人工智能欺骗工具市场（2025 - 2033）

人工智能欺骗工具市场摘要

预计 2024 年全球人工智能欺骗工具市场规模为 6.404 亿美元，预计到 2033 年将达到 64.155 亿美元，2025 年至 2033 年复合年增长率为 29.4%。市场增长由于绕过传统安全措施的网络威胁日益复杂，需要更先进和主动的防御，预计人工智能技术在安全领域的使用将越来越多。

这些人工智能驱动的平台通过战略性地部署智能、适应性强的平台，促进早期威胁识别和响应在整个网络中进行诱骗，以误导攻击者并在恶意行为造成损害之前将其暴露。网络攻击不断发展的性质推动了市场的扩张，攻击者越来越依赖秘密的长期策略来渗透和导航网络而不被发现。传统的周边防御往往再次无效这些高级持续性威胁 (APT) 导致组织采用欺骗技术，实时洞察攻击者活动并支持更快的响应时间。人工智能通过在脆弱区域自动放置诱饵并学习攻击者行为来增强这些能力，从而根据新出现的威胁不断调整和加强安全性。

另一个主要驱动因素是人工智能驱动的社会工程和错误信息攻击的兴起，例如深度伪造和人工智能制作的网络钓鱼计划。网络犯罪分子正在使用生成式人工智能来创建高度真实、个性化的欺诈内容，这些内容通常会绕过传统的安全措施。人工智能欺骗工具通过应用行为分析并生成合成数字身份来检测和转移恶意活动，从而限制凭证盗窃、身份欺诈和合成攻击等风险，从而防止这些威胁。随着这些人工智能增强的威胁的增长，包括金融在内的行业、医疗保健和国防越来越多地采用先进的欺骗技术，旨在主动消除此类不断变化的网络风险。

此外，人工智能集成允许系统在复杂环境中大规模有效运行，减轻安全团队的负担，并将欺骗定位为现代网络安全框架的重要技术。此外，多模态大语言模型（LLM）和多模态人工智能技术的进步正在提高人工智能欺骗工具的精度。例如，2024 年 9 月，美国联邦贸易委员会 (FTC) 启动了“AI Comply 行动”，旨在打击以欺骗或不公平方式使用人工智能来伤害消费者的公司。该倡议包括对推广人工智能工具的企业采取执法行动，这些工具会产生虚假评论、虚假宣传基于人工智能的法律服务，或吸引人们参与承诺通过人工智能驱动的收入的欺诈计划。网上商店。这项工作旨在保护消费者并促进不断发展的人工智能行业的公平竞争。

技术见解

机器学习领域在 2024 年占据市场领先地位，占全球收入的 33.9%，这是由于现代数字诈骗日益复杂和速度加快，对商业信誉和客户关系构成了严重风险。传统的欺诈预防方法已被证明是不够的，因此需要采用自适应机器学习算法和系统，这些算法和系统能够分析 IP 地址、请求模式和地理位置等各种数据，以更快地实时检测和阻止欺诈行为。通过利用历史数据，该技术可以揭露和破坏更广泛的欺诈网络，而不是针对孤立的事件。这种以情报为主导的主动战略可帮助组织保护其财务资源和客户信任，以免其日益增加。y 人工智能驱动的诈骗。例如，2024 年 2 月，Bumble 推出了 Deception Detector，它使用 ML 在虚假、垃圾邮件和诈骗个人资料到达用户之前自动检测和阻止它们，并展示了人工智能在促进信任和创建以真实连接为中心的安全环境方面的功能。它在短短两个月内使欺骗性帐户的报告减少了 45%，并成功阻止了 95% 的此类个人资料，并与人工审核员合作，以增强用户安全并保持平台的真实性。

