【概要】

2023年におけるセキュリティにおける深層学習（Deep Learning in Security）の世界市場規模は、 百万米ドルと予測され、2024年から2030年の予測期間において、年間平均成長率（CAGR） %で成長し、2030年までに 百万米ドルに達すると予測されている。

2023年におけるセキュリティにおける深層学習の北米市場は、 百万米ドルと予測され、2024年から2030年の予測期間において、CAGR %で成長し、2030年までに 百万米ドルに達すると予測されている。

2023年におけるセキュリティにおける深層学習のアジア太平洋市場は、 百万米ドルと予測され、2024年から2030年の予測期間において、CAGR %で成長し、2030年までに 百万米ドルに達すると予測されている。

2023年におけるセキュリティにおける深層学習のヨーロッパ市場は、 百万米ドルと予測され、2024年から2030年の予測期間において、CAGR %で成長し、2030年までに 百万米ドルに達すると予測されている。

セキュリティにおける深層学習の世界的な主要企業には、NVIDIA (US), Intel (US), Xilinx (US), Samsung Electronics (South Korea), Micron Technology (US), Qualcomm (US), IBM (US), Google (US) and Microsoft (US),などがある。2023年、世界の上位5社は、売上シェアは約 ％である。

このレポートは、セキュリティにおける深層学習の世界市場に関する包括的なプレゼンテーションを提供することを目的としており、売上、主要企業の市場シェアとランキングに焦点を当てている。さらに、地域別および国別、製品別、アプリケーション別に関するセキュリティにおける深層学習の分析も含まれている。

セキュリティにおける深層学習市場の規模、見積もり、および予測は、2023年を基準年とし、2019年から2030年までの期間の収益（百万米ドル）に基づいて提供されている。量的および質的な分析の両方を備え、読者がビジネス/成長戦略を開発し、市場の競争状況を評価し、現在の市場での自社の位置を分析し、セキュリティにおける深層学習に関する情報を元にしたビジネス上の意思決定を行うのに役立つ。

市場セグメンテーション
製品別
    Software
    Service

アプリケーション別
    Identity and Access Management
    Risk and Compliance Management
    Encryption
    Data Loss Prevention
    Unified Threat Management
    Antivirus/Antimalware
    Intrusion Detection/Prevention Systems
    Others (Firewall, Distributed Denial-of-Service (DDoS), Disaster Recovery)

地域別
    北米
        アメリカ
        カナダ
    ヨーロッパ
        ドイツ
        フランス
        イギリス
        イタリア
        オランダ
        その他
    アジア太平洋地域
        中国
        日本
        韓国
        東南アジア
        インド
        オーストラリア
        その他
    ラテンアメリカ
        メキシコ
        ブラジル
        その他
    中東とアフリカ
        トルコ
        サウジアラビア
        UAE
        その他

会社別
    NVIDIA (US)
    Intel (US)
    Xilinx (US)
    Samsung Electronics (South Korea)
    Micron Technology (US)
    Qualcomm (US)
    IBM (US)
    Google (US)
    Microsoft (US)
    AWS (US)
    Graphcore (UK)
    Mythic (US)
    Adapteva (US)
    Koniku (US)

章の概要
第1章：報告の範囲、世界の総市場規模を紹介する。この章では市場のダイナミクス、市場の最新動向、市場の駆動要因と制約要因、業界の製造業者が直面する課題とリスク、業界の関連政策の分析も提供される。

第2章：セキュリティにおける深層学習メーカーの競争状況、売上の市場シェア、最新の開発計画、合併および買収情報などの詳細な分析を提供する。

第3章：製品別の分析を提供し、各市場セグメントの市場規模と開発ポテンシャルをカバーし、読者が異なる市場セグメントでブルーオーシャン市場を見つけるのに役立つ。

第4章：アプリケーション別の分析を提供し、各市場セグメントの市場規模と開発ポテンシャルをカバーし、読者が異なる下流市場でブルーオーシャン市場を見つけるのに役立つ。

第5章：地域レベルでのセキュリティにおける深層学習の売上。各地域の市場規模と開発ポテンシャルを定量的に分析し、世界各国の市場開発、将来の発展の展望、市場スペース、各国の市場規模を紹介する。

