기술별(머신러닝, 자연어 처리, 딥러닝, 행동 분석, 기타), 애플리케이션별(위협 탐지 및 대응, 위험 및 규정 준수 관리, ID 및 액세스 관리, 보안 정보 및 이벤트 관리, 네트워크 보안, 엔드포인트 보안, 기타), 최종 사용자별(은행, 금융 서비스 및 보험, 정보 기술, 의료, 정부, 소매, 에너지 및 유틸리티, 제조, 기타), 국가별, 경쟁, 예측 및 기회, 2019-2029F

시장 개요

유럽 사이버 보안 AI 시장은 2023년에 476억 1천만 달러 규모였으며, 예측 기간 동안 CAGR 12.68%로 2029년까지 983억 3천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

유럽 사이버 보안 AI 시장은 금융, 의료, 정부를 포함한 다양한 분야에서 사이버 보안 대책을 강화하기 위해 고급 인공 지능 기술을 구축하는 것을 포함합니다. 사이버 위협이 점점 더 정교해짐에 따라 기존의 보안 방법으로는 민감한 데이터와 중요한 인프라를 보호하기에 부적합하다는 것이 증명되고 있습니다. 머신 러닝, 자연어 처리, 행동 분석과 같은 인공 지능 기술을 사용하면 조직에서 사이버 위협을 보다 효과적이고 효율적으로 탐지, 예방 및 대응할 수 있습니다. 실시간으로 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 인공 지능 시스템은 잠재적인 보안 침해를 나타내는 패턴과 이상을 식별하여 신속한 사고 대응 및 위협 완화를 가능하게 합니다. 이 시장은 사이버 공격 빈도 증가, 규제 준수 요구 사항 증가, 자동화된 보안 솔루션에 대한 수요 증가 등 여러 요인에 의해 상당한 성장이 예상됩니다. 조직은 디지털 자산을 보호하기 위해 고급 사이버 보안 조치의 필요성을 점점 더 인식하고 있으며, 이로 인해 인공 지능 기술에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 게다가 유럽 전역에서 진행 중인 디지털 전환으로 인해 상호 연결된 시스템과 클라우드 기반 서비스에 대한 의존도가 높아지고 있으며, 강력한 사이버 보안 솔루션에 대한 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 또한 인공 지능 알고리즘과 기능의 발전으로 보안 조치의 효과가 지속적으로 향상되어 오늘날의 위협 환경에서 없어서는 안 될 요소가 되었습니다. 조직이 민감한 정보를 보호하고 엄격한 규정을 준수해야 하는 압박이 커짐에 따라 사이버 보안에 AI를 도입하는 것이 가속화될 것으로 예상됩니다. 따라서 유럽의 사이버 보안 AI 시장은 기업이 점점 복잡해지는 디지털 환경에서 새로운 위협에 대처하고 보안 태세를 강화할 혁신적인 방법을 모색함에 따라 향후 몇 년 안에 상당한 확장을 목격할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

사이버 위협 및 공격 증가

사이버 위협의 유행과 정교함이 유럽의 사이버 보안 AI 시장 성장을 촉진하는 주요 동인입니다. 금융, 의료, 중요 인프라를 포함한 다양한 부문의 조직은 끊임없이 증가하는 사이버 공격에 직면해 있습니다. 이러한 공격은 피싱 사기와 랜섬웨어에서 고급 지속적 위협에 이르기까지 다양하며, 모두 데이터 무결성과 운영 연속성에 상당한 위험을 초래합니다. 이러한 위협이 진화함에 따라 기존의 사이버 보안 조치는 종종 부족하여 혁신적인 솔루션에 대한 시급한 필요성이 생깁니다.

인공지능 기술은 사이버 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식을 제공하여 조직이 상당한 피해를 입히기 전에 위협을 식별하고 완화할 수 있도록 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 잠재적인 보안 침해를 나타내는 패턴과 이상을 인식할 수 있습니다. 인공 지능을 활용함으로써 조직은 위협 탐지 기능을 강화하여 새로운 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다. 취약성을 식별하는 데 있어 이처럼 효과가 향상되면 사고 대응 시간이 단축되고 전반적인 위험 관리가 향상됩니다.

