Marktausblick für Anomalieerkennung:
Der Markt für Anomalieerkennung wurde im Jahr 2025 auf rund 6,08 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis Ende 2035 auf etwa 26,16 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von rund 15,1 % im Prognosezeitraum 2026–2035 entspricht. Im Jahr 2026 wird der Markt für Anomalieerkennung auf 7,02 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Die Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten spielen eine entscheidende Rolle für die Entwicklung des Marktes für Anomalieerkennung. Zahlreiche Anbieter investieren in moderne Algorithmen und Deep Learning, um Lernmodelle zu verbessern, die neuartige Anomalien auch ohne riesige Datenmengen erkennen können. Unternehmen konzentrieren ihre Investitionen darauf, Anomalieerkennung mit KI, ML und Big-Data-Plattformen zu verknüpfen, um Betrugsfälle aufzudecken und die Gesundheitsdiagnostik zu verbessern. Die Fortschritte in Forschung und Entwicklung sollen zudem die Wahrscheinlichkeit falsch-positiver Ergebnisse minimieren und die Nutzung unternehmenskritischer Anwendungen ausweiten.
Die Lieferkette für Anomalieerkennung erstreckt sich über mehrere Branchen und umfasst digitale wie physische Güter. Hardware für Sensoren und Server wird von spezialisierten Elektronikherstellern bezogen, wobei die Hauptmontagestufen in den USA, China und verschiedenen Teilen der EU liegen. Die Beschaffung durch die US-Bundesregierung deutet auf den kontinuierlichen Import fortschrittlicher Chips und Sensoren für die Anomalieerkennung im öffentlichen Sektor hin, wobei erhebliche Investitionen in KI-gestützte Software zur Überwachung der Lieferkette fließen. Die Integration in die Montagelinie beinhaltet in der Regel eine automatisierte, KI-gestützte Qualitätssicherung, um die Leistung in Echtzeit zu gewährleisten, insbesondere in der Fertigungs- und Logistikbranche, wo durchgängige Transparenz und Produktrückverfolgbarkeit von entscheidender Bedeutung sind.
Markt für Anomalieerkennung – Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Steigende Nachfrage nach vorausschauender Instandhaltung in der Produktion: Einer der wichtigsten Wachstumstreiber ist der Einsatz von Anomalieerkennung für die vorausschauende Instandhaltung in verschiedenen Branchen. Dadurch lassen sich kostspielige Anlagenausfälle und Stillstandszeiten vermeiden. Im Mai 2025 stellte die Siemens AG neue Versionen des KI-gestützten Anomalieassistenten vor, der in der Prozessfertigung nahezu in Echtzeit Warnungen vor industriellen Anomalien liefert. Das Unternehmen gibt an, dass der KI-Agent für die industrielle Automatisierung die Produktivität der Industrie um 50 % steigern soll. Durch den Einsatz solcher KI-Tools zur Überwachung der Betriebsdaten können Unternehmen ihre Wartungspläne optimieren und die Gesamtleistung ihrer Anlagen verbessern.
- Die rasante Verbreitung von IoT- und Edge-Geräten: Der schnelle Einsatz von IoT-Sensoren in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Fertigung erzeugt enorme Mengen an Telemetriedaten, die eine nahezu Echtzeit-Anomalieanalyse erfordern. Laut Daten der Europäischen Kommission aus dem Jahr 2021 nutzten bereits 26 % der kleinen und 48 % der großen Unternehmen IoT. Diese Entwicklung treibt die Nachfrage nach zuverlässigen Modellen zur Anomalieerkennung an, die sich für Edge-Architekturen eignen. Industrielle Anwendungsfälle bevorzugen Anomalieerkennungsmethoden vor allem, um ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und Wartungspläne zu optimieren.
- Verbesserte Bedrohungserkennung und Sicherheit: Angesichts der rasant zunehmenden Komplexität von Cyberbedrohungen investieren Unternehmen verstärkt in die Einführung fortschrittlicher Technologien zur Anomalieerkennung, um ihre geschäftskritischen Systeme zu schützen. Die steigende Häufigkeit von Advanced Persistent Threats (APTs) zwingt Unternehmen dazu, Systeme zur Anomalieerkennung zu implementieren, die Echtzeitüberwachung und Frühwarnung ermöglichen. Zudem hat die rasante Verbreitung von Cloud-Technologien, des IoT-Ökosystems und von Remote-Arbeitsumgebungen in den letzten Jahren die Angriffsfläche vergrößert und Unternehmen anfälliger gemacht. All diese Faktoren treiben die Nachfrage nach Tools zur Anomalieerkennung an, die ungewöhnliche Muster in diversen und verteilten Netzwerken erkennen können.