第6章：国レベルでのセキュリティにおける深層学習の売上。各国/地域ごとに製品別およびアプリケーション別の有意なデータを提供する。

第7章：主要会社のプロファイルを提供し、市場の主要企業の基本的な状況を詳細に紹介する。製品の売上、粗利益率、製品紹介、最近の開発などが含まれる。

第8章：産業連鎖の分析を提供し、業界の上流および下流を含む。

第9章：結論。

【総目録】

【表と図のリスト】

表の一覧
    表 1. セキュリティにおける深層学習市場動向
    表 2. セキュリティにおける深層学習市場のドライバーと機会
    表 3. セキュリティにおける深層学習市場の課題
    表 4. セキュリティにおける深層学習市場の制約
    表 5. 会社別グローバルセキュリティにおける深層学習 の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 6. 会社別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2019～2024）
    表 7. 主要メーカーセキュリティにおける深層学習の製造拠点と本社所在地
    表 8. 主要メーカーセキュリティにおける深層学習の製品種類
    表 9. 主要メーカーセキュリティにおける深層学習の量産開始時期
    表 10. グローバルセキュリティにおける深層学習会社の市場集中度（CR5とHHI）
    表 11. ティア別グローバルップ会社の売上（2023年時点でのセキュリティにおける深層学習の売上に基づく）
    表 12. 合併と買収、拡張計画
    表 13. 製品別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル）
    表 14. 製品別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 15. 製品別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2025～2030、百万米ドル）
    表 16. 製品別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2019～2024）
    表 17. 製品別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2025～2030）
    表 18. アプリケーション別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル）
    表 19. アプリケーション別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 20. アプリケーション別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2025～2030、百万米ドル）
    表 21. アプリケーション別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2019～2024）
    表 22. アプリケーション別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2025～2030）
    表 23. 地域別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル）
    表 24. 地域別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 25. 地域別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2025～2030、百万米ドル）
    表 26. 地域別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2019～2024）&（%）
    表 27. 地域別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2025～2030）&（%）
    表 28. 主要国・地域セキュリティにおける深層学習の売上成長トレンド（2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル）
    表 29. 主要国・地域セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 30. 主要国・地域セキュリティにおける深層学習の売上（2025～2030、百万米ドル）
    表 31. NVIDIA (US)基本情報一覧
    表 32. NVIDIA (US)の紹介と事業概要
    表 33. NVIDIA (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 34. NVIDIA (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 35. NVIDIA (US) 最近の展開
    表 36. Intel (US)基本情報一覧
    表 37. Intel (US)の紹介と事業概要
    表 38. Intel (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 39. Intel (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 40. Intel (US) 最近の展開
    表 41. Xilinx (US)基本情報一覧
    表 42. Xilinx (US)の紹介と事業概要
    表 43. Xilinx (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 44. Xilinx (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 45. Xilinx (US) 最近の展開
    表 46. Samsung Electronics (South Korea)基本情報一覧
    表 47. Samsung Electronics (South Korea)の紹介と事業概要
    表 48. Samsung Electronics (South Korea) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 49. Samsung Electronics (South Korea) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 50. Samsung Electronics (South Korea) 最近の展開
    表 51. Micron Technology (US)基本情報一覧
    表 52. Micron Technology (US)の紹介と事業概要
    表 53. Micron Technology (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 54. Micron Technology (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 55. Micron Technology (US) 最近の展開
    表 56. Qualcomm (US)基本情報一覧
    表 57. Qualcomm (US)の紹介と事業概要
    表 58. Qualcomm (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 59. Qualcomm (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 60. Qualcomm (US) 最近の展開
    表 61. IBM (US)基本情報一覧
    表 62. IBM (US)の紹介と事業概要
    表 63. IBM (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 64. IBM (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 65. IBM (US) 最近の展開
    表 66. Google (US)基本情報一覧
    表 67. Google (US)の紹介と事業概要
    表 68. Google (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 69. Google (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 70. Google (US) 最近の展開
    表 71. Microsoft (US)基本情報一覧
    表 72. Microsoft (US)の紹介と事業概要
    表 73. Microsoft (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 74. Microsoft (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 75. Microsoft (US) 最近の展開
    表 76. AWS (US)基本情報一覧
    表 77. AWS (US)の紹介と事業概要
    表 78. AWS (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 79. AWS (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 80. AWS (US) 最近の展開
    表 81. Graphcore (UK)基本情報一覧
    表 82. Graphcore (UK)の紹介と事業概要
