Перспективы рынка вычислений, повышающих конфиденциальность:
Объём рынка вычислений, повышающих конфиденциальность, в 2025 году превысил 4,59 млрд долларов США и, по прогнозам, достигнет 34,08 млрд долларов США к 2035 году, что соответствует среднегодовому темпу роста около 22,2% в прогнозируемый период, то есть с 2026 по 2035 год. В 2026 году объём рынка вычислений, повышающих конфиденциальность, оценивается в 5,51 млрд долларов США.
Ключ Вычисления, повышающие конфиденциальность Сводка рыночной аналитики:
Региональные особенности:
- Северная Америка занимает лидирующие позиции на рынке вычислений, обеспечивающих конфиденциальность, с долей 46,7%. Это обусловлено способностью Северной Америки повышать безопасность данных с помощью решений, обеспечивающих конфиденциальность, что будет способствовать росту в период с 2026 по 2035 год.
Обзор сегмента:
- Прогнозируется, что к 2035 году доля сегмента гомоморфного шифрования составит 35,20%, что обусловлено растущим спросом на безопасность данных и достижениями в области аппаратного ускорения.
- Ожидается, что облачный сегмент рынка вычислений с повышением конфиденциальности будет стабильно расти с 2026 по 2035 год, что обусловлено усложнением международных законов о конфиденциальности данных и технологий, обеспечивающих конфиденциальность.
Ключевые тенденции роста:
- Растущее внедрение PEC в сфере финансовых услуг
- Расширение применения ИИ и МО в сфере обеспечения конфиденциальности
Основные проблемы:
- Сложность интеграции с существующими системами
- Компромисс между конфиденциальностью и производительностью
- Ключевые игроки:корпорация Microsoft, корпорация IBM, Google LLC и корпорация Intel.
Глобальный Вычисления, повышающие конфиденциальность Рынок Прогноз и региональный обзор:
Прогнозы размера рынка и роста:
- Объем рынка в 2025 году: 4,59 млрд долларов США
- Объем рынка в 2026 году: 5,51 млрд долларов США
- Прогнозируемый размер рынка: 34,08 млрд долларов США к 2035 году
- Прогнозы роста: CAGR 22,2% (2026–2035 гг.)
Ключевая региональная динамика:
- Крупнейший регион: Северная Америка (доля 46,7% к 2035 году)
- Самый быстрорастущий регион: Северная Америка
- Доминирующие страны: США, Китай, Япония, Германия, Великобритания
- Развивающиеся страны: Китай, Индия, Япония, Южная Корея, Сингапур
Last updated on : 26 August, 2025
Широкое внедрение облачных вычислений и необходимость международного обмена данными привели к проблемам конфиденциальности и безопасности в здравоохранении, финансах и технологических отраслях. Организации используют решения для повышения конфиденциальности вычислений (PEC) для решения существующих проблем безопасности данных. Защищённые анклавы и конфиденциальные вычисления становятся жизненно важными технологиями для создания отдельных областей обработки, защищающих данные от несанкционированного доступа. Компании разрабатывают решения для сохранения конфиденциальности данных в сложных средах. Например, в июне 2023 года AntChain совместно с Intel разработали масштабную вычислительную платформу MAPPIC, сохраняющую конфиденциальность данных. Платформа использует технологию Intel SGX для создания безопасных условий обработки больших объёмов данных для обучения ИИ, тем самым демонстрируя приверженность отрасли разработке безопасных методов обработки данных.
Рынок вычислений, повышающих конфиденциальность, также демонстрирует рост благодаря федеративному обучению, поскольку эта технология позволяет распределенным машинам совместно обучать модели для обработки независимых данных, хранящихся локально, без раскрытия необработанной информации. Предприятия, работающие в сфере здравоохранения и финансов, сталкиваются со строгими законами о конфиденциальности, что делает этот подход выгодным без необходимости раскрывать конфиденциальную информацию. Технология гомоморфного шифрования в настоящее время становится решением для безопасных вычислений с зашифрованными данными, обеспечивая защиту от начала и до конца анализа. Компаниям, работающим через облачные платформы, требуются эти решения для поддержки безопасных многосторонних вычислений между различными сторонами, которым необходимо конфиденциально анализировать данные. Появление новых технологий стимулирует развитие облачных систем, позволяя компаниям получать доступ к аналитическим данным, а также обеспечивая защиту конфиденциальности.
