독일 사이버보안 시장에서의 AI, 제공 방식(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 배포 모드(온프레미스, 클라우드), 보안 유형(네트워크 보안, 엔드포인트 보안, 애플리케이션 보안, 클라우드 보안), 기술(머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컨텍스트 인식 컴퓨팅), 산업(BFSI, 리테일 및 전자상거래, 헬스케어, 자동차 및 운송, 정부 및 국방, 제조, 기타)별, 지역별, 경쟁, 예측 및 기회, 2019-2029F

시장 개요

독일

사이버 보안의 인공지능(AI) 시장은 사이버 위협에 대한 탐지, 예방 및 대응을 강화하기 위해 AI 기술을 사이버 보안 시스템에 통합하는 것을 포함합니다. 이 분야에서 AI의 역할은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 기존 방법보다 더 정확하고 빠르게 잠재적인 보안 침해를 예측할 수 있는 능력으로 인해 핵심적입니다. 이 시장은 머신 러닝 알고리즘, 자연어 처리 및 자동화 도구와 같은 다양한 AI 기반 솔루션을 포함하며, 이는 점점 더 정교해지는 사이버 공격으로부터 네트워크, 애플리케이션 및 데이터를 보호하는 데 사용됩니다. 사이버 위협의 복잡성이 증가하고 디지털 환경이 확장됨에 따라 AI는 현대 사이버 보안 전략의 필수 구성 요소가 되었습니다. 산업 전반의 조직이 민감한 정보를 보호하고, 규제 요구 사항을 준수하고, 위험을 완화하기 위해 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 채택하고 있습니다. 사이버 보안 시장의 AI는 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT)의 채택 증가, 사이버 범죄자의 공격 표면이 확장되는 연결된 기기 수의 증가에 의해 주도되고 있습니다. 위협 환경이 계속 진화함에 따라 AI 기반 사이버 보안 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상되어 이 시장은 기술 공급자와 보안 전문가 모두에게 중요한 관심 분야가 될 것입니다.

주요 시장 동인

사이버 보안 위협 및 공격 증가

독일의 사이버 보안 시장의 AI 주요 동인 중 하나는 사이버 위협 및 공격의 수와 복잡성이 증가하고 있다는 것입니다. 유럽에서 가장 디지털적으로 진보된 국가 중 하나인 독일은 점점 더 정교해지는 수법을 사용하는 사이버 범죄자의 도전에 직면해 있습니다. 랜섬웨어, 피싱, 고급 지속적 위협(APT)의 증가로 인해 조직은 사이버 보안 방어를 강화해야 하는 엄청난 압력을 받고 있습니다. 기존의 사이버 보안 대책은 종종 이러한 진화하는 위협에 대처하기에 부적절하여 AI 기반 솔루션이 도입되었습니다.

AI 기술, 특히 머신 러닝과 딥 러닝은 실시간으로 위협을 식별하고 무력화하는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 사전 정의된 규칙과 시그니처에 의존하는 기존 방법과 달리 AI 시스템은 과거 사고에서 학습하고 패턴을 인식하며 미래 공격을 예측할 수 있습니다. 이 기능은 제로데이 취약성과 새로운 공격 벡터가 점점 더 흔해지는 환경에서 특히 중요합니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 이상을 감지함으로써 AI는 위협에 신속하게 대응하여 피해를 최소화하고 성공적인 침해 가능성을 줄이는 능력을 향상시킵니다. 게다가, 특히 제조, 자동차, 금융과 같은 분야에서 독일의 산업이 상호 연결되어 있기 때문에 강력한 사이버 보안 솔루션에 대한 필요성이 커졌습니다. 사이버 공격으로 인한 잠재적인 재정적 및 평판적 피해로 인해 회사는 중요한 인프라와 민감한 데이터를 보호하기 위해 AI 기반 사이버 보안에 투자하게 되었습니다. 위협 환경이 계속 진화함에 따라 AI 강화 보안 조치에 대한 수요가 증가할 것으로 예상되며, 이는 독일의 사이버 보안 시장에서 AI를 주도할 것입니다.