Die größten Cyberrisiken für Unternehmen im Jahr 2025
Bedenken hinsichtlich des Cyberrisikos in Organisationen | Prozentualer Anteil (%) |
Ransomware-Angriff | 45% |
Cyberbetrug (einschließlich Phishing, Business Email Compromise, Vishing usw.) | 20% |
Unterbrechung der Lieferkette | 17% |
Böswilliger Insider | 7% |
Desinformation | 6% |
Denial-of-Service-Angriffe (DoS) und verteilte Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) | 6% |
Quelle: WEF
Herausforderungen
- Umgang mit Fehlalarmen und Alarmmüdigkeit: Ein wesentliches Hindernis für die Anomalieerkennung ist die hohe Rate an Fehlalarmen in einigen Systemen. Dies kann zu Alarmmüdigkeit führen und Sicherheits- und Betriebsteams abstumpfen. Daher ist die Entwicklung ausgefeilterer, kontextsensitiver Algorithmen, die zwischen tatsächlichen Anomalien und erwarteten Abweichungen unterscheiden können, unerlässlich – ein wichtiger Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkt.
- Integration mit neuen und bestehenden IT/OT-Systemen: Eine weitere große Herausforderung ist die schwierige Integration moderner Anomalieerkennungslösungen in bestehende, komplexe und schwer zu integrierende IT- und OT-Infrastrukturen. Industrieprotokolle und Datenformate sind oft heterogen und proprietär, was die Implementierung einer einheitlichen Überwachungsstrategie erschwert. Zwar gibt es Lösungsansätze, diese sind jedoch kostspielig und zeitaufwendig und erfordern umfangreiche Anpassungen und Fachkenntnisse. Dies kann die Einführungsgeschwindigkeit, insbesondere in Branchen mit tief verwurzelten Legacy-Infrastrukturen, verlangsamen.
Marktgröße und Prognose für die Anomalieerkennung:
| Berichtsattribut | Einzelheiten |
|---|---|
|
Basisjahr |
2025 |
|
Prognosejahr |
2026–2035 |
|
CAGR |
15,1 % |
|
Marktgröße im Basisjahr (2025) |
6,08 Milliarden US-Dollar |
|
Prognostizierte Marktgröße (2035) |
26,16 Milliarden US-Dollar |
|
Regionaler Geltungsbereich |
|
Marktsegmentierung für Anomalieerkennung:
Analyse des Einsatzsegments
Dem Cloud-Segment wird im Prognosezeitraum ein starker Marktanteil von 69 % prognostiziert. Dieses Wachstum wird durch die Skalierbarkeit, Flexibilität und die niedrigen Kosten von Cloud-Angeboten getragen. Angesichts exponentiell wachsender Datenmengen greifen Unternehmen auf die Cloud zurück, um die rechenintensiven Anforderungen komplexer Anomalieerkennungsalgorithmen kostengünstig zu bewältigen, ohne in umfangreiche On-Premise-Infrastruktur investieren zu müssen. Der Trend hin zur Cloud-Bereitstellung wird zudem durch die zunehmende Nutzung von SaaS-basierten Modellen begünstigt, die Unternehmen einen komfortablen Zugang zu fortschrittlichen Anomalieerkennungsfunktionen bieten.
Komponentensegmentanalyse
Das Lösungssegment wird voraussichtlich bis 2035 einen Marktanteil von 70 % erreichen. Dieses Wachstum ist auf die starke Nachfrage nach umfassenden Plattformen zur Anomalieerkennung zurückzuführen. Unternehmen integrieren Lösungen mit fortschrittlichen Analysen und Echtzeitwarnungen in ein einheitliches System. Solche Plattformen ermöglichen es Datenanalysten, Ereignisse segmentübergreifend zu analysieren und daraus handlungsrelevante Erkenntnisse für potenzielle Bedrohungen oder Ineffizienzen im Betrieb abzuleiten. Das Wachstum des Segments wird zudem durch bedeutende Innovationen zur Verbesserung spezialisierter Module weiter vorangetrieben.