Факторы роста и проблемы рынка вычислений, повышающих конфиденциальность:
Драйверы роста
- Растущее внедрение PEC в сфере финансовых услуг: компании банковского сектора, а также страхования и здравоохранения внедряют технологии вычислений, повышающие конфиденциальность, для разработки безопасных транзакций, систем предотвращения мошенничества и механизмов обмена данными. Безопасные многосторонние вычисления позволяют различным организациям совместно работать над проектами анализа данных, сохраняя при этом конфиденциальность входных данных для соблюдения требований к конфиденциальности данных и юридических стандартов защиты данных. Использование SMPC позволяет финансовым учреждениям проводить совместный анализ схем мошенничества между организациями и защищать конфиденциальность данных клиентов, тем самым повышая их возможности по выявлению случаев мошенничества без ущерба для конфиденциальности.
Многие учреждения, включая ABN MRO Bank и Rabobank, внедряют систему противодействия отмыванию денег, созданную на основе SMPC. Система скоринга распределяет оценки счетов по транзакционным сетям, позволяя банкам выявлять незнакомые транзакции, не нарушая при этом стандарты конфиденциальности. Распространение оценок риска повышает точность обнаружения подозрительной активности, сохраняя при этом высокий уровень полноты, что значительно снижает ложные срабатывания. Эта разработка подчёркивает потенциал безопасных многосторонних вычислений для повышения безопасности данных в областях, связанных с обработкой конфиденциальной информации. - Расширение возможностей ИИ и МО в обеспечении конфиденциальности: все больше технологий искусственного интеллекта и машинного обучения зависят от больших наборов данных, содержащих персональные данные и конфиденциальную информацию, в связи с их постоянным развитием. Зависимость от этого аспекта подчеркивает потенциал технологий повышения конфиденциальности, включая дифференциальную приватность и федеративное обучение, которые представляют собой жизненно важные потребности. Такие PET помогают организациям создавать модели обучения ИИ для защиты персональной конфиденциальной информации и повышения доверия к организациям, тем самым способствуя более широкому развертыванию систем ИИ. Государственные учреждения также используют PET для управления конфиденциальностью данных. Например, в июне 2024 года Национальный научный фонд США запустил программу практического обмена данными с сохранением конфиденциальности. PDaSP — это инициатива, направленная на быструю коммерциализацию PET посредством практического развертывания для улучшения возможностей безопасного обмена данными в различных секторах.
Технологические организации создают инновационные ИИ-фреймворки, обеспечивающие конфиденциальность, и концентрируются на разработке подходов федеративного обучения, которые позволяют обученным моделям ИИ работать с различными наборами данных, не раскрывая их фактическое содержимое. Такие технологии, как гомоморфное шифрование и безопасные многосторонние вычисления, способствуют дальнейшему развитию безопасности данных, а компании — минимизации проблем с регулированием и созданию передовых ИИ-приложений для здравоохранения, финансовых услуг и предприятий. Компании, внедряющие PET, получают стратегические преимущества благодаря аналитике ИИ, которая защищает конфиденциальность пользователей и позволяет создать более защищенную цифровую платформу.
Проблемы
- Сложность интеграции с существующими системами: Интеграция вычислительных решений, повышающих конфиденциальность, с существующей ИТ-инфраструктурой требует сложных и ресурсоёмких шагов. Современные организации используют устаревшие информационные системы, которые не могут эффективно работать с новыми технологиями сохранения конфиденциальности, включая федеративное обучение. Внедрение этих систем требует серьёзных изменений и специальных знаний, а также тщательного тестирования, что приводит к задержкам в работе и увеличению общих затрат. Компании испытывают трудности с внедрением PEC, поскольку им сложно добиться плавной интеграции этих систем с их текущими фреймворками обработки данных, даже если они стремятся сохранить стабильность и эффективность, а не добавлять функции обеспечения конфиденциальности.