클라우드 컴퓨팅 및 IoT 채택 증가

독일에서 클라우드 컴퓨팅과 사물 인터넷(IoT)이 빠르게 채택되고 있는 것은 사이버 보안 시장에서 AI를 주도하는 또 다른 중요한 요인입니다. 더 많은 기업이 클라우드 플랫폼으로 이전하고 IoT 기기를 운영에 통합함에 따라 사이버 범죄자의 공격 표면이 확장되어 고급 사이버 보안 조치가 필요하게 되었습니다. 클라우드 환경은 확장성과 유연성을 제공하지만 데이터 침해, 무단 액세스 및 기타 보안 문제에도 취약합니다. 마찬가지로 보안 기능이 제한적인 IoT 기기는 사이버 공격의 진입점으로 악용될 수 있습니다.

사이버 보안에서 AI는 클라우드 컴퓨팅과 IoT가 제기하는 고유한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 클라우드 환경에서 AI 알고리즘은 네트워크 트래픽을 모니터링하고, 의심스러운 활동을 식별하고, 실시간 위협 인텔리전스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 심각한 피해를 입히기 전에 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다. 또한 AI는 보안 프로세스를 자동화하여 IT 팀의 부담을 줄이고 복잡한 클라우드 인프라에서 보안 프로토콜이 일관되게 적용되도록 할 수 있습니다.

IoT의 맥락에서 AI는 연결된 장치에서 생성된 방대한 양의 데이터를 관리하는 데 필수적입니다. AI는 데이터 스트림을 분석하여 비정상적인 장치 동작이나 무단 통신과 같이 보안 침해를 나타낼 수 있는 이상을 감지할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 IoT 네트워크와 연결된 시스템을 손상시킬 수 있는 공격을 방지하는 데 도움이 됩니다. 독일이 클라우드 및 IoT 기술을 계속 수용함에 따라 AI 기반 사이버 보안 솔루션에 대한 수요가 증가하여 사이버 보안 시장에서 AI의 성장이 더욱 촉진될 것입니다.

엄격한 규제 요구 사항

독일은 엄격한 데이터 보호 및 개인 정보 보호 규정으로 유명하며, 이는 사이버 보안 시장에서 AI의 주요 원동력으로 작용합니다. 2018년부터 독일에서 전면 시행된 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 개인 데이터 처리와 관련하여 조직에 엄격한 요구 사항을 부과합니다. 이러한 규정을 준수하지 않으면 상당한 벌금과 법적 처벌을 받을 수 있으므로 사이버 보안은 해당 국가에서 운영되는 기업의 최우선 과제가 됩니다.

사이버 보안의 AI는 조직이 이러한 규제 요구 사항을 충족하는 데 특히 유용합니다. AI 기반 도구는 데이터 액세스 및 사용 모니터링을 자동화하여 민감한 정보가 GDPR 지침에 따라 처리되도록 할 수 있습니다. 이러한 도구는 잠재적인 취약성과 위반을 식별하는 데 도움이 되어 조직이 규제 위반이 발생하기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다. 실시간 통찰력을 제공하고 전반적인 보안 태세를 강화함으로써 AI는 회사가 데이터 보호법을 준수하도록 지원합니다.

GDPR 외에도 독일은 중요 인프라 운영자에게 특정 보안 조치를 의무화하는 IT 보안법(IT-Sicherheitsgesetz)과 같이 사이버 보안에 영향을 미치는 다른 규정을 시행했습니다. 이러한 규정을 준수하려면 종종 지속적인 모니터링과 보고가 필요한데, AI 시스템은 이러한 작업을 처리할 준비가 잘 되어 있습니다. AI가 대규모 데이터 세트를 분석하고 정확한 규정 준수 보고서를 생성하는 기능은 조직이 규제 프로세스를 간소화하여 규정 위반 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

독일의 규제 프레임워크가 계속 발전함에 따라 조직은 복잡한 환경을 탐색하기 위해 점점 더 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 사용할 것입니다. 이러한 추세는 기업이 사이버 위협과 규제 위험으로부터 자신을 보호하려고 하기 때문에 사이버 보안 시장에서 AI의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

디지털 혁신에 대한 투자 증가

디지털 혁신에 대한 독일의 노력은 사이버 보안 시장에서 AI의 또 다른 중요한 원동력입니다. 이 나라의 산업, 특히 제조 및 자동차는 산업 4.0, 인공 지능, 빅 데이터 분석과 같은 기술을 도입하여 급속한 디지털화를 겪고 있습니다. 디지털 운영으로의 이러한 전환은 효율성과 혁신 증가를 포함한 수많은 이점을 가져왔습니다. 그러나 고급 솔루션이 필요한 새로운 사이버 보안 과제도 시작되었습니다.