    表 83. Graphcore (UK) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 84. Graphcore (UK) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 85. Graphcore (UK) 最近の展開
    表 86. Mythic (US)基本情報一覧
    表 87. Mythic (US)の紹介と事業概要
    表 88. Mythic (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 89. Mythic (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 90. Mythic (US) 最近の展開
    表 91. Adapteva (US)基本情報一覧
    表 92. Adapteva (US)の紹介と事業概要
    表 93. Adapteva (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 94. Adapteva (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 95. Adapteva (US) 最近の展開
    表 96. Koniku (US)基本情報一覧
    表 97. Koniku (US)の紹介と事業概要
    表 98. Koniku (US) セキュリティにおける深層学習製品、サービス、ソリューション
    表 99. Koniku (US) セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2024、百万米ドル）
    表 100. Koniku (US) 最近の展開
    表 101. 主な原材料リスト
    表 102. 原材料の主要サプライヤー
    表 103. セキュリティにおける深層学習下流の顧客
    表 104. セキュリティにおける深層学習のディストリビューター
    表 105. 本レポートのリサーチプログラム/デザイン
    表 106. 二次ソースからの主なデータ情報
    表 107. 一次ソースからの主なデータ情報
図の一覧
    図 1. セキュリティにおける深層学習製品写真
    図 2. グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル）
    図 3. グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 4. セキュリティにおける深層学習レポート検討した年数
    図 5. グローバルセキュリティにおける深層学習会社の売上ランキング（2023、百万米ドル）
    図 6. グローバルトップ5社とトップ10社セキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2023）
    図 7. ティア別セキュリティにおける深層学習の市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3、2019 VS 2023）
    図 8. Hardware写真
    図 9. Software写真
    図 10. Service写真
    図 11. 製品別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル）
    図 12. 製品別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2023 & 2030）
    図 13. Identity and Access Management用製品写真
    図 14. Risk and Compliance Management用製品写真
    図 15. Encryption用製品写真
    図 16. Data Loss Prevention用製品写真
    図 17. Unified Threat Management用製品写真
    図 18. Antivirus/Antimalware用製品写真
    図 19. Intrusion Detection/Prevention Systems用製品写真
    図 20. Others (Firewall, Distributed Denial-of-Service (DDoS), Disaster Recovery)用製品写真
    図 21. アプリケーション別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上（2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル）
    図 22. アプリケーション別グローバルセキュリティにおける深層学習の売上市場シェア（2023 & 2030）
    図 23. 北米セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 24. 国別北米セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 25. ヨーロッパセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 26. 国別ヨーロッパセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 27. アジア太平洋セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 28. 地域別アジア太平洋セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 29. 南米セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 30. 国別南米セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 31. 中東とアフリカセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 32. 国別中東とアフリカセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 33. 主要国・地域セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030）&（%）
    図 34. アメリカセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 35. 製品別アメリカセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 36. アプリケーション別アメリカセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 37. ヨーロッパセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 38. 製品別ヨーロッパセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 39. アプリケーション別ヨーロッパセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 40. 中国セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 41. 製品別中国セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 42. アプリケーション別中国セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 43. 中国セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 44. 製品別中国セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 45. アプリケーション別中国セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 46. 韓国セキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 47. 製品別韓国セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 48. アプリケーション別韓国セキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 49. 東南アジアセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 50. 製品別東南アジアセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 51. アプリケーション別東南アジアセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 52. インドセキュリティにおける深層学習の売上（2019～2030、百万米ドル）
    図 53. 製品別インドセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 54. アプリケーション別インドセキュリティにおける深層学習の売上（2023 VS 2030）&（%）
    図 55. セキュリティにおける深層学習産業チェーン
    図 56. セキュリティにおける深層学習 製造コスト構造
    図 57. 流通チャネル（直販、流通）
    図 58. 本レポートのボトムアップおよびトップダウン・アプローチ
    図 59. データの複数検証方法
    図 60. 主なインタービュー対象者

