위협 인텔리전스 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 구성 요소(솔루션 및 서비스), 애플리케이션(보안 정보 및 이벤트 관리, 정부, 위험 및 규정 준수 및 비즈니스 연속성 계획 및 관리), 최종 사용자(BSFI, IT 및 통신, 제조, 의료, 에너지 및 유틸리티, 소매 및 기타), 지역 및 경쟁업체별로 세분화됩니다. 2019-2029F

시장 개요

글로벌 위협 인텔리전스 시장은 2023년에 141억 9천만 달러 규모로 평가되었으며 2029년까지 8.65%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. Bring Your Own Device(BYOD) 추세와 원격 작업 방식의 확산으로 기존 네트워크 경계가 모호해지면서 분산 환경과 원격 엔드포인트를 보호할 수 있는 고급 위협 인텔리전스 솔루션이 필요해졌습니다.

주요 시장 동인

사이버 위협 환경 증가

사이버 위협의 기하급수적 증가는 글로벌 위협 인텔리전스 시장의 중요한 원동력이 되었습니다. 기술의 급속한 발전으로 사이버 범죄자들은 시스템을 침해하고, 민감한 데이터를 훔치고, 운영을 방해하는 새롭고 정교한 방법을 끊임없이 고안하고 있습니다. 랜섬웨어 공격에서 데이터 침해에 이르기까지 사이버 위협의 폭과 깊이는 다양한 분야의 조직이 강력한 위협 인텔리전스 솔루션에 투자하도록 강요했습니다.

사이버 위협의 확산에 기여하는 주요 요인 중 하나는 공격 표면의 확장입니다. 조직이 디지털 혁신을 수용함에 따라 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT) 장치 및 기타 상호 연결된 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 혁신은 수많은 이점을 제공하지만 악의적인 행위자가 악용할 수 있는 취약성도 도입합니다. 게다가 원격 근무 제도의 확산은 직원들이 다양한 위치와 장치에서 회사 네트워크에 액세스함에 따라 사이버 보안 노력을 더욱 복잡하게 만듭니다.

사이버 위협 환경을 확대하는 또 다른 요인은 국가가 지원하는 사이버 전쟁의 등장입니다. 정부와 국가가 지원하는 위협 행위자는 고급 사이버 기능을 활용하여 간첩, 방해 행위 및 허위 정보 캠페인을 수행하고 있습니다. 이러한 정교한 공격은 중요한 인프라, 정부 기관 및 민간 기업을 표적으로 삼아 국가 안보와 경제적 안정에 상당한 위험을 초래합니다.

사이버 범죄로 인해 활성화된 지하 경제는 계속 번창하고 있으며, 해커들은 다크 웹에서 맬웨어, 익스플로잇 키트 및 도난된 데이터를 판매하고 있습니다. 사이버 범죄의 수익성은 위협 행위자들에게 혁신하고 협력하도록 인센티브를 제공하여 조직이 진화하는 위협에 맞서 방어하는 것을 점점 더 어렵게 만들고 있습니다.

이러한 사이버 위협의 증가에 대응하여 조직은 보안 태세를 강화하기 위해 위협 인텔리전스 솔루션을 도입하고 있습니다. 위협 인텔리전스는 새로운 위협, 적대적 전술 및 취약성에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 조직이 위험을 사전에 식별하고 완화할 수 있도록 지원합니다. 위협 인텔리전스 플랫폼을 활용함으로써 조직은 사이버 위협을 실시간으로 탐지, 분석 및 대응하는 능력을 향상시켜 중요한 자산을 보호하고 비즈니스 연속성을 유지할 수 있습니다.

사이버 위협의 복잡성과 심각성이 증가함에 따라 고급 위협 인텔리전스 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 조직은 적보다 앞서 나가는 것과 진화하는 사이버 위험에 대해 적극적으로 방어하는 것의 중요성을 인식합니다. 따라서 조직이 사이버 위협의 영향을 완화하기 위해 사이버 보안 투자를 우선시함에 따라 글로벌 위협 인텔리전스 시장은 상당한 성장을 이룰 준비가 되었습니다.