Technologiesegmentanalyse
Der Markt für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (ML & KI) wird voraussichtlich bis 2035 einen Anteil von 63 % halten, da diese Technologien die wichtigsten Treiber für Anomalieerkennungslösungen der nächsten Generation sind. Algorithmen, die auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basieren, können automatisch aus Datensätzen lernen, subtile Anomalien erkennen, die regelbasierte Systeme übersehen würden, und sich im Laufe der Zeit an veränderte Situationen anpassen. Diese Fähigkeit ist erforderlich, um der sich wandelnden und komplexen Natur heutiger Datenumgebungen gerecht zu werden. Die Dominanz des ML & KI-Segments beruht auch darauf, dass es Fehlalarme deutlich reduzieren und die Genauigkeit der Bedrohungserkennung erheblich verbessern kann.
Unsere detaillierte Analyse des Marktes für Anomalieerkennung umfasst die folgenden Segmente:
Segment | Teilsegmente |
Einsatz |
|
Komponente |
|
Technologie |
|
Endverwendung |
|
Vishnu Nair
Leiter - Globale GeschäftsentwicklungPassen Sie diesen Bericht an Ihre Anforderungen an – sprechen Sie mit unserem Berater für individuelle Einblicke und Optionen.
Markt für Anomalieerkennung – Regionale Analyse
Einblicke in den nordamerikanischen Markt
Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich einen Marktanteil von rund 37 % halten. Diese führende Position ist auf die fortschrittliche IT-Infrastruktur der Region, die frühe Einführung fortschrittlicher Technologien wie KI und maschinellem Lernen sowie die hohe Dichte großer Marktteilnehmer zurückzuführen. Die hohe Priorität, die der Cybersicherheit beigemessen wird, insbesondere in großen Branchen wie dem Finanz-, Gesundheits- und Regierungssektor, ist ein wesentlicher Wachstumstreiber. Das starke regulatorische Umfeld und die hohen Ausgaben für Forschung und Entwicklung machen die Region zudem zu einem Innovationszentrum.
Der US- Markt verzeichnet ein rasantes Wachstum aufgrund zunehmender Cybersicherheitsbedrohungen und des Wachstums von Cloud- und Hybridumgebungen. Strengere Vorschriften wie HIPAA und SOX zwingen Unternehmen zudem, ungewöhnliche Aktivitäten effektiv zu erkennen, was die Nachfrage nach Lösungen zur Anomalieerkennung weiter ankurbelt. Laut Daten des Privacy Rights Clearinghouse (Stand: Oktober 2025) gab es in den USA über 36.594 Datenschutzverletzungen, von denen mehr als 9,38 Milliarden Menschen betroffen waren. Moderne Lösungen zur Anomalieerkennung nutzen KI- und ML-Algorithmen, um Muster und potenzielle Sicherheitslücken aufzuspüren.
In Kanada wird das Marktwachstum durch den Ausbau von Smart Cities und Fortschritte im Bereich KI und ML angetrieben. Zudem hat die Zunahme hybrider Arbeitsmodelle die Angriffsfläche vergrößert, weshalb Unternehmen aktiv Lösungen einsetzen, um ungewöhnliche Nutzerzugriffsmuster zu überwachen und Sicherheitslücken zu schließen. Auch das digitale Banking boomt in Kanada, und Banken nutzen Anomalieerkennung, um betrügerische Transaktionen aufzudecken und finanzielle Verluste zu minimieren. Laut Daten der kanadischen Regierung aus dem Jahr 2022 nutzten 82 % der Internetnutzer im Land Online-Banking, was den Bedarf an zuverlässigen Lösungen für das Betrugsmanagement unterstreicht.
Einblicke in den europäischen Markt
In Europa boomt der Markt aufgrund der zunehmenden Raffinesse von Cyberangriffen und der weitverbreiteten Nutzung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) sowie diverser anderer Betriebstechnologien. Laut Daten von B2B Cyber Security aus dem Jahr 2024 verzeichneten die 15 führenden europäischen Länder insgesamt über 130.000 Datenschutzverletzungen. Zudem werden in der Region strenge Datenschutzbestimmungen, wie beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), umgesetzt, die Unternehmen dazu zwingen, geeignete Lösungen zu implementieren.