또한 유럽 전역의 규제 프레임워크는 점점 더 강력한 사이버 보안 조치를 의무화하고 있습니다. 규정 준수 요구 사항은 조직이 데이터 보호 및 보안 표준과 일치하는 첨단 기술을 채택하도록 요구합니다. 결과적으로 인공 지능은 민감한 정보를 보호하면서 규제 의무를 충족하기 위해 노력하는 조직에 전략적으로 필수적이 되었습니다. 증가하는 사이버 위협과 규정 준수의 필요성이 결합되어 인공 지능 솔루션에 대한 상당한 투자가 촉진되어 시장 성장이 촉진되고 있습니다.

보안 운영 자동화에 대한 수요 증가

보안 운영 자동화에 대한 수요는 유럽의 사이버 보안 시장에서 AI의 주요 원동력입니다. 조직이 숙련된 사이버 보안 전문가가 부족함에 따라 보안 운영을 관리하는 복잡성이 심화되었습니다. 이러한 인재 부족과 보안 경고 및 사고의 증가로 인해 운영 효율성을 높이기 위한 자동화에 대한 긴급한 필요성이 발생합니다.

인공지능 기술을 사용하면 조직에서 위협 모니터링, 사고 대응, 취약성 평가와 같은 일상적인 보안 작업을 자동화할 수 있습니다. 조직은 머신 러닝과 자연어 처리를 활용하여 보안 운영을 간소화하여 인간 분석가가 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 자동화는 보안 팀의 업무 부담을 줄일 뿐만 아니라 보안 침해의 일반적인 요인인 인적 오류를 최소화합니다.

또한 자동화는 위협 탐지 및 대응의 속도와 정확성을 향상시킵니다. 인공 지능 시스템은 네트워크 트래픽, 사용자 동작 및 시스템 활동을 지속적으로 모니터링하여 잠재적인 보안 위협을 나타낼 수 있는 이상을 식별할 수 있습니다. 위협이 탐지되면 자동화된 시스템이 사전 정의된 대응 프로토콜을 시작하여 수동 개입 없이 사고를 봉쇄하고 영향을 완화할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 조직은 보안 사고를 신속하게 해결하여 광범위한 피해 가능성을 줄일 수 있습니다.

보안 운영에서 자동화의 이점에 대한 인식이 커지면서 유럽 전역에서 인공 지능 솔루션에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 조직이 제한된 리소스를 관리하면서 보안 태세를 최적화하려고 하면서 보안 운영에 인공 지능을 통합하는 것이 전략적 필수 사항이 되어 시장 성장을 더욱 촉진합니다.

인공 지능 기술의 발전

인공 지능 기술의 발전은 유럽의 사이버 보안 시장에서 AI의 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 분야의 지속적인 혁신으로 인공 지능 시스템의 기능이 크게 향상되어 복잡한 사이버 보안 과제를 해결하는 데 더욱 효과적이 되었습니다.

특히 머신 러닝 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하여 보안 위협을 나타내는 패턴과 이상 징후를 식별하는 데 뛰어난 능력을 보여주었습니다. 이러한 알고리즘은 과거 데이터에서 학습하여 시간이 지남에 따라 적응하고 개선할 수 있습니다. 조직이 보안 운영과 관련된 데이터를 더 많이 축적함에 따라 머신 러닝 시스템의 효과가 증가하여 기존 보안 조치를 회피할 수 있는 정교한 위협을 탐지할 수 있습니다.

또한 딥 러닝의 발전으로 시스템이 이메일, 소셜 미디어 상호 작용, 로그와 같은 비정형 데이터를 분석하여 숨겨진 위협을 발견할 수 있게 되어 위협 탐지에 혁명이 일어났습니다. 자연어 처리로 인공 지능 시스템은 인간 언어를 이해하고 해석하여 피싱 시도와 소셜 엔지니어링 공격을 탐지하는 능력을 향상시킵니다. 위협에 대한 이러한 향상된 이해는 조직의 보다 포괄적인 보안 태세에 기여합니다.