엄격한 규제 준수 요구 사항

데이터 보호 및 사이버 보안을 규제하는 엄격한 규제 환경은 글로벌 위협 인텔리전스 시장의 중요한 원동력입니다. 사이버 위협이 증가하고 중요한 데이터 침해가 특징인 시대에 전 세계 정부는 민감한 정보를 보호하고 소비자 개인 정보를 보호하며 사이버 보안 표준을 유지하기 위해 엄격한 규정을 제정했습니다.

위협 인텔리전스 솔루션에 대한 수요를 촉진하는 가장 주목할 만한 규제 프레임워크 중 하나는 유럽 연합(EU)이 시행하는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)입니다. GDPR은 개인 데이터의 수집, 처리 및 보호에 대한 엄격한 요구 사항을 요구하며, 이를 준수하지 않을 경우 엄청난 벌금을 부과합니다. GDPR의 적용을 받는 조직은 강력한 보안 조치를 구현하고 규제 당국에 데이터 침해를 즉시 보고해야 하며, 위협 인텔리전스 솔루션을 도입하여 사고 탐지 및 대응 역량을 강화해야 합니다.

마찬가지로 다른 관할권도 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해 자체 규제 체제를 시작했습니다. 예를 들어, 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)은 기업에 소비자 데이터를 보호할 의무를 부과하고 소비자에게 개인 정보에 대한 더 큰 통제권을 부여합니다. CCPA를 준수하지 않으면 상당한 재정적 처벌과 평판 손상이 초래될 수 있으므로 조직은 준수 위험을 완화하기 위해 위협 인텔리전스에 투자해야 합니다.

건강보험 양도성 및 책임법(HIPAA) 및 지불 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS)과 같은 산업별 규정은 각각 의료 데이터와 지불 카드 정보를 보호하기 위한 엄격한 보안 조치를 요구합니다. 이러한 규정을 준수하려면 보안 위협과 취약성을 지속적으로 모니터링해야 하며, 이는 의료, 금융 및 기타 규제 대상 분야에서 위협 인텔리전스 솔루션 도입을 촉진합니다.

동적인 위협 환경과 더불어 규제 요건의 복잡성이 커짐에 따라 포괄적인 위협 인텔리전스 역량에 대한 필요성이 강조됩니다. 조직은 위협 인텔리전스 플랫폼을 활용하여 규정 준수 모니터링을 자동화하고, 위험 평가를 수행하고, 규제 의무를 효과적으로 준수함을 입증할 수 있습니다.

엄격한 규제 준수 요건이 확산됨에 따라 다양한 산업에서 위협 인텔리전스 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 조직은 규제 위험을 완화하고 민감한 데이터를 진화하는 위협으로부터 보호하기 위해 위협 인텔리전스를 사이버 보안 및 규정 준수 전략에 통합하는 것의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다.

첨단 기술 도입

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅 데이터 분석과 같은 첨단 기술의 광범위한 도입은 글로벌 위협 인텔리전스 시장의 주요 원동력입니다. 조직이 사이버 보안 태세를 강화하고 진화하는 위협을 완화하고자 하면서, 위협 인텔리전스 역량을 증강하기 위해 이러한 혁신적인 기술에 점점 더 관심을 기울이고 있습니다.

인공지능 및 머신 러닝 알고리즘은 조직이 방대한 양의 데이터에서 패턴, 이상 및 손상 지표를 식별할 수 있도록 함으로써 위협 탐지 및 분석에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술은 위협 인텔리전스 플랫폼이 새로운 위협 탐지를 자동화하고, 보안 이벤트를 상관시키고, 위험 수준에 따라 경고를 우선 순위를 지정하여 보안 운영의 효율성과 효과를 향상할 수 있도록 지원합니다.

빅 데이터 분석을 통해 조직은 내부 원격 측정, 위협 피드 및 오픈 소스 인텔리전스를 포함하여 다양한 소스에서 대량의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 집계, 처리 및 분석할 수 있습니다. 빅데이터 분석의 힘을 활용함으로써 조직은 사이버 위협에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 숨겨진 상관 관계를 밝혀내고, 고급 적에 대한 방어를 강화하기 위한 실행 가능한 인텔리전스를 도출할 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT) 장치와 클라우드 인프라의 확산으로 공격 표면이 확장되어 위협 탐지 및 대응에 새로운 과제가 생겼습니다. 첨단 기술을 갖춘 위협 인텔리전스 솔루션은 IoT 장치, 클라우드 환경 및 기타 디지털 자산에 대한 실시간 가시성을 제공하여 조직이 분산 인프라 전반에서 보안 위험을 사전에 식별하고 완화할 수 있도록 합니다.