독일의 기업들이 디지털 혁신에 투자함에 따라 디지털 자산을 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치의 필요성도 인식하고 있습니다. 사이버 보안의 AI는 이 전략의 중요한 구성 요소로 간주되며 복잡하고 상호 연결된 시스템을 보호할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 스마트 팩토리에서 AI 기반 사이버 보안 솔루션은 전체 생산 프로세스를 모니터링하여 잠재적 위협과 취약성을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 심각한 재정적 및 운영적 결과를 초래할 수 있는 사이버 공격으로 인해 운영이 중단되지 않도록 보장합니다. 게다가 AI를 사이버 보안에 통합하는 것은 다양한 분야에서 혁신을 주도하기 위해 AI를 활용하는 더 광범위한 추세와 일치합니다. 독일 기업은 보안 전략에 AI를 통합함으로써 새로운 위협보다 앞서 나가고 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다. 디지털 혁신에 대한 투자 증가와 사이버 보안 위험에 대한 인식 증가로 인해 독일에서 AI 기반 사이버 보안 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

더 많은 기업이 디지털 혁신 여정을 시작함에 따라 독일의 사이버 보안 AI 시장은 상당한 성장을 앞두고 있습니다. AI와 사이버 보안의 융합은 이러한 이니셔티브의 성공을 보장하고, 국가의 디지털 인프라를 보호하며, 기술 혁신의 리더로서의 입지를 뒷받침하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 윤리적 우려

독일의 사이버 보안 AI 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 프라이버시 및 윤리적 우려 문제입니다. 독일은 주로 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 의해 주도되는 세계에서 가장 엄격한 데이터 보호 프레임워크 중 하나를 보유하고 있습니다. 사이버 보안에서 AI를 사용하는 것은 종종 개인 및 민감한 정보를 포함한 방대한 양의 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 것을 포함합니다. 이는 데이터 오용, 개인정보 침해 및 AI 기반 의사 결정의 윤리적 의미에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다.

사이버 보안의 AI 시스템은 패턴을 탐지하고, 위협을 예측하고, 사이버 사고에 대응하는 데 중요한 기계 학습 모델을 훈련하기 위해 방대한 데이터 세트에 의존합니다. 그러나 이 데이터를 수집하고 처리하면 GDPR 요구 사항과 충돌할 가능성이 있으며, 특히 데이터가 익명화되지 않았거나 개인의 동의를 얻지 못한 경우 더욱 그렇습니다. 이는 사이버 보안 전략에 AI를 활용하면서 데이터 보호법을 준수하려는 기업에 어려운 환경을 조성합니다. 게다가 사이버 보안에서 AI의 윤리적 의미는 또 다른 우려 사항입니다. AI를 사용하면 때때로 편향된 의사 결정으로 이어질 수 있으며, 특히 훈련 데이터가 모든 가능한 시나리오를 대표하지 않는 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 편향은 개인이나 그룹에 대한 부당한 대우, 즉 실수로 위협으로 식별하거나 특정 취약성을 간과하는 결과를 초래할 수 있습니다. 또한, 종종 "블랙박스" 문제라고 불리는 AI 알고리즘의 투명성 부족은 조직이 AI 기반 의사 결정을 설명하고 정당화하기 어렵게 만들 수 있으며, 윤리적 환경을 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하려면 사이버 보안에서 AI의 이점을 활용하는 것과 독일의 엄격한 데이터 보호 및 윤리 표준을 준수하는 것 사이에서 신중하게 균형을 맞춰야 합니다. 기업은 암호화 및 익명화 기술과 같은 데이터 개인 정보 보호를 강화하는 기술에 투자하고, AI 시스템이 편향을 최소화하고 투명성을 강화하는 방식으로 설계 및 구현되도록 해야 합니다. 그렇지 않으면 법적 반발, 고객 신뢰 상실, 독일의 사이버 보안 AI 시장 전반적 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

기술 부족 및 인력 문제

독일의 사이버 보안 AI 시장이 직면한 또 다른 중요한 문제는 AI 기술과 사이버 보안에 모두 능숙한 숙련된 전문가가 부족하다는 것입니다. AI의 급속한 발전으로 인해 머신 러닝, 데이터 과학 및 사이버 보안 분야의 전문 지식을 포함한 고도로 특화된 기술에 대한 수요가 발생했습니다. 그러나 이러한 기술에 대한 수요와 자격을 갖춘 전문가의 가용성 간에 눈에 띄는 격차가 있어 사이버 보안에서 AI의 광범위한 채택에 상당한 장벽이 됩니다.