고급 인공 지능 기술의 가용성으로 인해 조직이 이러한 혁신을 활용하여 새로운 위협에 앞서야 할 필요성을 인식함에 따라 사이버 보안 솔루션에 대한 투자가 증가했습니다. 기술 환경이 계속 진화함에 따라 유럽의 조직은 인공 지능 기반 사이버 보안 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있으며, 이는 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 윤리적 우려

유럽 AI 사이버 보안 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 인공 지능 기술 사용을 둘러싼 데이터 프라이버시와 윤리적 우려에 대한 강조가 커지고 있다는 것입니다. 조직이 위협 탐지 및 대응을 위해 인공 지능에 점점 더 의존함에 따라 개인 정보를 포함한 방대한 양의 민감한 데이터를 처리해야 합니다. 유럽에서는 일반 데이터 보호 규정과 같은 엄격한 규정이 조직이 개인 데이터를 수집, 저장 및 활용하는 방법에 대한 엄격한 요구 사항을 부과합니다. 이러한 규제 환경은 사이버 보안 전략에 인공 지능 솔루션을 구현하려는 조직에 복잡한 환경을 조성합니다.

조직은 효과적인 사이버 보안 조치와 데이터 프라이버시 규정 준수 간의 섬세한 균형을 찾아야 합니다. 인공 지능을 사용하면 종종 개인 식별 정보가 포함될 수 있는 데이터를 수집하고 분석하여 동의, 데이터 소유권 및 오용 가능성에 대한 우려가 제기됩니다. 또한 일부 인공 지능 알고리즘의 불투명성은 조직이 데이터가 처리되는 방식과 이러한 시스템 내에서 의사 결정이 이루어지는 방식을 입증하는 데 어려움을 겪을 수 있으므로 규정 준수 노력을 복잡하게 만들 수 있습니다.

또한 사이버 보안에서 AI와 관련된 윤리적 의미가 있습니다. 인공 지능 시스템이 사용자 행동의 전체 스펙트럼을 나타내지 않는 데이터 세트에서 학습될 때 알고리즘 편향 및 차별에 대한 우려가 발생합니다. 이러한 편향은 위협 탐지에서 거짓 양성으로 이어져 합법적 사용자에게 영향을 미치고 부당한 처벌을 초래할 수 있습니다. 조직이 사이버 보안 운영에 인공 지능을 점점 더 많이 배포함에 따라 고객, 직원 및 규제 당국을 포함한 이해 관계자 간의 신뢰를 유지하기 위해 윤리적 고려 사항을 우선시해야 합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 데이터 프라이버시와 인공 지능 기술의 윤리적 사용을 우선시하는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현해야 합니다. 여기에는 데이터 처리 관행의 투명성 보장, 인공 지능 시스템의 정기 감사 수행, 인공 지능 알고리즘 개발에 다양한 관점을 포함시키는 것이 포함됩니다. 데이터 프라이버시와 윤리에 대한 선제적 접근 방식을 채택함으로써 조직은 신뢰성을 높이고 사이버 보안에서 AI와 관련된 위험을 완화할 수 있습니다.

통합 및 호환성 문제

유럽 AI 사이버 보안 시장에서 또 다른 중요한 과제는 기존 사이버 보안 인프라와 인공 지능 솔루션을 통합하고 호환성을 유지하는 것입니다. 조직은 종종 시간이 지남에 따라 구현된 다양한 도구와 기술로 구성된 다양하고 복잡한 사이버 보안 환경을 가지고 있습니다. 이러한 기존 시스템에 새로운 인공 지능 솔루션을 통합하는 것은 엄청난 작업일 수 있으며 상당한 노력, 리소스 및 전문 지식이 필요합니다.

사이버 보안 기술 전반에 걸친 표준화가 부족하여 통합 작업이 더욱 복잡해집니다. 다양한 공급업체가 독점 기술과 형식을 사용하여 조직이 인공 지능 시스템과 기존 도구 간에 원활한 상호 운용성을 달성하기 어려울 수 있습니다. 결과적으로 조직은 단편화된 보안 운영을 경험하여 새로운 위협에 효과적으로 대응하는 능력을 방해할 수 있습니다.

또한 인공 지능 솔루션을 구현하는 복잡성으로 인해 배포 일정이 연장되고 비용이 증가할 수 있습니다. 조직은 인공 지능 기술이 사이버 보안 프레임워크 내에서 효과적으로 작동하도록 보장하기 위해 인력 교육, 인프라 업그레이드, 광범위한 테스트 수행에 상당한 투자가 필요할 수 있습니다. 이 프로세스는 특히 예산과 전문 지식이 제한된 소규모 조직의 경우 리소스 집약적일 수 있습니다.