위협 인텔리전스를 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 플랫폼과 통합하면 위협 탐지, 조사 및 수정 워크플로를 자동화하여 사고 대응 기능이 향상됩니다. 조직은 보안 운영을 오케스트레이션하고 위협 인텔리전스 기반 자동화를 활용함으로써 대응 시간을 단축하고, 보안 사고의 영향을 최소화하고, 전반적인 사이버 보안 회복력을 개선할 수 있습니다.

인공 지능, 머신 러닝, 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술의 도입은 글로벌 위협 인텔리전스 시장에서 혁신을 주도하고 있습니다. 조직은 이러한 기술을 활용하여 위협 탐지, 분석 및 대응 역량을 강화하고, 이를 통해 광범위한 사이버 위협과 새로운 적대자에 대한 방어를 강화합니다. 사이버 보안 환경이 계속 진화함에 따라 고급 위협 인텔리전스 솔루션에 대한 수요가 증가하여 혁신과 시장 확장이 더욱 촉진될 것으로 예상됩니다.

주요 시장 과제

데이터 과부하 및 품질 보증

글로벌 위협 인텔리전스 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 조직을 압도하는 엄청난 양의 데이터입니다. 디지털 플랫폼과 기기가 확산되면서 매일 생성되는 데이터 양이 엄청납니다. 그러나 이러한 데이터 범람 속에서 실제 과제는 소음에서 실행 가능한 통찰력을 분별하는 데 있습니다.

데이터 분석 및 머신 러닝의 발전에도 불구하고 위협 인텔리전스의 품질과 관련성을 보장하는 것은 여전히 큰 장애물입니다. 많은 조직이 수신하는 인텔리전스의 진실성과 적시성에 어려움을 겪습니다. 거짓 양성, 오래된 정보 및 관련 없는 데이터는 위협 인텔리전스 솔루션의 효능을 약화시켜 위협을 놓치거나 거짓 경보를 추적하는 데 리소스를 낭비하게 할 수 있습니다.

위협 행위자는 탐지를 피하기 위해 전술, 기술 및 절차(TTP)를 지속적으로 발전시킵니다. 이를 위해 위협 인텔리전스 소스와 분석 기술을 지속적으로 개선하고 증강해야 합니다. 결과적으로 조직은 위협 인텔리전스 피드의 품질과 관련성을 유지하기 위한 끊임없는 싸움에 직면합니다. 이러한 과제를 해결하려면 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하고, 데이터 수집 및 정규화를 위한 자동화를 활용하고, 업계 동료 간의 협업을 촉진하면 위협 인텔리전스의 품질과 적시성을 향상시킬 수 있습니다. 위협 인텔리전스를 맥락화하고 검증하기 위해 인적 전문성에 투자하면 자동화된 프로세스를 증강하여 위협 환경에 대한 포괄적이고 정확한 이해를 보장할 수 있습니다.

통합 복잡성 및 상호 운용성 문제

글로벌 위협 인텔리전스 시장의 또 다른 중요한 과제는 서로 다른 보안 솔루션과 위협 인텔리전스 피드를 통합하는 복잡성입니다. 조직이 방어를 강화하기 위해 다양한 공급업체의 수많은 보안 도구를 채택함에 따라 종종 상호 운용성 문제와 통합 과제에 직면하게 됩니다. 각 보안 도구는 일반적으로 자체 경고 및 위협 인텔리전스 피드 세트를 생성하여 보안 인프라 전반에 걸쳐 데이터 사일로와 분산된 가시성을 초래합니다. 이러한 분산된 인텔리전스 소스를 응집력 있고 실행 가능한 위협 인텔리전스 프로그램으로 통합하려면 상당한 노력과 리소스가 필요합니다.

다양한 보안 제품과 위협 인텔리전스 플랫폼 간의 호환성과 동기화를 유지하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 레거시 시스템과 클라우드 기반 서비스가 특징인 이기종 IT 환경에서는 더욱 그렇습니다. 이러한 통합의 복잡성은 위협 인텔리전스의 적시 배포를 방해할 뿐만 아니라 사고 대응 노력의 효과성도 저해합니다.

