2025-2031年中国AI安全行业市场竞争态势及前景战略研判报告

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第1章AI安全行业综述及数据来源说明

1.1 AI定义与界定

1.1.1 人工智能定义

1.1.2 人工智能发展历程

1.2 AI安全定义与界定

1.2.1 AI安全定义

1.2.2 AI安全内涵

1.3 AI安全分类

1.3.1 AI安全分类概括

1.3.2 人工智能助力安全

1.3.3 人工智能内生安全

1.3.4 人工智能衍生安全

1.4 《国民经济行业分类与代码》中AI安全归属

1.5 AI安全专业术语说明

1.6 本报告研究范围界定说明

1.7 本报告数据来源及统计标准说明

1.7.1 本报告权威数据来源

1.7.2 本报告研究方法及统计标准说明

第2章中国AI安全行业宏观环境分析(PEST)

2.1 中国AI安全行业政策(Policy)环境分析

2.2 中国AI安全行业经济(Economy)环境分析

2.2.1 中国宏观经济发展现状

(1)中国GDP及增长情况

(2)中国三次产业结构

(3)中国居民消费价格(CPI)

(4)中国生产者价格指数(PPI)

(5)中国第三产业增加值

2.2.2 中国宏观经济发展展望

(1)国际机构对中国GDP增速预测

(2)国内机构对中国宏观经济指标增速预测

2.2.3 中国AI安全行业发展与宏观经济相关性分析

2.3 中国AI安全行业社会(Society)环境分析

2.3.1 中国AI安全行业社会环境分析

(1)中国人口规模及增速

(2)中国城镇化水平变化

1)中国城镇化现状

2)中国城镇化趋势展望

(3)中国居民人均可支配收入

(4)中国居民人均消费支出及结构

1)中国居民人均消费支出

2)中国居民消费结构变化

(5)中国网民规模及互联网普及率

2.3.2 社会环境对AI安全行业的影响总结

2.4 中国AI安全行业技术(Technology)环境分析

2.4.1 AI安全行业技术工艺及流程

2.4.2 AI安全行业关键技术/新兴技术分析

2.4.3 中国AI安全行业研发投入状况

2.4.4 中国AI安全行业研发创新成果

(1)中国AI安全行业专利申请公开

1)专利申请数量变化情况

2)专利公开数量变化情况

(2)中国AI安全行业热门专利申请人

(3)中国AI安全行业热门技术

2.4.5 技术环境对中国AI安全行业发展的影响总结

第3章全球AI安全发展现状及市场前瞻

3.1 全球AI安全发展历程介绍

3.2 全球AI安全宏观环境背景

3.2.1 全球AI安全经济环境概况

(1)国际宏观经济现状

(2)主要地区宏观经济走势分析

1)美国宏观经济环境分析

2)欧元区宏观经济环境分析

3)日本宏观经济环境分析

(3)国际宏观经济预测

3.2.2 全球AI安全政法环境概况

(1)全球AI安全政策环境现状分析

(2)全球AI安全标准规范制定情况

3.2.3 全球AI安全技术环境概况

(1)全球AI安全技术发展概括

(2)全球AI安全技术发展成果

3.3 全球AI安全发展现状及市场规模情况分析

3.3.1 全球AI安全市场发展现状

3.3.2 全球AI安全市场规模情况

3.4 全球AI安全重点区域市场研究

3.4.1 北美地区AI安全发展状况

(1)北美地区AI安全发展背景

(2)北美地区AI安全发展现状

(3)北美地区AI安全发展前景

3.4.2 欧洲地区AI安全发展状况

(1)欧洲地区AI安全发展背景

(2)欧洲地区AI安全发展现状

(3)欧洲地区AI安全发展前景

3.4.3 亚太地区AI安全发展状况

(1)亚太地区AI安全发展背景

(2)亚太地区AI安全发展现状

(3)亚太地区AI安全发展前景

3.5 全球AI安全市场竞争格局及重点企业案例研究

3.5.1 全球AI安全市场竞争格局

(1)企业竞争格局

(2)地区竞争格局

3.5.2 全球AI安全企业兼并重组状况

3.5.3 全球AI安全重点企业案例

(1)IBM

1)企业概述

2)竞争优势分析

3)企业经营分析

4)发展战略分析

(2)Meta Platforms, Inc

1)企业概述

2)竞争优势分析

3)企业经营分析

4)发展战略分析

(3)DarkTrace

1)企业概述

2)竞争优势分析

3)企业经营分析

4)发展战略分析

3.6 全球AI安全发展趋势预判及市场前景预测

3.6.1 全球AI安全发展趋势预判

3.6.2 全球AI安全市场前景预测

第4章中国AI安全发展现状及市场痛点分析

4.1 中国AI安全形势

4.1.1 人工智能安全挑战