【Description】

Deep learning algorithms are capable of detecting more advanced threats and are not reliant on remembering known signatures and common attack patterns. Instead, they learn the system and can recognize suspicious activities that might indicate the presence of bad actors or malware

The global market for Deep Learning in Security was estimated to be worth US$ million in 2023 and is forecast to a readjusted size of US$ million by 2030 with a CAGR of % during the forecast period 2024-2030.

Deep Learning is a subfield of machine learning that focuses on training artificial neural networks to mimic human cognitive processes, such as visual, auditory, and linguistic understanding. It has seen significant growth and adoption across various industries, including search technology, data mining, machine translation, natural language processing, multimedia learning, speech recognition, and recommendation systems.

The Deep Learning market is expected to grow at a rapid pace in the coming years, driven by increasing demand for advanced analytics, growing adoption of AI in various industries, and improvements in computational capabilities. 

Some trends driving the Deep Learning market include:
1. The increasing availability of large datasets: As the volume, variety, and complexity of data continue to grow, Deep Learning algorithms can leverage these datasets to improve their performance and accuracy.

2. Adoption in industries: Deep Learning is being widely adopted in industries such as healthcare, finance, retail, automotive, and cybersecurity to automate tasks, improve efficiency, and make data-driven decisions.

3. Enhanced automation and robotics: Deep Learning is enabling the development of advanced robots and autonomous systems that can perform tasks requiring human-like intelligence.

4. Integration with other AI technologies: Deep Learning is increasingly being combined with other AI technologies such as machine learning, computer vision, and natural language processing to create more sophisticated applications.

5. Progress in hardware and infrastructure: Advances in hardware and infrastructure, such as GPUs and cloud computing, have made it possible to deploy and scale Deep Learning models more efficiently and cost-effectively.

6. Ongoing research and development: The Deep Learning field is constantly evolving, with researchers and developers working on improving algorithms, models, and applications.

Overall, the Deep Learning market is expected to continue its strong growth trajectory in the coming years, as more and more industries adopt these advanced technologies to drive innovation and improve operations.

Report Scope
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Deep Learning in Security, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Deep Learning in Security by region & country, by Type, and by Application.

The Deep Learning in Security market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2023 as the base year, with history and forecast data for the period from 2019 to 2030. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Deep Learning in Security.

Market Segmentation
By Company
    NVIDIA (US)
    Intel (US)
    Xilinx (US)
    Samsung Electronics (South Korea)
    Micron Technology (US)
    Qualcomm (US)
    IBM (US)
    Google (US)
    Microsoft (US)
    AWS (US)
    Graphcore (UK)
    Mythic (US)
    Adapteva (US)
    Koniku (US)
 Segment by Type:
    Hardware
    Software
    Service

Segment by Application
    Identity and Access Management
    Risk and Compliance Management
    Encryption
    Data Loss Prevention
    Unified Threat Management
    Antivirus/Antimalware
    Intrusion Detection/Prevention Systems
    Others (Firewall, Distributed Denial-of-Service (DDoS), Disaster Recovery)

By Region
    North America
        United States
        Canada
    Europe
        Germany
        France
        U.K.

        Italy
        Russia
    Asia-Pacific
        China
        Japan
        South Korea
        China Taiwan
        Southeast Asia
        India
    Latin America
        Mexico
        Brazil
        Argentina
    Middle East & Africa
        Turkey
        Saudi Arabia
        UAE

Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.

Chapter 2: Detailed analysis of Deep Learning in Security manufacturers competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.

Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.

Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.

Chapter 5: Revenue of Deep Learning in Security in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.

Chapter 6: Revenue of Deep Learning in Security in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.

Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.

Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.

Chapter 9: Conclusion.