在假聊天机器人、LLM API 和高度模仿真实 AI 系统的自适应代理等极具说服力的诱饵的发展的推动下，Gen AI 细分市场预计将以最快的复合年增长率增长，从而有效地吸引人们的注意力并揭露恶意行为者。这种先进的方法通过部署可以检测策略（例如公关）的交互式陷阱，有助于应对日益增长的人工智能驱动的对敏感系统的攻击浪潮。忽略注入或尝试提取训练数据。通过整合生成式人工智能诱饵，组织可以改进跨云和混合基础设施的威胁检测，尽早识别横向移动，并通过攻击者的工具来强化零信任框架。随着网络犯罪分子越来越多地使用人工智能进行社会工程、凭证盗窃和可扩展的攻击，由人工智能驱动的生成式欺骗对于动态、实时防御变得至关重要。例如，2025 年 3 月，GetReal Security 推出了一个自动化取证分析平台，旨在检测和对抗来自恶意生成人工智能的威胁，例如深度伪造和假冒尝试。该平台为存储内容和直播流中的图像、音频和视频提供身份验证，了解企业、政府机构和媒体机构的需求。通过结合人工智能、统计分析和数字取证，它可以向用户提供实时验证和警报。elp 防止身份欺诈和欺骗。

应用洞察

网络安全领域在 2024 年占据了最大的市场收入份额，这是由将人工智能集成到网络欺骗工具中的主要因素推动的，这些工具专注于在不断变化的网络威胁环境中改进威胁检测和响应。人工智能支持开发自适应且真实的欺骗元素，例如虚假文件、登录凭据和模拟网络结构，这些元素可以实时主动吸引和误导攻击者。它还可以通过检查行为、策略和意图来创建详细的攻击者档案，使安全团队能够更准确地预测和消除威胁。此外，人工智能处理大型数据集的能力有助于最大限度地减少误报并减轻分析师的疲劳，从而增强整体安全运营。最后，人工智能驱动的欺骗工具的 24/7 可用性和成本效益使其成为网络安全中的宝贵资产安全性策略。例如，2025 年 4 月，Fortinet 推出了 FortiDeceptor 平台，该平台使用逼真的诱饵和虚假数字资产来识别和应对网络威胁。该系统吸引攻击者与这些虚假端点进行交互，并允许快速的事件响应。该平台可提供高度准确的警报，无误报，并实现自动威胁检测和遏制。

在高级策略（深度伪造视频、人工智能生成的网络钓鱼电子邮件和聊天机器人诈骗）的推动下，欺诈检测领域预计将在预测期内以显着的复合年增长率增长，利用未修补的系统、过时的防病毒软件和社会工程等漏洞进行凭证盗窃、勒索软件和未经授权的访问等攻击。人工智能驱动的欺骗方法有助于减少响应时间、最大限度地减少误报、优化安全资源并增强威胁情报，从而加强整体安全系统并增强安全性。增强组织防御欺骗性网络攻击的能力。例如，2025 年 3 月，GetReal Security 推出了自动取证分析平台，以解决人工智能欺骗问题，例如深度伪造欺诈和身份操纵。它集成了多种工具来实时验证图像、音频和视频，使组织能够有效检测和反击人工智能生成的错误信息。通过结合先进的人工智能、统计技术和数字取证，它可以验证各种格式的数字内容，为企业、政府机构和媒体机构提供可靠的见解以进行关键决策。该解决方案通过简化取证分析并提供专家支持来帮助防止欺诈和保护敏感数据，从而解决日益严重的人工智能攻击威胁。

最终用途见解

由于对检测威胁能力的需求不断增长，BFSI 行业在 2024 年占据了最大的市场收入份额通过在攻击者访问真正的银行系统之前吸引攻击者，从而降低数据泄露的风险。它还通过使用诱饵凭据实时识别网络钓鱼尝试和内部威胁来帮助防止金融欺诈，误报率极低，安全团队可以专注于真正的威胁，因为与诱饵的任何交互都会被视为可疑，从而节省时间并将重点放在真正的威胁上。此外，欺骗工具可以提供对攻击者行为的宝贵见解，通过利用虚假数据误导攻击者来不断改进安全措施，这些技术还可以保护敏感的客户信息，使其成为应对 BFSI 领域高级网络威胁的主动战略解决方案。例如，2024 年 10 月，Swift 推出了人工智能驱动的异常检测服务，帮助银行识别和防止跨境交易中的金融欺诈。它分析来自数十亿的屏蔽数据f 消息通过 Swift 网络实时识别可疑行为，是在与金融机构进行成功的国际试点后开发的。通过使用联合学习和隐私增强技术，该服务可以在不损害敏感信息的情况下实现安全、协作的欺诈检测。