(1)基础设施面临安全挑战

(2)设计研发安全风险突出

(3)应用失控风险危害显著

(4)其他安全挑战

4.1.2 人工智能周期风险

4.2 中国AI安全威胁分析

4.2.1 新的攻击威胁

(1)攻击方法

(2)攻击影响

4.2.2 算法模型安全隐患

4.2.3 人工智能数据安全威胁

(1)人工智能自身面临的数据安全风险

(2)人工智能应用导致的数据安全风险

(3)人工智能应用加剧的数据治理挑战

4.2.4 基础设施安全隐患

4.2.5 应用安全隐患

4.2.6 人工智能滥用

4.3 中国AI安全市场特征

4.4 中国AI安全市场主体类型及入场方式

4.4.1 中国AI安全行业市场主体类型

4.4.2 中国AI安全行业企业入场方式

4.5 中国AI安全市场主体数量规模

4.6 中国AI安全事件汇总

4.7 中国AI安全能力分析

4.7.1 AI安全防御手段

4.7.2 AI安全攻防技术

(1)闪避攻击防御技术

(2)药饵攻击防御技术

(3)后门攻击防御技术

(4)模型/数据防窃取技术

4.8 中国AI安全布局现状

4.8.1 中国AI安全市场供给分析

4.8.2 中国AI安全市场需求状况

(1)中国网络信息安全领域需求分析

1)网络安全防护应用

2)信息内容安全审查应用

3)数据安全管理应用

(2)中国社会公共安全应用领域需求分析

1)智能安防应用

2)金融风控应用

4.9 中国AI安全市场规模测算

第5章中国AI安全竞争状况及市场格局

5.1 中国AI安全市场竞争格局分析

5.1.1 中国AI安全行业企业集群分布

5.1.2 中国AI安全行业企业竞争格局

5.2 中国AI安全投融资、兼并与重组状况

第6章中国AI安全产业链全景梳理及布局状况研究

6.1 中国AI安全产业产业链分析分析

6.2 中国AI安全体系架构

6.3 中国AI安全之“业务安全”市场布局状况

6.3.1 中国AI安全之“业务安全”业务合规性评估

6.3.2 中国AI安全之“业务安全”业务安全攻击监测

6.3.3 中国AI安全之“业务安全”业务安全机制

(1)发展现状

(2)企业布局

6.3.4 中国AI安全之“业务安全”业务恶意应用监测

6.4 中国AI安全之“算法安全”市场布局状况

6.4.1 中国AI安全之“算法安全”算法鲁棒性增强

6.4.2 中国AI安全之“算法安全”算法公平性保障

6.4.3 中国AI安全之“算法安全”算法可解释性提升

6.4.4 中国AI安全之“算法安全”算法知识产权保护

6.4.5 中国AI安全之“算法安全”算法安全评测

(1)发展现状

(2)企业布局

6.5 中国AI安全之“数据安全”市场布局状况

6.5.1 中国AI安全之“数据安全”数据隐私计算

(1)发展现状

(2)企业布局

6.5.2 中国AI安全之“数据安全”数据追踪溯源

(1)发展现状

(2)企业布局

6.5.3 中国AI安全之“数据安全”问题数据清洗

(1)发展现状

(2)企业布局

6.5.4 中国AI安全之“数据安全”数据公平性增强

(1)发展现状

(2)企业布局

6.5.5 中国AI安全之“数据安全”数据安全评测

6.6 中国AI安全之“平台安全”市场布局状况

6.6.1 中国AI安全之“平台安全”漏洞挖掘修复

(1)发展现状

(2)企业布局

6.6.2 中国AI安全之“平台安全”模型文件校验

(1)发展现状

(2)企业布局

6.6.3 中国AI安全之“平台安全”框架平台安全部署

(1)发展现状

(2)企业布局

6.7 中国AI安全“应用层”行业解决方案及案例分析

6.7.1 自动驾驶领域AI安全解决方案及案例分析

(1)安全风险

1)传感器数据干扰风险

2)算法攻击安全风险

(2)安全防护

1)计算环境安全

2)AI算法安全防御

3)AI业务安全防御

4)企业布局分析

6.7.2 信贷风控领域AI安全解决方案及案例分析

(1)安全风险

(2)安全防护

1)安全防护措施分析

2)企业布局分析

6.7.3 深度伪造领域AI安全解决方案及案例分析

(1)安全风险

(2)安全防护

1)技术检测

2)内容溯源

3)企业布局分析

第7章中国AI安全企业布局案例研究

7.1 中国AI安全企业布局梳理

7.2 中国AI安全企业布局案例分析