In Großbritannien wird das Marktwachstum durch die zunehmende staatliche Unterstützung und Strategien zur Bekämpfung von Datenschutzverletzungen angetrieben. Das Land fördert nachdrücklich den Einsatz von Anomalieerkennungstechnologien im öffentlichen und privaten Sektor, um mehr Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten. Im Mai 2024 empfahl die britische Nationale Datenstrategie den Einsatz von Lösungen wie Anomalieerkennungsmodellen bei Audits im öffentlichen Sektor, um betrügerische Beschaffungsvorgänge und Fehler vor der manuellen Überprüfung aufzudecken. Diese Regierungsinitiative ist Teil einer breiteren Bewegung hin zum Einsatz von Datenanalyse und KI zur Verbesserung der Regierungsführung und zur Vermeidung finanzieller Verluste und eröffnet damit ein erhebliches Marktpotenzial für spezialisierte Anomalieerkennungslösungen.
Der Markt in Deutschland wächst rasant, da Unternehmen zunehmend Bedarf haben, ungewöhnliche Aktivitäten im System aufzudecken. Strenge Vorschriften und neue, verschärfte Cybersicherheitsgesetze zwingen Unternehmen, in effiziente Tools zum Schutz ihrer Daten zu investieren. Laut Daten des Verbandes der Internetindustrie (AII) vom Januar 2024 nutzen 49,1 % der Haushalte mehr als vier IoT-Geräte. Die weit verbreitete Nutzung von IoT-Geräten in Deutschland unterstreicht die Notwendigkeit effektiver Schutzmaßnahmen.
Einblicke in den APAC-Markt
Der asiatisch-pazifische Markt wird von zahlreichen miteinander verbundenen Wachstumsfaktoren angetrieben, darunter ein deutlicher Anstieg bei Cloud Computing und dem Einsatz von IoT-Geräten. Die Regierungen der Region verschärfen die Vorschriften zum Schutz von Daten und zur Sicherung kritischer Infrastrukturen. Zudem nehmen Cyberbedrohungen – Ransomware, Betrug und Insider-Bedrohungen – zu und erfordern Echtzeiterkennung, Verhaltensanalyse und automatisierte Warnmeldungen. Der chinesische Markt steht aufgrund der rasanten digitalen Transformation vor einem signifikanten Wachstum. Die zunehmend komplexen Cyberangriffe zielen nicht nur auf Regierungsbehörden ab, sondern auch auf den Telekommunikations- und Bankensektor. Im Juni 2021 gab Harbour Plaza einen massiven Datenverlust von über 1,2 Millionen Kunden bekannt. Solche Vorfälle werden den Markt voraussichtlich weiter vorantreiben und im Prognosezeitraum ein robustes und signifikantes Wachstum ermöglichen.
In Indien verschärft die Regierung die Datenschutzgesetze und setzt Initiativen zur Bekämpfung von Datenschutzverletzungen um. Das Marktwachstum wird zudem durch zahlreiche Organisationen beflügelt, die einheitliche Plattformen mit Bedrohungsanalysen und integrierten Tools zur Anomalieerkennung bevorzugen. Branchen wie Transport und Energie setzen verstärkt auf Strategien, um Geräteausfälle zu verhindern und Ausfallzeiten zu minimieren. Laut Daten der Internet Freedom Foundation stiegen die staatlichen Mittel für Cybersicherheitsprojekte um über 143 % auf 7,82 Milliarden Rupien, was das Marktwachstum zusätzlich fördert.
Wichtige Akteure auf dem Markt für Anomalieerkennung:
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtigste Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtigste Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Aktuelle Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
Der Markt für Anomalieerkennung befindet sich in einem rasanten Wandel und ist hart umkämpft. Zahlreiche globale Technologieführer, branchenspezifische Softwareunternehmen und große IT-Dienstleister konkurrieren intensiv um Marktanteile. Zu den wichtigsten Akteuren zählen IBM, Microsoft, Cisco, Siemens, Schneider Electric, Infosys, Tata Consultancy Services, Sapura Energy, Telstra und die Bosch-Gruppe. Unternehmen stehen täglich im Wettbewerb – durch Innovationen im Bereich maschinelles Lernen und KI, durch Kooperationen und durch die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen für spezifische Branchen und Anwendungen.
Eine der bedeutendsten Veränderungen im Wettbewerbsumfeld ist die stärkere Fokussierung auf branchenspezifische Anwendungsszenarien und konkrete Geschäftsergebnisse. So begann Sapura Energy beispielsweise im August 2024 mit dem Einsatz von Deep Learning zur Anomalieerkennung bei der Überwachung von Unterwasser-Ölplattformen. Dieser Schritt senkte das Risiko schwerwiegender Anlagenausfälle und reduzierte anlagenbedingte Ausfallzeiten um 15 %. Dieser praktische Einsatz modernster KI zur Bewältigung zentraler industrieller Herausforderungen ist ein Paradebeispiel dafür, wie sich führende Unternehmen durch messbaren Mehrwert und ein tiefes Verständnis der betrieblichen Anforderungen ihrer Kunden profilieren.