게다가 사이버 보안 전문가들 사이에서 인공 지능 기술 도입에 대한 저항이 있을 수 있습니다. 일자리 대체와 자동화 시스템의 안정성에 대한 우려는 수용 및 통합 노력을 방해할 수 있습니다. 인공 지능 솔루션을 성공적으로 구현하려면 조직은 이러한 우려 사항을 해결하고 인간 전문가와 인공 지능 시스템 간의 협업 문화를 촉진하는 변경 관리 이니셔티브에 투자해야 합니다.

통합 및 호환성 문제를 극복하기 위해 조직은 인공 지능 도입에 대한 전략적 접근 방식을 우선시해야 합니다. 여기에는 기존 사이버 보안 인프라에 대한 철저한 평가 수행, 통합 지점 식별, 조직 목표와 일치하는 인공 지능 솔루션 선택이 포함됩니다. 공급업체와 내부 이해 관계자 간의 협업을 촉진함으로써 조직은 사이버 보안 운영의 효과를 높이고 인공 지능 기술의 가치를 극대화할 수 있습니다.

주요 시장 동향

위협 탐지를 위한 머신 러닝 채택 증가

유럽 AI 사이버 보안 시장에서 가장 중요한 동향 중 하나는 위협 탐지 및 대응을 위한 머신 러닝 알고리즘 채택이 증가하고 있다는 것입니다. 사이버 위협이 더욱 정교해짐에 따라 기존의 보안 조치는 종종 위험을 효과적으로 식별하고 완화하는 데 부족합니다. 인공 지능의 하위 집합인 머신 러닝을 통해 조직은 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적인 보안 침해를 나타낼 수 있는 패턴과 이상을 식별할 수 있습니다.

조직은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 채택하여 머신 러닝을 활용하여 사이버 보안 프레임워크를 강화하고 있습니다. 이러한 적응형 기능을 통해 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 위협 탐지 정확도를 개선하여 거짓 양성을 줄이고 진짜 위협에 대한 더 빠른 대응을 가능하게 합니다. 예를 들어, 머신 러닝은 사용자 동작, 네트워크 트래픽 및 시스템 로그를 분석하여 무단 액세스 또는 악의적인 활동을 시사하는 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다.

또한 사이버 보안 도구에 머신 러닝을 통합하면 실시간 모니터링 및 분석이 가능하여 조직이 위협에 신속하게 대응하는 데 필요한 민첩성을 제공합니다. 이러한 추세는 데이터 침해가 심각한 결과를 초래할 수 있는 금융 및 의료와 같은 분야에서 특히 중요합니다.

조직이 선제적 사이버 보안 조치를 점점 더 우선시함에 따라 위협 탐지에 대한 머신 러닝 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 변화는 조직의 전반적인 보안 태세를 강화할 뿐만 아니라 인공 지능 기술의 혁신을 촉진하여 유럽 시장에서 보다 정교하고 효과적인 사이버 보안 솔루션으로 이어질 것입니다.

자동화된 사고 대응 솔루션의 증가

유럽 AI 사이버 보안 시장에서 주목할 만한 또 다른 추세는 자동화된 사고 대응 솔루션의 증가입니다. 사이버 위협이 계속 확대됨에 따라 조직은 보안 사고에 대한 신속하고 효과적인 대응이 필요하다는 것을 인식하고 있습니다. 기존의 사고 대응 방법은 종종 느리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 포함하므로 조직이 잠재적 침해에 취약해집니다.

자동화된 사고 대응 솔루션은 인공 지능 기술을 활용하여 대응 프로세스를 간소화하고 개선합니다. 조직은 사이버 보안 운영에 자동화를 통합함으로써 위협을 탐지하고 대응하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 이러한 솔루션은 보안 경고를 분석하고, 인시던트의 심각도를 파악하고, 인간의 개입 없이 미리 정의된 대응 조치를 시작할 수 있습니다.

자동화된 인시던트 대응 솔루션의 이점은 속도가 중요한 환경에서 특히 두드러집니다. 예를 들어, 실시간 거래가 발생하는 전자 상거래 및 금융과 같은 산업에서 보안 인시던트에 대한 대응이 지연되면 상당한 재정적 손실과 평판 손상이 발생할 수 있습니다. 자동화된 솔루션은 사이버 보안 전문가를 일상적인 작업에서 해방시켜 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다.

