AI & Big Data 01月02日
臺灣資安產品市場蓬勃發展!IDC臺灣預測2028年規模將達235億臺幣,密碼敏捷性與AI BOM將成2025年新焦點
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IDC預測臺灣資安市場未來四年將持續成長,年複合成長率達11.9%,其中資安軟體成長動能強勁。除了傳統資安需求,AI資安和量子韌性是市場新動力。量子韌性技術包括量子隨機數產生器、後量子密碼和量子金鑰分發,其中後量子密碼發展較快。企業導入後量子密碼面臨挑戰,但密碼敏捷性框架能更有效應對加密威脅,兼顧當前資安需求和量子韌性。此外,生成式AI帶來資安挑戰,企業將更注重AI BOM,提升AI模型透明度和安全性。未來數據物料清單將推動AI數據透明性。

📈 臺灣資安市場規模預計將從2024年的4.62億美元增至2028年的7.16億美元,年複合成長率達11.9%,資安軟體為主要成長動能。

🛡️ AI資安和量子韌性成為市場新焦點,其中量子韌性技術包含量子隨機數產生器(QRNG)、後量子密碼(PQC)及量子金鑰分發(QKD),後量子密碼因建立在現有運算系統上發展較快,但企業導入PQC仍面臨挑戰。

🔑 密碼敏捷性框架能更有效應對加密威脅,在部署成本與周期上更具效率,兼顧量子韌性與當前資安需求。其具備四大特色:提升合規性、自動化調整、支持彈性辦公、提供加密資源可視性。

🤖 企業將更注重建立AI BOM,記錄模型架構、訓練方法、數據來源等資訊,以提升AI模型的透明度與安全性,應對生成式AI帶來的資安挑戰。

📊 長遠來看,受AI BOM影響,到2028年,85%的資料產品將納入數據物料清單(Data BOM),進一步推動AI數據透明性與安全性的發展。

市調機構IDC最近預測,未來四年臺灣資安產品市場將持續成長,市場規模從2024年的4.62億美元增至2028年的7.16億美元(相當於235.4億新臺幣),年複合成長率達11.9%。其中,資安軟體的成長動能尤為強勁,年複合成長率高達13.3%。IDC分析指出,這一波資安產品市場的成長動力,除了來自傳統資安產品的需求外,還受到AI資安和量子韌性(Quantum Resilient Security)的挹注,這兩項新興資安技術成為2025年資安市場投資關注的新焦點。目前量子韌性建立有三大技術,包括了量子隨機數產生器(QRNG) 、後量子密碼(PQC),以及量子金鑰分發(QKD),但不像QRNG和QKD是建立在量子運算基礎上來發展,PQC則是建立在現有運算系統之上,因此其發展速度相對更快。此外,美國NIST已於去年8月正式發布了三項針對PQC的標準。隨著量子韌性快速發展,不少資安廠商已開始投入PQC,IDC預測,到2026年,全球將有50%的企業因未能投入PQC相關技術,恐面臨資料洩漏風險。不過,對企業而言,建立PQC並非易事,從初期的資產盤點、排定優先順序,到最終的部署與調整,整個過程需要克服不少的挑戰。但更大的難點在於,比起充滿不確定性的Y2Q(Year to Quantum)的威脅,企業往往面臨更多當前迫切需要解決的資安問題,因此,PQC的優先性會被排在較後的位置。兼顧量子韌性與當前資安需求,企業優先導入密碼敏捷性框架IDC就指出,目前許多企業在建立量子韌性之前,優先導入密碼敏捷性(Crypto-Agility)框架,這是一種能快速應對加密威脅的資料加密實踐方式。與直接部署PQC相比,IDC表示,密碼敏捷性框架在部署成本與周期上更具效率,且在現有合規環境下實務可行性更高。不僅能兼顧量子韌性與當前資安需求,還能實現與業務運作的緊密結合。根據IDC對密碼敏捷性框架的描述,其具備四大特色。首先,它能夠提升企業的合規性,藉由高度透明性,能協助企業靈活調整加密演算法與方法,確保符合現有資安規範。其次,透過自動化調整功能,企業可減少重複性工作,並能更快速應對日益變化的合規要求,有效節省時間與成本。此外,該框架支持建立彈性辦公環境,透過自動化的憑證管理流程(包括無密碼身份驗證等),能有效支援企業的遠端工作需求,同時確保共享資料的完整性與安全性。同時,提供了加密資源的可視性,使其更容易識別加密漏洞,並快速地進行相應的調整,為企業逐步實現量子韌性打下基礎。過去兩年,生成式AI(GenAI)的快速發展雖大幅提升了企業內部的生產力與效率,但同時也帶來了全新的資安挑戰,IDC指出,企業在資安策略上,明年將更注重建立明確的AI BOM(人工智慧物料清單),以加強AI資安防護能力,應對日益複雜的安全威脅。與專注於漏洞管理及軟體授權追蹤的SBOM(軟體物料清單)不同,IDC指出,AI BOM更著重於記錄模型架構、訓練方法、數據來源,甚至包括訓練與推論的碳排放量。透過這些資訊的透明化,AI BOM能提升每個AI模型的透明度與安全性,進一步加強AI的安全性。。長遠來看,IDC預測,受AI BOM影響,到2028年,85%的資料產品將納入數據物料清單(Data BOM),進一步推動AI數據透明性與安全性的發展。

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