Hier sind einige führende Unternehmen auf dem Markt für Anomalieerkennung:
Name der Firma | Land | Marktanteil (%) |
IBM Corporation | USA | 14,5 |
Microsoft Corporation | USA | 9.2 |
Cisco-Systeme | USA | 7.0 |
Siemens AG | Deutschland | 8.1 |
Schneider Electric | Frankreich | 7.6 |
Infosys Limited | Indien | xx |
Tata Consultancy Services | Indien | xx |
Sapura Energy | Malaysia | xx |
Telstra Corporation | Australien | xx |
Bosch-Gruppe | Deutschland | xx |
Nachfolgend sind die von den einzelnen Unternehmen im Markt für Anomalieerkennung abgedeckten Bereiche aufgeführt:
Neueste Entwicklungen
- Im Juli 2025 stellte IBM Power11 vor, die nächste Generation der IBM Power-Server. Dank Innovationen bei Prozessor, Hardwarearchitektur und Virtualisierungssoftware bietet Power11 die von Unternehmen geforderte Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit, Leistung und Skalierbarkeit für eine nahtlose Hybridbereitstellung – ob lokal oder in der IBM Cloud.
- Im September 2025 brachte Cisco Webex AI Agent und Cisco AI Assistant auf den Markt. Diese Tools verbessern den Kundenservice, indem sie die Kapazität menschlicher Agenten erweitern und einen verbesserten, schnelleren und personalisierteren Service bieten.
- Report ID: 8169
- Published Date: Oct 07, 2025
- Report Format: PDF, PPT
- Erhalten Sie detaillierte Einblicke in bestimmte Segmente/Regionen
- Erkundigen Sie sich nach einer Anpassung des Berichts für Ihre Branche
- Erfahren Sie mehr über unsere Sonderpreise für Start-ups
- Fordern Sie eine Demo der wichtigsten Ergebnisse des Berichts an
- Verstehen Sie die Prognosemethodik des Berichts
- Erkundigen Sie sich nach Support und Updates nach dem Kauf
- Fragen Sie nach unternehmensspezifischen Intelligence-Erweiterungen
Haben Sie spezifische Datenanforderungen oder Budgetbeschränkungen?
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Anomalieerkennung Umfang des Marktberichts
Das KOSTENLOSE Probeexemplar enthält eine Marktübersicht, Wachstumstrends, statistische Diagramme und Tabellen, Prognoseschätzungen und vieles mehr.
Kontaktieren Sie unseren Experten
See how top U.S. companies are managing market uncertainty — get your free sample with trends, challenges, macroeconomic factors, charts, forecasts, and more.
Anfrage vor dem Kauf
Afghanistan (+93)
Åland Islands (+358)
Albania (+355)
Algeria (+213)
American Samoa (+1684)
Andorra (+376)
Angola (+244)
Anguilla (+1264)
Antarctica (+672)
Antigua and Barbuda (+1268)
Argentina (+54)
Armenia (+374)
Aruba (+297)
Australia (+61)
Austria (+43)
Azerbaijan (+994)
Bahamas (+1242)
Bahrain (+973)
Bangladesh (+880)
Barbados (+1246)
Belarus (+375)
Belgium (+32)
Belize (+501)
Benin (+229)
Bermuda (+1441)
Bhutan (+975)
Bolivia (+591)
Bosnia and Herzegovina (+387)
Botswana (+267)
Bouvet Island (+)
Brazil (+55)
British Indian Ocean Territory (+246)
British Virgin Islands (+1284)
Brunei (+673)
Bulgaria (+359)
Burkina Faso (+226)
Burundi (+257)
Cambodia (+855)
Cameroon (+237)
Canada (+1)
Cape Verde (+238)
Cayman Islands (+1345)
Central African Republic (+236)
Chad (+235)
Chile (+56)
China (+86)
Christmas Island (+61)
Cocos (Keeling) Islands (+61)
Colombia (+57)
Comoros (+269)
Cook Islands (+682)