이러한 과제를 완화하기 위해 조직은 보안 솔루션을 평가하고 선택할 때 상호 운용성을 우선시해야 합니다. 개방형 표준과 API를 채택하면 분산된 시스템 간의 원활한 통합과 데이터 공유가 용이해집니다.

규정 준수 및 개인정보 보호 문제

규제 감시가 강화되고 개인정보 보호 규정이 진화하는 시대에, 규제 환경을 탐색하는 것은 글로벌 위협 정보 시장에 상당한 과제를 안겨줍니다. 조직은 점점 복잡해지는 데이터 보호법과 산업별 규정을 준수하는 동시에 위협 정보를 활용하여 사이버 보안 태세를 강화해야 합니다.

사이버 위협의 국경을 넘는 특성은 조직이 관할권 간에 서로 다른 규제 프레임워크를 탐색해야 하기 때문에 규정 준수 과제를 악화시킵니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 및 부문별 의무와 같은 규정을 준수하도록 하면 위협 정보 운영에 복잡성이 더해집니다. 게다가 개인정보 보호 문제가 심각해지고, 특히 위협 정보 데이터의 수집, 공유 및 활용과 관련하여 더욱 그렇습니다. 민감한 정보를 보호해야 하는 필수성과 사이버 위협에 맞서기 위해 실행 가능한 정보를 교환해야 하는 필요성 간의 균형을 맞추려면 신중한 고려와 강력한 개인 정보 보호 조치가 필요합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 위험 기반 규정 준수 방식을 채택하여 민감한 데이터 보호를 우선시하고 사이버 보안 목적으로 위협 정보의 유용성을 극대화해야 합니다. 익명화 기술, 데이터 최소화 전략 및 암호화 프로토콜을 구현하면 위협 정보 공유와 관련된 개인 정보 위험을 완화할 수 있습니다. 규제 기관 및 산업 협회와 협력하여 진화하는 규정 준수 요구 사항을 파악하고 책임 있는 위협 정보 공유를 위한 산업 표준을 개발하기 위한 협력적 노력에 참여하면 조직이 규제 환경을 보다 효과적으로 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 시장 동향

인공 지능과 머신 러닝의 통합 증가

글로벌 위협 정보 시장은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합을 향한 상당한 추세를 목격하고 있습니다. 사이버 위협이 더욱 정교해지고 다양해짐에 따라 조직은 위협 인텔리전스 역량을 강화하기 위해 AI와 ML로 전환하고 있습니다.

이러한 추세의 핵심 요인 중 하나는 실시간 위협 탐지 및 대응의 필요성입니다. 기존의 위협 인텔리전스 접근 방식은 종종 보안 데이터의 수동 분석 및 상관 관계에 의존하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 조직은 AI 및 ML 알고리즘을 활용하여 위협 탐지 및 대응 프로세스를 자동화하여 위협을 보다 빠르고 효율적으로 식별하고 완화할 수 있습니다.

위협 인텔리전스에서 AI 및 ML을 도입하는 또 다른 요인은 보안 데이터의 양과 복잡성이 증가하고 있다는 것입니다. 연결된 기기가 급증하고 클라우드 컴퓨팅이 부상함에 따라 조직은 잠재적 위협을 식별하기 위해 분석해야 하는 방대한 양의 데이터를 생성하고 있습니다. AI 및 ML 기술은 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 데 뛰어나 위협 인텔리전스 작업에 적합합니다.

위협 인텔리전스에서 AI 및 ML의 이점에도 불구하고 조직이 극복해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 한 가지 과제는 AI 및 ML에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 인력이 부족하다는 것입니다. AI 및 ML 기반 위협 인텔리전스 시스템을 구축하고 유지 관리하려면 전문 지식과 기술이 필요하며, 이에 대한 수요는 높지만 공급은 부족합니다.

AI 및 ML 알고리즘은 적대적 공격과 조작에 취약할 수 있습니다. 해커는 AI 및 ML 시스템의 취약성을 악용하여 잘못된 예측이나 분류를 하도록 속여 위협 탐지에서 거짓 긍정 또는 거짓 부정을 초래할 수 있습니다. 이러한 보안 문제를 해결하려면 적대적 공격에 대한 AI 및 ML 알고리즘의 견고성과 회복성을 향상시키기 위한 지속적인 연구 개발이 필요합니다.

