swimlane Inc.(美國)
- Optiv Security Inc.(美國)
- Cyberbit(以色列)
- Palo Alto Networks(美國)
- Exabeam(美國)
- Acalvio Technologies Inc.(美國)
- Digital.AI(美國)
- 擋板(美國)
- 康卡斯特(美國)
安全編排市場的最新發展
- 2022 年 5 月,Bugcrowd 與 IBM 合作,透過 IBM Resilient 集成,接取安全編排、自動化和回應領域。 IBM Resilient 是安全團隊用於自動化和管理安全回應的系統
- 2022 年 5 月,Palo Alto Networks 宣布與 Cohesity 合作,將其 SOAR 平台與 Cohesity 的 AI 驅動資料管理平台相集成,以顯著降低客戶的勒索軟體風險
- 2022年3月,Ridge Security 與 Splunk 合作,旨在提升反應速度並提升安全團隊的效率。 RidgeBot 的 API 與 Splunk SOAR 的整合增強了網路安全防禦能力。
- 2021 年 7 月,Rapid7 收購了威脅情報領導者 IntSights,實現了 IntSights 外部威脅防護套件與 Rapid7 的 Insight 產品組合之間的集成,以增強安全功能
- 2020 年 9 月,ThreatConnect 收購了 Nehemiah Security,為其現有的 SOAR 平台添加了網路風險量化功能,以改善風險評估和威脅回應
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研究方法
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DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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