AI를 사이버 보안 시스템에 통합하려면 두 분야에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 사이버 보안 전문가는 AI 기반 보안 솔루션을 효과적으로 구현하고 관리하기 위해 AI 알고리즘, 데이터 분석 및 자동화 도구에 정통해야 합니다. 동시에 AI 전문가는 개발한 AI 모델이 사이버 위협을 탐지하고 완화하는 데 효과적이도록 하기 위해 사이버 보안 원칙을 확실히 이해해야 합니다. 이러한 기술의 조합은 비교적 드물기 때문에 사이버 보안 시장에서 AI의 성장을 방해하는 인재 부족으로 이어집니다. 또한 AI와 사이버 보안 모두에서 기술 변화의 속도가 빠르기 때문에 기술 부족이 더욱 심화됩니다. 이 분야의 전문가는 최신 개발 사항을 따라가기 위해 지식과 기술을 지속적으로 업데이트해야 하며, 이러한 기술의 복잡성과 빠르게 움직이는 특성을 감안할 때 어려울 수 있습니다. AI 기반 사이버 보안 솔루션을 채택하려는 조직은 인재를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 구현이 지연되고 보안 조치의 효과가 손상될 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 독일은 AI와 사이버 보안 간의 격차를 메울 수 있는 숙련된 인력을 개발하는 데 중점을 둔 교육 및 훈련 프로그램에 투자해야 합니다. 여기에는 대학에서 AI 및 사이버 보안에 대한 전문 과정을 제공하고, 지속적인 학습과 전문성 개발을 촉진하며, 교육 프로그램이 시장의 요구 사항과 일치하도록 하기 위해 학계와 산업 간의 협업을 장려하는 것이 포함됩니다. 또한 회사는 전문 회사에 아웃소싱하거나 심층적인 기술 전문 지식이 필요 없이 구현하기 쉬운 AI 도구를 활용하는 것과 같은 대체 솔루션을 모색해야 할 수도 있습니다.

기술 부족과 인력 문제를 극복하는 것은 독일의 AI 사이버 보안 시장의 지속적인 성장에 매우 중요합니다. 숙련되고 적응력 있는 인력을 육성함으로써 국가는 AI 기술을 활용하여 사이버 보안 태세를 강화하고 진화하는 위협으로부터 디지털 인프라를 보호할 수 있는 더 나은 입지를 확보할 수 있습니다.

주요 시장 동향

위협 탐지 및 대응에서 AI 통합 증가

독일 AI 사이버 보안 시장에서 두드러진 동향은 위협 탐지 및 대응 메커니즘에서 AI 기술이 점점 더 통합되고 있다는 것입니다. 사이버 위협이 더욱 정교해짐에 따라 기존의 보안 조치로는 이러한 위험을 효과적으로 탐지하고 완화하기에 종종 부족합니다. 이로 인해 잠재적 보안 사고에 대한 실시간 분석과 자동화된 대응을 제공할 수 있는 AI 기반 솔루션으로 전환되었습니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 사이버 위협을 나타낼 수 있는 패턴을 식별하는 능력을 통해 조직이 사이버 보안에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 과거 사고에서 학습하여 이전에 발생하지 않았던 위협까지도 예측하고 인식할 수 있습니다. 이러한 예측 기능을 통해 보다 사전 예방적 위협 관리가 가능해져 탐지와 대응 사이의 시간이 단축되며, 이는 공격의 영향을 방지하거나 최소화하는 데 중요합니다. 게다가 AI 기반 위협 탐지 시스템은 독일 전역의 보안 운영 센터(SOC)에 점점 더 통합되고 있습니다. 이러한 시스템은 네트워크 트래픽 모니터링 및 보안 로그 분석과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 보안 분석가를 지원하여 인간 전문가가 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다. 조직이 리소스 할당을 최적화하는 동시에 사이버 보안 방어를 강화하려고 하면서 이러한 추세는 계속될 것으로 예상됩니다.