【Table of Contents】

【Table of Figures】

List of Tables
    Table 1. Deep Learning in Security Market Trends
    Table 2. Deep Learning in Security Market Drivers & Opportunity
    Table 3. Deep Learning in Security Market Challenges
    Table 4. Deep Learning in Security Market Restraints
    Table 5. Global Deep Learning in Security Revenue by Company (2019-2024) & (US$ Million)
    Table 6. Global Deep Learning in Security Revenue Market Share by Company (2019-2024)
    Table 7. Key Companies Deep Learning in Security Manufacturing Base Distribution and Headquarters
    Table 8. Key Companies Deep Learning in Security Product Type
    Table 9. Key Companies Time to Begin Mass Production of Deep Learning in Security
    Table 10. Global Deep Learning in Security Companies Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
    Table 11. Global Top Companies Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3) & (based on the Revenue in Deep Learning in Security as of 2023)
    Table 12. Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
    Table 13. Global Deep Learning in Security Sales Value by Type: 2019 VS 2023 VS 2030 (US$ Million)
    Table 14. Global Deep Learning in Security Sales Value by Type (2019-2024) & (US$ Million)
    Table 15. Global Deep Learning in Security Sales Value by Type (2025-2030) & (US$ Million)
    Table 16. Global Deep Learning in Security Sales Market Share in Value by Type (2019-2024) & (%)
    Table 17. Global Deep Learning in Security Sales Market Share in Value by Type (2025-2030) & (%)
    Table 18. Global Deep Learning in Security Sales Value by Application: 2019 VS 2023 VS 2030 (US$ Million)
    Table 19. Global Deep Learning in Security Sales Value by Application (2019-2024) & (US$ Million)
    Table 20. Global Deep Learning in Security Sales Value by Application (2025-2030) & (US$ Million)
    Table 21. Global Deep Learning in Security Sales Market Share in Value by Application (2019-2024) & (%)
    Table 22. Global Deep Learning in Security Sales Market Share in Value by Application (2025-2030) & (%)
    Table 23. Global Deep Learning in Security Sales Value by Region: 2019 VS 2023 VS 2030 (US$ Million)
    Table 24. Global Deep Learning in Security Sales Value by Region (2019-2024) & (US$ Million)
    Table 25. Global Deep Learning in Security Sales Value by Region (2025-2030) & (US$ Million)
    Table 26. Global Deep Learning in Security Sales Value by Region (2019-2024) & (%)
    Table 27. Global Deep Learning in Security Sales Value by Region (2025-2030) & (%)
    Table 28. Key Countries/Regions Deep Learning in Security Sales Value Growth Trends, (US$ Million): 2019 VS 2023 VS 2030
    Table 29. Key Countries/Regions Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2024) & (US$ Million)
    Table 30. Key Countries/Regions Deep Learning in Security Sales Value, (2025-2030) & (US$ Million)
    Table 31. NVIDIA (US) Basic Information List
    Table 32. NVIDIA (US) Description and Business Overview
    Table 33. NVIDIA (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 34. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of NVIDIA (US) (2019-2024)
    Table 35. NVIDIA (US) Recent Developments
    Table 36. Intel (US) Basic Information List
    Table 37. Intel (US) Description and Business Overview
    Table 38. Intel (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 39. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Intel (US) (2019-2024)
    Table 40. Intel (US) Recent Developments
    Table 41. Xilinx (US) Basic Information List
    Table 42. Xilinx (US) Description and Business Overview
    Table 43. Xilinx (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 44. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Xilinx (US) (2019-2024)
    Table 45. Xilinx (US) Recent Developments
    Table 46. Samsung Electronics (South Korea) Basic Information List
    Table 47. Samsung Electronics (South Korea) Description and Business Overview
    Table 48. Samsung Electronics (South Korea) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 49. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Samsung Electronics (South Korea) (2019-2024)
    Table 50. Samsung Electronics (South Korea) Recent Developments
    Table 51. Micron Technology (US) Basic Information List
    Table 52. Micron Technology (US) Description and Business Overview
    Table 53. Micron Technology (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 54. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Micron Technology (US) (2019-2024)
    Table 55. Micron Technology (US) Recent Developments
    Table 56. Qualcomm (US) Basic Information List
    Table 57. Qualcomm (US) Description and Business Overview
    Table 58. Qualcomm (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 59. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Qualcomm (US) (2019-2024)
    Table 60. Qualcomm (US) Recent Developments
    Table 61. IBM (US) Basic Information List
    Table 62. IBM (US) Description and Business Overview
    Table 63. IBM (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 64. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of IBM (US) (2019-2024)
    Table 65. IBM (US) Recent Developments
    Table 66. Google (US) Basic Information List
    Table 67. Google (US) Description and Business Overview
    Table 68. Google (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 69. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Google (US) (2019-2024)
    Table 70. Google (US) Recent Developments
    Table 71. Microsoft (US) Basic Information List
    Table 72. Microsoft (US) Description and Business Overview
    Table 73. Microsoft (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 74. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Microsoft (US) (2019-2024)
    Table 75. Microsoft (US) Recent Developments
    Table 76. AWS (US) Basic Information List
    Table 77. AWS (US) Description and Business Overview
    Table 78. AWS (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 79. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of AWS (US) (2019-2024)
    Table 80. AWS (US) Recent Developments
    Table 81. Graphcore (UK) Basic Information List
    Table 82. Graphcore (UK) Description and Business Overview
    Table 83. Graphcore (UK) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 84. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Graphcore (UK) (2019-2024)
    Table 85. Graphcore (UK) Recent Developments