AI와 ML을 통합하면 위협 인텔리전스 기능을 향상시키는 데 큰 도움이 되지만, 조직은 사이버 위협에 맞서 이러한 기술의 이점을 충분히 실현하기 위해 기술 부족 및 보안 취약성과 관련된 과제를 해결해야 합니다.

위협 인텔리전스 플랫폼 도입

글로벌 위협 인텔리전스 시장의 또 다른 두드러진 추세는 다양한 산업의 조직에서 위협 인텔리전스 플랫폼을 광범위하게 도입하는 것입니다. 위협 인텔리전스 플랫폼은 여러 소스의 보안 데이터를 통합하고 분석하여 조직에 잠재적 위협과 취약성에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

위협 인텔리전스 플랫폼 도입의 주요 동인 중 하나는 위협 환경의 복잡성이 증가하고 있다는 것입니다. 사이버 위협이 빠르게 진화하고 더욱 정교해짐에 따라 조직은 내부 로그, 외부 피드, 오픈소스 인텔리전스와 같은 다양한 소스에서 위협 인텔리전스 데이터를 집계, 상관관계를 분석하고 우선순위를 지정할 수 있는 포괄적인 솔루션이 필요합니다.

위협 인텔리전스 플랫폼은 조직이 새로운 위협과 추세를 보다 효과적으로 식별할 수 있도록 하는 고급 분석 및 시각화 기능을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 머신 러닝 및 데이터 분석 기술을 활용하여 잠재적인 보안 침해 또는 공격을 나타낼 수 있는 보안 데이터의 패턴과 이상을 식별할 수 있습니다.

위협 인텔리전스 플랫폼의 이점에도 불구하고 조직이 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 한 가지 과제는 다양한 위협 인텔리전스 피드와 소스의 상호 운용성입니다. 조직은 종종 상업용 피드, 오픈소스 피드, 내부 데이터 소스를 포함한 광범위한 소스에 위협 인텔리전스를 의존합니다. 이러한 다양한 소스의 데이터를 통합하고 상관관계를 지정하는 것은 어려울 수 있으며 표준화 및 상호 운용성 프로토콜이 필요합니다.

위협 인텔리전스 플랫폼은 대량의 경고와 알림을 생성할 수 있으며, 이는 보안 팀에 부담을 주고 경고 피로로 이어질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 조직에서 고급 필터링 및 우선순위 지정 메커니즘을 구현하여 가장 관련성이 높고 우선순위가 높은 위협에 집중해야 합니다.

위협 인텔리전스 플랫폼을 도입하면 조직에서 사이버 보안 태세를 강화하는 데 상당한 이점이 있지만, 데이터 상호 운용성 및 경고 관리와 관련된 과제를 해결하는 것이 사이버 위협에 맞서 이러한 플랫폼의 효과를 극대화하는 데 필수적입니다.

세그먼트별 인사이트

애플리케이션

보안 정보 및 이벤트 관리 세그먼트는 2023년에 지배적인 세그먼트로 부상했습니다. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)는 글로벌 위협 인텔리전스 시장에서 핵심적인 역할을 하며 진화하는 사이버 위협에 대한 방어에서 중요한 구성 요소 역할을 합니다. SIEM 솔루션은 보안 정보 관리(SIM)와 보안 이벤트 관리(SEM)를 통합하여 포괄적인 위협 탐지, 분석 및 대응 기능을 제공합니다. 글로벌 위협 인텔리전스 시장의 더 광범위한 맥락에서 SIEM 세그먼트는 그 중요성과 성장에 기여하는 뚜렷한 특성과 추세를 보여줍니다.

SIEM 세그먼트는 사이버 위협의 빈도와 정교함이 증가함에 따라 글로벌 위협 인텔리전스 시장에서 강력한 성장을 목격하고 있습니다. 다양한 산업의 조직은 분산된 소스의 보안 데이터를 실시간으로 집계하고 분석할 수 있는 중앙 집중식 시스템의 필요성을 인식하고 있습니다. SIEM 솔루션은 이러한 기능을 제공하여 조직이 보안 사고를 신속하게 탐지하고 대응할 수 있도록 합니다.