AI가 계속 진화함에 따라 위협 탐지 및 대응에서 AI의 역할이 확대되어 더욱 정교하고 효과적인 사이버 보안 솔루션이 탄생할 가능성이 높습니다. 이러한 추세는 점점 더 디지털화되고 상호 연결된 환경에서 강력한 보안 태세를 유지하는 데 AI의 중요성을 강조합니다.

ID 및 액세스 관리(IAM)에서 AI 채택 증가

독일 AI 사이버 보안 시장에서 또 다른 중요한 추세는 ID 및 액세스 관리(IAM)에서 AI 채택이 증가하고 있다는 것입니다. IAM 시스템은 권한이 있는 개인만 민감한 정보와 시스템에 액세스할 수 있도록 하는 데 중요합니다. 그러나 조직이 성장하고 IT 환경이 복잡해짐에 따라 ID와 액세스 권한을 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. AI는 IAM 프로세스를 자동화하고 개선하여 효율적이고 안전하게 만들어 솔루션을 제공합니다.

AI 기반 IAM 시스템은 머신 러닝을 사용하여 사용자 동작을 분석하고 무단 액세스 또는 잠재적 보안 위반을 나타낼 수 있는 이상을 탐지합니다. 예를 들어, 사용자의 로그인 패턴이 갑자기 변경되면 AI 시스템은 이를 의심스러운 것으로 표시하고 추가 인증 단계를 트리거하거나 보안 담당자에게 경고할 수 있습니다. 이 기능은 보안을 강화할 뿐만 아니라 기존 IAM 방법을 사용하여 감지하기 어려운 내부 위협의 가능성을 줄여줍니다. 보안을 개선하는 것 외에도 IAM의 AI는 보다 원활하고 적응적인 인증 프로세스를 지원하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 예를 들어, AI는 위치 및 장치 유형과 같은 상황적 정보를 분석하여 필요한 적절한 수준의 인증을 결정할 수 있습니다. 이를 통해 높은 수준의 보안을 유지하면서 합법적인 사용자의 마찰을 줄일 수 있습니다.

조직이 보다 동적이고 반응성이 뛰어난 액세스 관리 시스템의 이점을 인식함에 따라 AI 강화 IAM에 대한 추세가 커질 것으로 예상됩니다. 사이버 위협이 진화하고 더욱 정교해짐에 따라 잠재적인 액세스 관련 위험에 신속하게 적응하고 대응하는 능력이 매우 중요해질 것이며, 이는 이 분야에서 AI의 추가 도입을 촉진할 것입니다.

세그먼트별 통찰력

통찰력 제공

소프트웨어의 유연성과 확장성은 독일의 다양한 산업에 걸친 조직에 더욱 매력적입니다. 비용이 많이 들고 업그레이드하기 어려운 하드웨어 솔루션과 달리 소프트웨어는 조직의 특정 요구 사항을 충족하도록 쉽게 업데이트하고 확장할 수 있습니다. 이는 기업이 동적이고 적응 가능한 보안 조치가 필요한 클라우드 컴퓨팅 및 기타 디지털 변환 이니셔티브를 점점 더 많이 도입함에 따라 특히 중요합니다. AI 기반 소프트웨어는 기존 IT 인프라와 원활하게 통합되어 새로운 하드웨어에 대한 상당한 자본 투자 없이도 포괄적인 보호를 제공할 수 있습니다.

일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 포함한 독일의 엄격한 규제 환경은 견고하고 규정을 준수하는 사이버 보안 솔루션을 필요로 합니다. AI 기반 소프트웨어는 이러한 규정을 모니터링, 보고 및 준수하는 기능을 제공하므로 해당 국가에서 운영되는 회사에 선호되는 선택입니다. 소프트웨어 솔루션은 특정 규제 요구 사항을 충족하도록 맞춤화하여 벌금과 법적 문제를 피하는 데 중요한 실시간 통찰력과 자동화된 규정 준수 보고를 제공할 수 있습니다.