    Table 86. Mythic (US) Basic Information List
    Table 87. Mythic (US) Description and Business Overview
    Table 88. Mythic (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 89. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Mythic (US) (2019-2024)
    Table 90. Mythic (US) Recent Developments
    Table 91. Adapteva (US) Basic Information List
    Table 92. Adapteva (US) Description and Business Overview
    Table 93. Adapteva (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 94. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Adapteva (US) (2019-2024)
    Table 95. Adapteva (US) Recent Developments
    Table 96. Koniku (US) Basic Information List
    Table 97. Koniku (US) Description and Business Overview
    Table 98. Koniku (US) Deep Learning in Security Products, Services and Solutions
    Table 99. Revenue (US$ Million) in Deep Learning in Security Business of Koniku (US) (2019-2024)
    Table 100. Koniku (US) Recent Developments
    Table 101. Key Raw Materials Lists
    Table 102. Raw Materials Key Suppliers Lists
    Table 103. Deep Learning in Security Downstream Customers
    Table 104. Deep Learning in Security Distributors List
    Table 105. Research Programs/Design for This Report
    Table 106. Key Data Information from Secondary Sources
    Table 107. Key Data Information from Primary Sources
    Table 108. Business Unit and Senior & Team Lead Analysts
List of Figures
    Figure 1. Deep Learning in Security Product Picture
    Figure 2. Global Deep Learning in Security Sales Value, 2019 VS 2023 VS 2030 (US$ Million)
    Figure 3. Global Deep Learning in Security Sales Value (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 4. Deep Learning in Security Report Years Considered
    Figure 5. Global Deep Learning in Security Players Revenue Ranking (2023) & (US$ Million)
    Figure 6. The 5 and 10 Largest Manufacturers in the World: Market Share by Deep Learning in Security Revenue in 2023
    Figure 7. Deep Learning in Security Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3): 2019 VS 2023
    Figure 8. Hardware Picture
    Figure 9. Software Picture
    Figure 10. Service Picture
    Figure 11. Global Deep Learning in Security Sales Value by Type (2019 VS 2023 VS 2030) & (US$ Million)
    Figure 12. Global Deep Learning in Security Sales Value Market Share by Type, 2023 & 2030
    Figure 13. Product Picture of Identity and Access Management
    Figure 14. Product Picture of Risk and Compliance Management
    Figure 15. Product Picture of Encryption
    Figure 16. Product Picture of Data Loss Prevention
    Figure 17. Product Picture of Unified Threat Management
    Figure 18. Product Picture of Antivirus/Antimalware
    Figure 19. Product Picture of Intrusion Detection/Prevention Systems
    Figure 20. Product Picture of Others (Firewall, Distributed Denial-of-Service (DDoS), Disaster Recovery)
    Figure 21. Global Deep Learning in Security Sales Value by Application (2019 VS 2023 VS 2030) & (US$ Million)
    Figure 22. Global Deep Learning in Security Sales Value Market Share by Application, 2023 & 2030
    Figure 23. North America Deep Learning in Security Sales Value (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 24. North America Deep Learning in Security Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
    Figure 25. Europe Deep Learning in Security Sales Value (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 26. Europe Deep Learning in Security Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
    Figure 27. Asia Pacific Deep Learning in Security Sales Value (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 28. Asia Pacific Deep Learning in Security Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
    Figure 29. South America Deep Learning in Security Sales Value (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 30. South America Deep Learning in Security Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
    Figure 31. Middle East & Africa Deep Learning in Security Sales Value (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 32. Middle East & Africa Deep Learning in Security Sales Value by Country (%), 2023 VS 2030
    Figure 33. Key Countries/Regions Deep Learning in Security Sales Value (%), (2019-2030)
    Figure 34. United States Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 35. United States Deep Learning in Security Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
    Figure 36. United States Deep Learning in Security Sales Value by Application (%), 2023 VS 2030
    Figure 37. Europe Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 38. Europe Deep Learning in Security Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
    Figure 39. Europe Deep Learning in Security Sales Value by Application (%), 2023 VS 2030
    Figure 40. China Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 41. China Deep Learning in Security Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
    Figure 42. China Deep Learning in Security Sales Value by Application (%), 2023 VS 2030
    Figure 43. Japan Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 44. Japan Deep Learning in Security Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
    Figure 45. Japan Deep Learning in Security Sales Value by Application (%), 2023 VS 2030
    Figure 46. South Korea Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 47. South Korea Deep Learning in Security Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
    Figure 48. South Korea Deep Learning in Security Sales Value by Application (%), 2023 VS 2030
    Figure 49. Southeast Asia Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 50. Southeast Asia Deep Learning in Security Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
    Figure 51. Southeast Asia Deep Learning in Security Sales Value by Application (%), 2023 VS 2030
    Figure 52. India Deep Learning in Security Sales Value, (2019-2030) & (US$ Million)
    Figure 53. India Deep Learning in Security Sales Value by Type (%), 2023 VS 2030
    Figure 54. India Deep Learning in Security Sales Value by Application (%), 2023 VS 2030
    Figure 55. Deep Learning in Security Industrial Chain
    Figure 56. Deep Learning in Security Manufacturing Cost Structure
    Figure 57. Channels of Distribution (Direct Sales, and Distribution)
    Figure 58. Bottom-up and Top-down Approaches for This Report
    Figure 59. Data Triangulation
    Figure 60. Key Executives Interviewed