SIEM에 대한 수요는 규정 준수 요구 사항에 의해 더욱 촉진됩니다. 전 세계의 정부와 규제 기관은 엄격한 데이터 보호 및 사이버 보안 규정을 부과하여 조직에 강력한 보안 조치를 구현하도록 요구하고 있습니다. SIEM 솔루션은 실시간 모니터링을 제공하고 규정 준수 보고서를 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있어 이러한 규제 의무를 충족하는 데 필수적이 되어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

SIEM 시스템에 위협 인텔리전스 피드를 통합하는 것은 글로벌 위협 인텔리전스 시장 내 SIEM 세그먼트를 형성하는 주요 트렌드입니다. 위협 인텔리전스는 잠재적 위협에 대한 맥락적 정보를 제공하여 SIEM 솔루션의 기능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. SIEM 솔루션은 위협 인텔리전스 피드를 통합하여 보안 이벤트를 알려진 위협 지표와 연관시켜 더 빠르고 정확한 위협 탐지를 가능하게 할 수 있습니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다.

북미 시장은 위협 인텔리전스 솔루션의 지속적인 기술 발전이 특징입니다. 머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석 및 자동화가 위협 인텔리전스 플랫폼에 점점 더 통합되어 탐지 기능을 향상하고 대응 시간을 단축하고 있습니다. 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 규제 프레임워크는 위협 인텔리전스 시장에서 운영되는 북미 기업에 상당한 영향을 미칩니다. 데이터 보호 및 개인정보 보호 규정 준수는 위협 인텔리전스 솔루션을 활용하는 조직에 중요한 고려 사항입니다. 위협 인텔리전스 솔루션에 대한 수요는 은행 및 금융, 의료, 정부, 소매, 에너지, 통신을 포함한 북미의 다양한 산업 분야에서 널리 퍼져 있습니다. 각 부문은 고유한 사이버 보안 과제에 직면하여 맞춤형 위협 인텔리전스 솔루션 도입을 촉진합니다. 업계 참여자, 정부 기관 및 사이버 보안 조직 간의 협업은 북미 위협 인텔리전스 시장에서 일반적입니다. 전략적 파트너십과 제휴는 위협 인텔리전스 데이터, 연구 및 모범 사례를 공유하여 사이버 보안 방어를 공동으로 강화할 수 있도록 돕습니다.

북미 위협 인텔리전스 시장의 새로운 트렌드로는 위협 인텔리전스와 SIEM(Security Information and Event Management) 시스템 통합, 위협 인텔리전스 플랫폼 서비스(TIaaS) 도입, 정보 공유 및 분석 센터(ISAC) 및 기타 포럼을 통한 위협 인텔리전스 공유 및 협업 강조 등이 있습니다. 북미는 견고한 기술 인프라, 강력한 규제 프레임워크, 고급 위협 인텔리전스 솔루션 및 서비스에 대한 수요를 주도하는 다양한 산업 분야가 특징인 글로벌 위협 인텔리전스 시장의 핵심 지역으로 남아 있습니다.

최근 개발

• 2023년 9월 Broadcom, Inc.는 Google Cloud와 힘을 합쳐 AI 기반 사이버 보안 및 위협 인텔리전스를 강화했습니다. 이 전략적 협업은 생성 AI(gen AI)를 Symantec 보안 플랫폼에 통합하여 복잡한 사이버 위협을 탐지, 분석 및 완화하는 기능을 강화합니다. 단계적 출시를 통해 고객은 상당한 기술적 이점을 얻어 정교한 사이버 공격에 맞서는 전투에서 앞서 나갈 수 있습니다. 이 파트너십은 기업이 디지털 자산을 보호하고 진화하는 사이버 위협에 직면하여 회복력을 유지할 수 있도록 하는 최첨단 솔루션을 제공하려는 노력을 강조합니다.

주요 시장 참여자

• Anomali,Inc.
• Broadcom, Inc.
• Check Point Software Technologies Ltd.
• Cisco Systems Inc.
• CrowdStrike, Inc.
• IBM Corporation
• Juniper Networks, Inc.
• McAfee, LLC
• Microsoft Corporation
• Palo Alto Networks, Inc.