지역 통찰력

남서독일은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이 지역은 특히 슈투트가르트와 카를스루에와 같은 도시에서 기술 및 혁신의 주요 허브입니다. AI와 사이버 보안에 중점을 둔 수많은 기술 회사, 연구 기관 및 대학이 있습니다. 이러한 전문 지식과 리소스의 집중은 고급 AI 기반 사이버 보안 솔루션의 개발 및 배포에 도움이 되는 환경을 조성합니다.

남서독일은 특히 자동차 및 제조 부문에서 강력한 산업 기반을 가지고 있습니다. 이러한 산업은 고도로 디지털화되고 상호 연결되어 사이버 위협에 대한 노출이 증가합니다. 결과적으로 중요한 인프라와 민감한 데이터를 보호하기 위한 정교한 사이버 보안 조치에 대한 수요가 높아졌습니다. 견고한 보안 솔루션에 대한 필요성은 이 지역의 AI 사이버 보안 기술에 대한 투자와 성장을 촉진합니다. 또한, 남서독은 공공-민간 파트너십과 사이버 보안 및 AI 발전을 촉진하는 것을 목표로 하는 지역 이니셔티브를 포함하는 협력적 생태계의 혜택을 받습니다. 혁신과 기술 발전에 대한 이 지역의 전략적 초점은 AI로 구동되는 솔루션을 포함한 최첨단 사이버 보안 솔루션의 개발 및 도입을 지원합니다.

AI 및 사이버 보안 분야의 주요 참여자와 강력한 스타트업 및 기존 회사 네트워크의 존재는 이 시장에서 남서독이 선두를 차지하는 데 기여합니다. 벤처 캐피털과 산업별 전문 지식에 대한 접근성을 포함한 이 지역의 지원 인프라는 AI 기반 사이버 보안 기술의 성장과 배포를 더욱 가속화합니다.

최근 개발

• 2024년 5월, Google은 새로운 AI 기반 솔루션을 출시하여 사이버 사기에 대처하기 위한 노력을 강화했습니다. 이 회사는 Gemini AI를 활용하여 잠재적인 사이버 위협을 예측하고 대응하는 기능을 강화하는 위협 인텔리전스 도구를 도입했습니다. 이 고급 AI 기술은 사이버 보안 전문가에게 정확한 위협 예측과 사전 방어 전략을 제공하는 것을 목표로 합니다. Google은 AI를 활용하여 악성 맬웨어를 보다 효율적으로 분석하고 무력화하여 사고 해결 프로세스를 가속화하고자 합니다.
• 2024년 2월, 기술 리더인 Google은 최근 블로그 게시물에 설명된 대로 사이버 보안을 발전시키고 "수비자의 딜레마"를 해결하기 위해 인공 지능(AI)을 활용하는 것을 목표로 하는 AI 사이버 방어 이니셔티브를 시작했습니다. 이 이니셔티브의 핵심 요소는 맬웨어 탐지를 위한 파일 유형 식별을 향상하도록 설계된 AI 기반 도구인 Magika의 오픈 소스입니다. 이미 다양한 Google 제품을 보호하기 위해 배포된 Magika는 기존 파일 식별 방법보다 상당한 개선을 보였습니다. 이 솔루션은 VBA, JavaScript, PowerShell과 같이 식별하기 어렵지만 잠재적으로 유해한 콘텐츠를 탐지하는 데 있어 전반적인 정확도를 30% 높이고 정밀도를 최대 95%까지 높였습니다.
• 시스코는 2024년 4월, 중요한 시스템을 보호하기 위해 AI를 활용하도록 설계된 'HyperShield'라는 새로운 보안 솔루션을 출시했습니다. 이 회사는 HyperShield가 퍼블릭 클라우드의 가상 머신 및 Kubernetes 클러스터와 같은 다양한 IT 자산을 강력한 보안 적용 지점으로 변환할 수 있다고 주장합니다. Cisco에 따르면 HyperShield를 배포하면 애플리케이션 익스플로잇을 차단하고 해커가 시스템을 가로질러 이동하는 것을 방지하는 기능이 향상되어 더 광범위한 사이버 공격의 위험이 완화됩니다.

주요 시장 참여자

• DarktraceHolding Limited
• CrowdStrike, Inc
• Palo Alto Networks Inc.
• Cisco Systems Inc.
• IBM Corporation
• FireEye, Inc.
• Splunk Inc.
• Trend Micro Incorporated
• Fortinet Inc.