7.2.1 阿里云计算有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.2 绿盟科技集团股份有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.3 深圳市腾讯计算机系统有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.4 苏州三六零智能安全科技有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.5 华为技术有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.6 深信服科技股份有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.7 上海依图网络科技有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.8 北京瑞莱智慧科技有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.9 奇安信科技集团股份有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

7.2.10 慧安金科(北京)科技有限公司

(1)企业概述

(2)竞争优势分析

(3)企业经营分析

(4)发展战略分析

第8章中国AI安全市场前瞻及战略布局策略建议

8.1 中国AI安全发展因素分析

8.1.1 行业驱动因素

8.1.2 行业制约因素

8.2 中国AI安全发展潜力评估

8.2.1 中国AI安全生命发展周期

8.2.2 中国AI安全发展潜力评估

8.3 中国AI安全发展前景预测

8.4 中国AI安全发展趋势预判

8.5 中国AI安全行业发展壁垒

8.6 中国AI安全投资风险预警

8.6.1 AI安全行业政策风险

8.6.2 AI安全行业技术风险

8.6.3 AI安全行业宏观经济波动风险

8.7 中国AI安全投资价值评估

8.8 中国AI安全投资机会分析

8.9 中国AI安全投资策略与建议

8.10 中国AI安全可持续发展建议

图表目录

图表1:人工智能定义的不同

图表2:人工智能行业的框架

图表3:人工智能发展历程

图表4:人工智能安全的界定

图表5:人工智能安全的内涵

图表6:AI安全分类

图表7:人工智能助力安全分析

图表8:AI安全的内生安全

图表9:AI安全的衍生安全

图表10:《国民经济行业分类与代码》中AI安全归属

图表11:AI安全专业术语说明

图表12:本报告研究范围界定

图表13:本报告权威数据资料来源汇总

图表14:本报告的主要研究方法及统计标准说明

图表15:中国AI安全行业监管体系构成

图表16:中国AI安全行业主管部门

图表17:中国AI安全行业自律组织

更多图表见正文……

研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用案头研究与市场调研相结合的方式,依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论,科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素进行客观的综合分析,为企业科学决策提供高质量信息。

公司通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容,整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。

本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法(三角测定)

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中,一般通过三角测定的方式,从供需两个方向出发,验证资料的合理性。

在数据验证过程中,本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定,行业规模(产销量及产值等),通过一手和二手信息判断,所有的市场份额、数据细分比例等,基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去,进行了广泛的细节观察,通过一手资料得到了验证,并进行了分析,以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

80%数据一手调研,10%渠道资源购买,10%公开信息分析得出

可按时间段(月/季度/半年/年)更新

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报告编号:46092835

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