リサーチ・アプローチ
本調査では、一次資料と二次資料の両方を広範囲に使用しました。調査プロセスでは、政府の政策、市場環境、競合状況、過去のデータ、市場の現在の動向、技術革新、今後の技術と関連業界の技術進歩、市場リスク、機会、市場の障壁と課題など、業界に影響を与える様々な要因を調査しました。以下の説明図は、本レポートで適用した市場調査方法を示しています。
市場規模の推定
トップダウンおよびボトムアップアプローチにより、企業、地域区分、製品タイプ、用途（エンドユーザー）別に世界市場規模を推定・検証しています。
本レポートの市場推定は、販売価格（メーカー、販売店、卸売業者、取引業者が提供する割引を除く）に基づいて行われています。各セグメントと地域に割り当てられた市場シェア分析は、製品の稼働率と平均販売価格によって達成されています。
主要メーカーとその収益、比率、市場占有率、成長率、製品市場の内訳は、二次情報源から入手し、一次情報源で検証しています。
本調査の対象となる市場に影響を与える可能性のあるすべての要因を考慮し、詳細に検討し、一次調査で検証し、最終的な定量的および定性的データを得るために分析しています。トップレベルの市場とサブセグメントの市場規模は正規化されており、市場予測には、インフレ、景気後退、規制・政策変更などの影響が考慮されています。これらのデータにQYResearch社の詳細なインプットと分析を加えて、本レポートで紹介しています。
次の図は、本調査で使用された全体的な市場規模の推定プロセスを図解したものです。

 
市場の内訳とデータの三角測量
市場の統計、市場規模の推定、市場予測、市場の内訳、データの三角関係などを計算した上で、完全な市場エンジニアリングを行います。情報収集のために広範な一次調査を行い、得られた重要な数字を検証し、妥当性を確認しました。市場エンジニアリングのプロセスでは、トップダウンアプローチとボトムアップアプローチの両方が、いくつかのデータトライアングル法とともに広範囲に使用され、本レポートに記載されている市場全体のセグメントとサブセグメントの市場推定と市場予測が行われました。

 

 
二次資料
二次資料は、プレスリリース、年次報告書、非営利団体、業界団体、政府機関、関税データなど、データソースの約25%を占めています。本調査研究には、二次情報源、ディレクトリ、Bloomberg Business、Wind Info、Hoovers、Factiva (Dow Jones & Company)、TRADING ECONOMICS、aventionなどのデータベース、Investing News Network、statista、連邦準備制度の経済データ、年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、企業のSECファイリングなどが含まれます。
 
一次情報源
一次調査では、本レポートのための質的・量的情報を得るために、供給側と需要側の両方からさまざまな情報源にインタビューを行いました。供給側の一次情報源には、製品メーカー（およびその競合他社）、オピニオンリーダー、業界専門家、研究機関、流通業者、販売店、取引業者、さらには原材料の供給者や生産者などが含まれます。
需要側の一次情報源には、世界市場で活動する様々な主要企業・団体のビジネスリーダー、マーケティング・セールスディレクター、技術・イノベーションディレクター、サプライチェーンエグゼクティブ、エンドユーザー（製品購入者）、関連するキーエグゼクティブなどの業界専門家が含まれます。