또한 인공 지능과 머신 러닝의 발전으로 자동화된 인시던트 대응 솔루션의 기능이 향상되고 있습니다. 이러한 기술을 통해 시스템은 과거 인시던트에서 학습하여 시간이 지남에 따라 의사 결정과 대응 정확도를 개선할 수 있습니다. 조직이 계속해서 진화하는 위협 환경에 직면함에 따라 자동화된 인시던트 대응 솔루션의 채택이 증가할 것으로 예상되며, 이는 유럽 AI 사이버 보안 시장에서 핵심 트렌드로 자리 매김할 것입니다.

개인 정보 보호 우선 보안 솔루션에 대한 강조

유럽 AI 사이버 보안 시장을 형성하는 중요한 트렌드는 개인 정보 보호 우선 보안 솔루션에 대한 강조입니다. 데이터 프라이버시에 대한 우려가 계속 증가함에 따라, 특히 일반 데이터 보호 규정과 같은 엄격한 규정에 따라, 조직은 강력한 보안을 보장하는 동시에 사용자 프라이버시를 우선시하는 사이버 보안 조치를 구현하는 데 점점 더 집중하고 있습니다.

프라이버시 우선 보안 솔루션은 인공 지능 기술을 활용하여 사용자 프라이버시를 침해하지 않으면서 민감한 데이터를 보호합니다. 이러한 솔루션은 데이터를 익명화하고 암호화하도록 설계되어 조직이 개인 식별 정보 노출 위험을 최소화하면서 위협을 탐지하고 대응할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 인공 지능을 사용하면 특정 사용자 데이터에 액세스하지 않고도 사용자 동작의 이상을 탐지하여 프라이버시를 유지하면서 보안을 강화할 수 있습니다.

또한 조직은 사이버 보안 전략에 프라이버시 중심 설계 원칙을 채택하여 보안 솔루션의 개발 및 구현에 프라이버시 고려 사항을 포함하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 조직이 규정 요구 사항을 준수하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객과 이해 관계자 간의 신뢰를 강화합니다.

프라이버시 우선 보안 솔루션에 대한 강조는 데이터 침해가 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료, 금융, 통신과 같은 산업에서 특히 중요합니다. 조직에서 사용자 개인 정보 보호의 중요성을 점점 더 인식함에 따라 유럽 AI 사이버 보안 시장에서 개인 정보 보호 우선 보안 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

이러한 추세는 효과적인 사이버 보안이 데이터 개인 정보 보호와 함께 이루어져야 한다는 인식이 커지고 있음을 강조하며, 유럽 환경에서 사이버 보안 및 개인 정보 보호 전문가 간의 혁신과 협업을 촉진합니다.

세그먼트별 통찰력

기술

2023년에 머신 러닝 세그먼트가 유럽 사이버 보안 시장에서 지배적인 기술로 부상했으며 예측 기간 내내 선두를 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 우세는 사이버 위협의 정교함이 증가함에 따라 머신 러닝이 제공하는 고급 분석 기능이 필요하기 때문입니다. 조직은 방대한 데이터 세트에서 학습할 수 있는 알고리즘을 사용하여 잠재적인 보안 침해를 나타내는 패턴과 이상을 효과적으로 식별하여 사전 위협 탐지 및 완화가 가능합니다. 머신 러닝의 유연성 덕분에 실시간으로 새로운 위협에 적응할 수 있으며, 이는 빠르게 진화하는 사이버 보안 환경에서 매우 중요합니다. 또한 프로세스를 자동화하는 기능은 운영 효율성을 크게 향상시켜 사이버 보안 전문가가 일상적인 업무가 아닌 전략적 의사 결정에 집중할 수 있도록 합니다. 사이버 보안 전략에서 데이터 기반 의사 결정에 대한 의존도가 높아짐에 따라 머신 러닝 기술에 대한 수요가 더욱 커집니다. 조직이 보안 태세를 강화하려고 하면서 머신 러닝 솔루션을 사이버 보안 프레임워크에 통합하여 새로운 위협에 대한 방어력을 강화하고 있습니다. 게다가 머신 러닝과 자연어 처리 및 행동 분석과 같은 다른 기술 간의 시너지 효과는 더욱 강력한 사이버 보안 환경을 조성하여 시장에서 머신 러닝의 입지를 더욱 공고히 할 것으로 예상됩니다. 기업이 위험이 확대되는 가운데 사이버 보안을 계속 우선시함에 따라 머신 러닝의 관련성과 적용이 확대되어 향후 몇 년 동안 유럽 사이버 보안의 인공 지능 시장에서 지속적인 우위를 확보할 가능성이 높습니다. 이러한 추세는 유럽의 다양한 산업에서 사이버 보안 전략의 미래를 형성하는 데 고급 분석이 중요한 역할을 한다는 것을 반영합니다.