在人工智能的推动下，政府部门预计在预测期内以最快的复合年增长率增长，人工智能用于通过数字身份验证来解决选民欺诈问题，并识别人工智能生成的虚假信息，例如可能改变公众舆论和隐私的深度伪造信息。削弱人们对民主制度的信心。与此同时，各国政府正在使用人工智能来实时跟踪和破坏协调一致的虚假信息活动。例如，2024 年 6 月，国会女议员肖特尔·布朗 (Shontel Brown) 提出了《通过人工智能欺骗确保选举安全法案》，该法案禁止使用人工智能误导或否认个人选举他们有投票权，同时还要求对人工智能生成的选举内容做出明确的免责声明。它解决了欺骗性人工智能内容的威胁，包括深度造假和错误信息，这些内容可能会损害政府的投票权和选举公正性。

区域见解

北美人工智能欺骗工具行业在全球占据主导地位，到 2024 年，其收入份额将达到 35.9%，这得益于支持在目标物联网系统中采用网络安全解决方案的技术进步。政府的支持，包括大量的赠款资金，正在推动创新并扩大这些工具的采用。关键行业的快速数​​字化转型也增加了对先进人工智能解决方案来应对网络攻击的需求。此外，实时威胁监控、自动化和人工智能欺骗的集成有助于减轻安全团队的负担，同时加强该地区的整体网络防御。根据Technavio 报告称，2025 年 2 月，由于采用人工智能和基于防火墙的欺骗策略来识别和消除网络威胁，美国政府网络安全市场正在显着增长。对智能、自适应网络安全解决方案的需求不断增长，特别是针对混合和云环境的需求，正在推动市场的扩张。

美国AI欺骗工具市场趋势

由于对勒索软件和人工智能驱动的威胁（例如深度伪造）的日益关注，以及在企业IT环境中广泛采用自主欺骗技术，预计美国人工智能欺骗工具行业将在2024年显着增长；人们越来越依赖基于云的人工智能威胁情报和自我管理网络欺骗系统来保护关键数据和基础设施。例如，2024 年 10 月，OpenAI 在报告中透露，不良行为者越来越多地滥用它该公司利用人工智能工具开展欺骗性活动，传播错误信息并影响选举，包括在美国的选举。到今年，该公司已经扰乱了 20 多个此类网络，这些网络试图利用其人工智能模型在社交媒体和其他在线平台上进行有害活动。这些活动主要集中在制作误导性的选举相关内容，但 OpenAI 在它们获得广泛关注或建立持久受众之前有效地阻止了它们。

欧洲人工智能欺骗工具市场趋势

由于 GDPR 和 NIS 指令的监管要求正在推动更严格的网络安全和隐私措施，欧洲人工智能欺骗工具行业在预测期内将稳步增长，引发了人们对人工智能生成的错误信息的担忧，深度造假和金融欺诈正在加速欺骗技术的采用，并且在基于人工智能的欺诈预防方面正在进行大量投资在银行和金融行业中，人们也越来越关注在使用欺骗工具时保持道德标准，同时开发针对对抗性人工智能威胁的先进防御措施。