- Компромисс между конфиденциальностью и производительностью: Полностью гомоморфное шифрование (FHE), а также другие методы вычислений, повышающие конфиденциальность, такие как доверенные среды выполнения и многосторонние вычисления, обеспечивают надежную защиту при работе с зашифрованной информацией. FHE накладывает существенные ограничения на производительность, поскольку требует огромной вычислительной мощности и больших объемов памяти. При внедрении FHE вычислительные требования становятся высокими, а традиционные методы анализа данных оказываются значительно быстрее. Время, необходимое для обработки с помощью технологий PEC, может сделать этот метод непригодным в ситуациях, требующих функциональности в режиме реального времени, таких как частые рыночные операции и системы обнаружения мошенничества. Многие организации, ориентированные на производительность, избегают внедрения PEC из-за ограничений его интеграции в их отраслях.
Размер рынка вычислений, повышающих конфиденциальность, и прогноз:
| Атрибут отчёта | Детали |
|---|---|
|
Базовый год |
2025 |
|
Прогнозируемый период |
2026-2035 |
|
CAGR |
22,2% |
|
Размер рынка базового года (2025) |
4,59 млрд долларов США |
|
Прогнозируемый размер рынка на год (2035) |
34,08 млрд долларов США |
|
Региональный охват |
|
Сегментация рынка вычислений, повышающих конфиденциальность:
Технология ( гомоморфное шифрование, доверенные среды выполнения, многосторонние вычисления, дифференциальная конфиденциальность, хранилища персональных данных )
Ожидается, что к 2035 году сегмент гомоморфного шифрования будет занимать доминирующее положение на рынке вычислений, повышающих конфиденциальность, с долей более 35,2% благодаря растущему спросу на безопасность данных в промышленных условиях обмена данными. Компании используют многосторонние ресурсы и коллективно анализируют зашифрованные данные с помощью этой технологии благодаря её способности защищать конфиденциальную информацию, что делает её пригодной для соблюдения строгих норм конфиденциальности данных. В этом сегменте также наблюдается рост, обусловленный продолжающимся развитием аппаратного ускорения. Технологические компании также сотрудничают в разработке решений для устранения проблем с производительностью, возникающих в результате использования аппаратного ускорения. Например, в декабре 2024 года Optalysys заключила партнёрское соглашение с Zama для разработки решений FHE с аппаратным ускорением, что сокращает время, необходимое для внедрения FHE.
Тип ( облачный, локальный )
Ожидается, что сегмент облачных вычислений, повышающих конфиденциальность, будет демонстрировать устойчивый рост в связи с усложнением международных законов о защите данных. Организации активно внедряют облачные методы безопасности для безопасной обработки конфиденциальной информации, обеспечивая при этом соблюдение строгих требований к защите данных. Например, в сентябре 2023 года компания Inpher предложила платформу машинного обучения XOR Privacy-Preserving Machine Learning Platform через Oracle Cloud Marketplace, которая позволяет организациям безопасно выполнять аналитику, исключая риск раскрытия необработанных данных.
Развитие технологий сохранения конфиденциальности служит ещё одним катализатором роста сегментов. Облачные решения обеспечивают безопасные многосторонние вычисления и гомоморфное шифрование в сочетании с надёжными средами выполнения. Эти безопасные решения позволяют компаниям изучать и обрабатывать конфиденциальную информацию, сохраняя при этом полный контроль над доступом к данным, что позволяет им соответствовать современным стандартам конфиденциальности.
Наш углубленный анализ мирового рынка вычислений, повышающих конфиденциальность, включает следующие сегменты:
Технология |
|
Тип |
|
Конечное использование |
|
Vishnu Nair
Руководитель глобального бизнес-развитияНастройте этот отчет в соответствии с вашими требованиями — свяжитесь с нашим консультантом для получения персонализированных рекомендаций и вариантов.