국가별 통찰력

2023년 영국은 유럽 사이버 보안 분야의 인공지능 시장에서 주도적인 국가로 부상했으며, 이러한 추세는 예측 기간 내내 지속될 것으로 예상됩니다. 영국은 연구 개발에 대한 상당한 투자로 인해 특히 사이버 보안 솔루션 분야에서 기술 혁신의 글로벌 리더로 자리 매김했습니다. 이 나라는 사이버 보안 부문에서 인공지능 애플리케이션의 성장을 촉진하는 강력한 인프라와 번영하는 기술 생태계를 자랑합니다. 사이버 위협의 빈도와 정교함이 증가함에 따라 고급 사이버 보안 조치에 대한 수요가 높아져 영국의 조직이 가속화된 속도로 인공지능 솔루션을 채택하게 되었습니다. 또한, 기술 발전을 촉진하기 위한 다양한 이니셔티브와 함께 국가 사이버 보안을 강화하려는 정부의 적극적인 입장은 사이버 보안 분야에서 인공지능의 성장에 유리한 환경을 조성했습니다. 인공지능과 사이버 보안을 전문으로 하는 핵심 기업과 강력한 신생 기업 네트워크의 존재는 시장에서 영국의 입지를 더욱 강화합니다. 또한, 이 나라에서 널리 퍼져 있는 금융, 의료, 통신과 같은 산업은 사이버 보안 방어를 강화하기 위해 인공지능 기술을 통합하는 것을 점점 더 우선시하고 있습니다. 조직이 새로운 위협보다 앞서 나가려고 하면서 혁신적인 솔루션에 대한 수요가 영국의 사이버 보안 시장에서 인공지능의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 결과적으로 이 나라는 유럽 사이버 보안 시장에서 선두 자리를 유지할 준비가 되어 있으며, 다른 지역이 따라야 할 벤치마크를 설정합니다.

최근 개발

• 2024년 7월, IBM과 Microsoft는 고객이 특히 하이브리드 클라우드 ID 관리에서 보안 운영을 최적화하고 개선하도록 돕는 것을 목표로 사이버 보안 분야에서 파트너십을 강화했습니다. 이 협업은 IBM Consulting의 사이버 보안 서비스 전문 지식과 Microsoft의 포괄적인 보안 기술 제품군을 통합합니다. 이들은 함께 고객에게 보안 운영을 개선하고, 클라우드 기능을 효과적으로 활용하고, 데이터를 보호하고, 비즈니스 성장을 지원하는 데 필수적인 도구와 통찰력을 제공합니다.
• 2024년 6월 CrowdStrike는 기술 유통업체 Ingram Micro, M3Corp, Tecnología Especializada Asociada de México(TEAM Mexico)와 전략적 파트너십을 맺어 라틴 아메리카 전역에서 AI 기반 CrowdStrike Falcon® 사이버 보안 플랫폼 도입을 가속화한다고 발표했습니다. 이러한 협업을 통해 유통업체는 파트너에게 Falcon 플랫폼을 제공하여 멕시코, 브라질 및 더 넓은 라틴 아메리카 지역의 기업이 사이버 보안 공급업체 관계를 간소화하고 업계에서 가장 진보된 AI 기반 솔루션을 통해 침해를 방지하도록 지원할 수 있습니다.

주요 시장 참여자

• Palo Alto Networks, Inc.
• CrowdStrike Inc. 
• Darktrace Holdings Limited
• Fortinet, Inc
• Check Point SoftwareTechnologies Ltd
• International BusinessMachines Corporation.
• Cisco Systems, Inc.
• Sophos Ltd
• McAfee,LLC
• TrendMicro Incorporated