Dimensione e quota di mercato dell’analisi dell’identità, per dimensione aziendale (grandi imprese e piccole e medie imprese); Componente; Modalità di distribuzione; Applicazione; e verticale del settore: analisi della domanda e dell'offerta globale, previsioni di crescita, rapporto statistico 2025-2037

Mercato dell’analisi dell’identità: fattori di crescita e sfide

Fattori di crescita

• Aumento delle minacce informatiche e delle violazioni dei dati: gli aggressori utilizzano tattiche avanzate come il credential stuffing, il phishing e l'ingegneria sociale per compromettere gli account e ottenere accessi non autorizzati. Entro il 2024, sono state segnalate 10.626 violazioni dei dati confermate in tutto il mondo, quasi il doppio delle 5.199 segnalate l’anno precedente. Questa cifra elevata riflette la crescente capacità degli aggressori e la crescente impronta digitale delle imprese. Le soluzioni di analisi delle identità utilizzano l'analisi del comportamento, il rilevamento delle anomalie e l'apprendimento automatico per identificare attività insolite e avvisare le organizzazioni di potenziali minacce in tempo reale. Con l'aumento della frequenza delle violazioni dei dati, le aziende si trovano ad affrontare crescenti rischi finanziari e reputazionali.
• Le soluzioni di analisi dell'identità aiutano a mitigare questi rischi monitorando da vicino i modelli di accesso degli utenti e segnalando rapidamente le attività sospette, riducendo le possibilità di esfiltrazione dei dati. Poiché le violazioni dei dati spesso causano danni irreversibili, si sta verificando uno spostamento verso strategie di sicurezza proattiva. L'analisi dell'identità consente alle organizzazioni di monitorare e analizzare continuamente il comportamento degli utenti, consentendo loro di rilevare e affrontare comportamenti sospetti tempestivamente anziché dopo che si è verificato un attacco.
• Crescente complessità degli ambienti IT: le aziende adottano sempre più ambienti multi-cloud e ibridi, combinando sistemi on-premise, cloud privato e cloud pubblico. In un ampio spettro di imprese, l'89% delle aziende adotta una strategia multi-cloud. Circa l'80% adotta una strategia ibrida, utilizzando sia il cloud computing privato che quello pubblico, e il 97% dei leader IT prevede di far crescere le proprie soluzioni cloud integrando uno o più cloud. La gestione delle identità degli utenti su queste piattaforme è complessa e gli approcci tradizionali alla sicurezza faticano a offrire visibilità e controllo unificati. L'analisi delle identità centralizza gli insight su tutte le piattaforme, consentendo alle organizzazioni di monitorare, analizzare e proteggere le identità in modo coerente.
• Con la proliferazione di applicazioni SaaS, accesso mobile e API, le organizzazioni devono affrontare un'ampia gamma di punti di accesso. Ogni punto di accesso presenta una potenziale vulnerabilità, rendendo essenziale monitorare come, quando e dove gli utenti accedono ai sistemi. L'analisi dell'identità utilizza il monitoraggio comportamentale e l'analisi dei rischi per rilevare anomalie tra diversi punti di accesso, riducendo il rischio di accesso non autorizzato. Inoltre, l’aumento del lavoro remoto e delle politiche Bring Your Own Device (BYOD) ha aumentato la necessità di proteggere l’accesso da vari dispositivi e reti. L'analisi dell'identità aiuta a monitorare i comportamenti degli utenti in luoghi e dispositivi diversi, consentendo ai team IT di individuare modelli insoliti che potrebbero indicare una minaccia alla sicurezza.
• L'ascesa dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (MI): gli algoritmi AI e ML possono apprendere modelli di comportamento tipici degli utenti e rilevare rapidamente anomalie o comportamenti insoliti, come tentativi di accesso da posizioni sconosciute o orari di accesso insoliti. Ciò aiuta le organizzazioni a identificare potenziali minacce, come credenziali compromesse o uso improprio da parte di personale interno, nelle prime fasi della catena di attacco. L'intelligenza artificiale e il machine learning consentono la biometria comportamentale, in cui il comportamento dell'utente, come la velocità di digitazione, i movimenti del mouse e i modelli di utilizzo, viene continuamente analizzato per confermare l'identità. Ciò migliora la sicurezza aggiungendo un livello di autenticazione difficile da imitare per gli aggressori.
• L'ascesa delle tecnologie AI e ML sta quindi determinando rapidi progressi nell'analisi delle identità, rendendo queste soluzioni più intelligenti, veloci e precise e consentendo alle organizzazioni di proteggere le identità in modo più efficace in ambienti digitali complessi. Nel 2024, il 77% delle organizzazioni sta impiegando o esplorando l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle proprie operazioni e l'83% ritiene che l'intelligenza artificiale sia una delle principali priorità nella propria strategia aziendale.

Sfide

• Problemi di conformità e privacy dei dati: le soluzioni di analisi dell'identità spesso si basano sulla raccolta e l'analisi di grandi volumi di dati utente, sollevando problemi di privacy e potenzialmente in conflitto con le normative sulla protezione dei dati come GDPR, CCPA e HIPAA. Queste normative limitano la raccolta e l'elaborazione dei dati, creando sfide per le organizzazioni che devono bilanciare sicurezza e conformità.
• Carenza di professionisti qualificati: l'implementazione e la gestione di soluzioni di analisi delle identità richiede professionisti qualificati con esperienza in data science, machine learning, sicurezza informatica e gestione delle identità. Tuttavia, in queste aree vi è una carenza di talenti qualificati, il che può rendere difficile per le organizzazioni implementare e gestire in modo efficace soluzioni di analisi delle identità.