Региональный анализ рынка вычислений, повышающих конфиденциальность:
Рынок Северной Америки
Ожидается, что к 2035 году Северная Америка будет занимать более 46,7% рынка вычислений, повышающих конфиденциальность данных, благодаря своим возможностям повышения безопасности данных. Организации в регионе используют решения для сохранения конфиденциальности, включая дифференцированную конфиденциальность и защищенные анклавы, чтобы защитить свои данные от растущих киберугроз и инсайдерских рисков. Правительства и финансовые учреждения инвестируют в эти технологии для создания систем непрерывной верификации для защиты критически важных данных.
Ожидается, что рынок вычислений, повышающих конфиденциальность, в США будет расти быстрыми темпами благодаря внедрению федеративного обучения в различных отраслях. Организации получают выгоду от децентрализованного обучения данных благодаря этому подходу для построения моделей машинного обучения с использованием защищённых наборов данных. Федеративное обучение позволяет финансовым учреждениям выявлять схемы мошенничества, а организациям здравоохранения проводить совместные исследования, не раскрывая данные пациентов. Повышение требований к безопасности обмена данными побуждает организации инвестировать в технологии для защиты конфиденциальности на всех этапах вычислительных процессов.
Быстрый переход к облачным средам также побуждает местные компании внедрять вычислительные решения для защиты своих конфиденциальных рабочих нагрузок. Поставщики облачных услуг интегрируют технологии защищенных анклавов в свои сервисы для поддержки полного шифрования данных во время обработки. Например, в ноябре 2024 года Microsoft выпустила два новых чипа для инфраструктуры центров обработки данных, которые расширяют возможности ИИ и одновременно усиливают возможности защиты данных. Интегрированный модуль Azure HSM представляет собой инженерное решение, защищающее критически важные для безопасности данные шифрования и другую конфиденциальную информацию в рамках своего модуля безопасности.
Рынок вычислений, повышающих конфиденциальность, в Канаде демонстрирует устойчивый рост благодаря активному совершенствованию правил защиты данных. Закон о защите конфиденциальности потребителей, принятый законопроектом C-27, устанавливает более строгие обязательства для компаний по управлению персональными данными. Организации внедряют решения PEC, поскольку они позволяют сохранять полезность данных и соблюдать современное законодательство о защите конфиденциальности. Новая нормативно-правовая база в стране вынуждает такие отрасли, как здравоохранение, технологии и финансовые учреждения, использовать передовые технологии для защиты конфиденциальности. Компании, работающие между Канадой и другими странами, часто управляют своими данными на международном уровне, что обуславливает необходимость использования передовых решений безопасности для обеспечения их конфиденциальности.
Анализ рынка Азиатско-Тихоокеанского региона
Ожидается, что рынок вычислений с повышением конфиденциальности в Азиатско-Тихоокеанском регионе значительно расширится в течение прогнозируемого периода, что связано с быстрым развитием облачных сервисов. Компании, переходящие на облачные платформы, нуждаются в более безопасных методах обработки данных, что стимулирует рост рынка вычислений с повышением конфиденциальности в регионе. Эти компании используют инструменты вычислений с повышением конфиденциальности в облачных средах для защиты своих конфиденциальных данных, используя преимущества облачной вычислительной инфраструктуры. Растущее использование искусственного интеллекта и аналитики больших данных также повышает спрос на технологии сохранения конфиденциальности, поскольку организации предпочитают защищать ценную информацию клиентов от потенциальных утечек.
Рынок вычислений, повышающих конфиденциальность, в Китае демонстрирует устойчивый рост благодаря развитию унифицированных рынков данных. В стране наблюдается переход от маркетизации элементов данных к разработке унифицированной системы рынка данных, требующей надежной инфраструктуры безопасности данных. Более того, растущая потребность в защите данных в различных отраслях побуждает организации выбирать решения PEC. Организации внедряют технологии анализа и вычислений для защиты конфиденциальности и внедряют решения для обеспечения конфиденциальности в рамках своей операционной деятельности.