亚太地区人工智能欺骗工具市场趋势

预计亚太地区的人工智能欺骗工具行业将在预测期内实现最快的复合年增长率，因为该地区数字基础设施不断增加，网络威胁的复杂性不断增加，这将推动对人工智能驱动的欺骗的更大需求工具。企业越来越多地采用这些解决方案来防止人工智能引发的高级网络钓鱼、恶意软件和社会工程攻击。此外，该地区非常注重将技术创新与新兴人工智能网络安全治理框架的发展相结合。  例如，2025 年 6 月，卡巴斯基研究人员发现了一个通过假冒版本的木马病毒进行恶意传播的木马程序。DeepSeek-R1大型语言模型（LLM）应用程序，针对亚太地区印度和尼泊尔等国家的用户。攻击者利用 Google Ads 宣传一个与 DeepSeek 官方主页非常相似的网络钓鱼网站，欺骗用户下载名为 BrowserVenom 的恶意软件。安装后，恶意软件会通过攻击者控制的服务器重定向浏览器流量，从而使他们能够窃取凭据和敏感信息。这一事件凸显了与流行人工智能工具相关的日益严重的网络风险，并强调只从可信来源下载软件并采取强有力的网络安全措施的必要性。

主要人工智能欺骗工具公司见解

人工智能欺骗工具行业的一些主要公司包括 Acalvio Technologies, Inc.、Proofpoint, Inc.、Cynet 和 Fortinet, Inc.

• Acalvio Technologies 专注于自主网络欺骗解决方案，旨在帮助企业主动采取行动应对高级威胁，包括内部攻击和高级持续威胁 (APT)。其获得专利的 ShadowPlex 网络欺骗平台可实现跨混合云和运营技术 (OT) 环境的恶意活动的精确快速检测、参与和响应。该平台利用人工智能和数据科学，最大限度地减少攻击者的停留时间并提高安全操作的有效性。 Acalvio 的可扩展产品可以轻松跨云、本地和托管服务环境部署。在经验丰富的领导层和知名投资者的支持下，该公司倡导采取主动、人工智能驱动的网络安全方法。

• Fortinet, Inc. 致力于通过企业级解决方案保护用户、设备和数据。其核心产品 Fortinet Security Fabric 提供了一个由人工智能驱动的统一框架，将网络和安全无缝结合起来，以提供自动化的威胁保护、检测和响应。它其产品组合涵盖防火墙、端点安全、云保护和人工智能驱动的威胁情报，旨在简化和加强复杂的安全基础设施。 Fortinet 对研发的持续投资和强大的全球支持网络可确保针对网络威胁（包括使用人工智能欺骗的威胁）进行可扩展的实时防御。

研究近期发展

• 2024 年 1 月，Acalvio Technologies 宣布与其合作伙伴与 Velaspan 合作推出主动网络参与 (ACE) 管理的网络欺骗服务。在 Acalvio 人工智能驱动的 ShadowPlex 平台的支持下，ACE 可以主动防御内部威胁、零日漏洞和勒索软件，同时最大限度地减少安全团队的负担，并通过欺骗技术实现威胁检测、攻击中断和情报收集，并与 Velaspan 的 24/7 安全运营中心集成。此次合作旨在扩大基于人工智能的网络欺骗工具的可用性，并增强各行业的网络安全弹性。

• 2023 年 11 月，Acalvio Technologies 作为捐助者加入 MITRE Engenuity Center 进行威胁知情防御，支持 MITRE Engage 框架，以加强全球网络防御。 Acalvio 以其在网络欺骗方面的专业知识而闻名，旨在帮助企业安全团队通过提升对手的防御能力来更好地检测、应对和阻止威胁。测量技术。 MITRE Engage 以 MITRE ATT&CK 知识库为基础，促进以网络拒绝、欺骗和防御为中心的全球协作努力。 Acalvio 将在制定旨在支持政府、行业和安全供应商应对高级网络威胁的战略和技术方面发挥积极作用。

• 2023 年 7 月，Fidelis Cyber​​security 为其 Fidelis Elevate 用户推出了创新的 Active Directory 拦截功能，旨在加强对高级 Active Directory (AD) 攻击的防御。它集成了 AD 感知网络检测、欺骗技术和实时事件监控，可快速识别、阻止和响应 AD 环境中的威胁。它提供深入的可见性和增强的威胁搜寻功能，使组织能够更好地保护其重要资产免受不断变化的网络威胁。

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