Costa Rica (+506)
Croatia (+385)
Cuba (+53)
Curaçao (+599)
Cyprus (+357)
Czechia (+420)
Democratic Republic of the Congo (+243)
Denmark (+45)
Djibouti (+253)
Dominica (+1767)
Dominican Republic (+1809)
Timor-Leste (+670)
Ecuador (+593)
Egypt (+20)
El Salvador (+503)
Equatorial Guinea (+240)
Eritrea (+291)
Estonia (+372)
Ethiopia (+251)
Falkland Islands (+500)
Faroe Islands (+298)
Fiji (+679)
Finland (+358)
France (+33)
Gabon (+241)
Gambia (+220)
Georgia (+995)
Germany (+49)
Ghana (+233)
Gibraltar (+350)
Greece (+30)
Greenland (+299)
Grenada (+1473)
Guadeloupe (+590)
Guam (+1671)
Guatemala (+502)
Guinea (+224)
Guinea-Bissau (+245)
Guyana (+592)
Haiti (+509)
Honduras (+504)
Hong Kong (+852)
Hungary (+36)
Iceland (+354)
India (+91)
Indonesia (+62)
Iran (+98)
Iraq (+964)
Ireland (+353)
Isle of Man (+44)
Israel (+972)
Italy (+39)
Jamaica (+1876)
Japan (+81)
Jersey (+44)
Jordan (+962)
Kazakhstan (+7)
Kenya (+254)
Kiribati (+686)
Kuwait (+965)
Kyrgyzstan (+996)
Laos (+856)
Latvia (+371)
Lebanon (+961)
Lesotho (+266)
Liberia (+231)
Libya (+218)
Liechtenstein (+423)
Lithuania (+370)
Luxembourg (+352)
Macao (+853)
Madagascar (+261)
Malawi (+265)
Malaysia (+60)
Maldives (+960)
Mali (+223)
Malta (+356)
Marshall Islands (+692)
Mauritania (+222)
Mauritius (+230)
Mayotte (+262)
Mexico (+52)
Micronesia (+691)
Moldova (+373)
Monaco (+377)
Mongolia (+976)
Montenegro (+382)
Montserrat (+1664)
Morocco (+212)
Mozambique (+258)
Myanmar (+95)
Namibia (+264)
Nauru (+674)
Nepal (+977)
Netherlands (+31)
New Caledonia (+687)
New Zealand (+64)
Nicaragua (+505)
Niger (+227)
Nigeria (+234)
Niue (+683)
Norfolk Island (+672)
North Korea (+850)
Northern Mariana Islands (+1670)
Norway (+47)
Oman (+968)
Pakistan (+92)
Palau (+680)
Palestine (+970)
Panama (+507)
Papua New Guinea (+675)
Paraguay (+595)
Peru (+51)
Philippines (+63)
Poland (+48)
Portugal (+351)
Puerto Rico (+1787)
Qatar (+974)
Romania (+40)
Russia (+7)
Rwanda (+250)
Saint Barthélemy (+590)
Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha (+290)
Saint Kitts and Nevis (+1869)
Saint Lucia (+1758)
Saint Martin (French part) (+590)
Saint Pierre and Miquelon (+508)
Saint Vincent and the Grenadines (+1784)
Samoa (+685)
San Marino (+378)
Sao Tome and Principe (+239)
Saudi Arabia (+966)
Senegal (+221)
Serbia (+381)
Seychelles (+248)
Sierra Leone (+232)
Singapore (+65)
Sint Maarten (Dutch part) (+1721)
Slovakia (+421)
Slovenia (+386)
Solomon Islands (+677)
Somalia (+252)
South Africa (+27)
South Georgia and the South Sandwich Islands (+0)
South Korea (+82)
South Sudan (+211)
Spain (+34)
Sri Lanka (+94)
Sudan (+249)
Suriname (+597)
Svalbard and Jan Mayen (+47)
Eswatini (+268)
Sweden (+46)
Switzerland (+41)
Syria (+963)
Taiwan (+886)
Tajikistan (+992)
Tanzania (+255)
Thailand (+66)
Togo (+228)
Tokelau (+690)
Tonga (+676)
Trinidad and Tobago (+1868)
Tunisia (+216)
Turkey (+90)
Turkmenistan (+993)
Turks and Caicos Islands (+1649)
Tuvalu (+688)
Uganda (+256)
Ukraine (+380)
United Arab Emirates (+971)
United Kingdom (+44)
Uruguay (+598)
Uzbekistan (+998)
Vanuatu (+678)
Vatican City (+39)
Venezuela (Bolivarian Republic of) (+58)
Vietnam (+84)
Wallis and Futuna (+681)
Western Sahara (+212)
Yemen (+967)
Zambia (+260)
Zimbabwe (+263)