Рынок вычислений, повышающих конфиденциальность, в Индии демонстрирует устойчивый рост благодаря усиливающейся цифровой трансформации в стране, а также использованию компаниями решений на основе ИИ для обработки и анализа данных. Организации активно внедряют методы вычислений, повышающих конфиденциальность, поскольку они обеспечивают безопасное использование данных. Интеграция технологий MPC и дифференциальной конфиденциальности набирает все большую популярность, поскольку они отвечают важнейшим требованиям безопасности данных в финансовых учреждениях и организациях здравоохранения. Растущие требования к управлению ИИ создают потребность в передовых решениях по обеспечению конфиденциальности, которые защищают бизнес-решения ИИ от безответственных действий.
Ключевые игроки рынка вычислений, повышающих конфиденциальность:
- Корпорация Microsoft
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Ключевые технологические предложения
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Недавнее развитие
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- Корпорация IBM
- Google LLC
- Корпорация Intel
- Cisco Systems, Inc.
- Корпорация Symantec
- Макафи, ООО
- ООО «РСА Секьюрити»
- Palo Alto Networks, Inc.
- Фортинет, Инк.
- Check Point Software Technologies Ltd.
- Лаборатория Касперского
- Sophos Group plc
- AVG Технологии
Рынок вычислений с повышением конфиденциальности расширяется, поскольку организации уделяют первостепенное внимание безопасной обработке данных и соблюдению нормативных требований. Ключевые игроки, включая IBM, Microsoft, Google, AWS, Intel и Duality Technologies, разрабатывают такие решения, как гомоморфное шифрование, безопасные многосторонние вычисления и доверенные среды выполнения. Стратегические партнерства и поглощения стимулируют инновации, а поставщики облачных услуг интегрируют технологии PEC для сохранения конфиденциальности с помощью ИИ и безопасных транзакций. Нормативно-правовая база ускоряет внедрение, вынуждая компании внедрять надежные решения для обеспечения конфиденциальности. Вот некоторые ключевые игроки, работающие на мировом рынке вычислений с повышением конфиденциальности:
Последние события
- В феврале 2024 года IBM и NCS заключили партнерское соглашение по разработке квантово-безопасных сервисов и сервисов по повышению уровня конфиденциальности для государственных учреждений и предприятий Сингапура. В их совместном документе рассматривается риск сбора и расшифровки последующих угроз, а также содержатся рекомендации для организаций по квантово-безопасным практикам.
- В декабре 2023 года компания SAP совместно с Bosch приступила к реализации проекта по внедрению безопасных многосторонних вычислений для анализа данных с сохранением конфиденциальности в различных отраслях. MPC — это передовой криптографический метод, позволяющий нескольким организациям проводить совместные вычисления, сохраняя при этом конфиденциальность своих данных. Это выгодно клиентам и партнерам SAP, работающим с разнообразной конфиденциальной информацией.
- Report ID: 7399
- Published Date: Aug 26, 2025
- Report Format: PDF, PPT
- Получите подробную информацию о конкретных сегментах/регионах
- Узнайте о возможности адаптации отчета для вашей отрасли
- Узнайте о наших специальных ценах для стартапов
- Запросите демонстрацию основных выводов отчета
- Поймите методологию прогнозирования отчета
- Узнайте о поддержке и обновлениях после покупки
- Узнайте о добавлении аналитики на уровне компании
У вас есть специфические требования к данным или бюджетные ограничения?
Запрос перед покупкойЧасто задаваемые вопросы (FAQ)
Вычисления, повышающие конфиденциальность Объем рыночного отчета
БЕСПЛАТНЫЙ образец включает обзор рынка, тенденции роста, статистические диаграммы и таблицы, прогнозные оценки и многое другое.
Связаться с нашим экспертом
Авторские права © 2025 Research Nester. Все права защищены.
