2024~2031년 보안 유형(애플리케이션 보안, 클라우드 보안, 엔드포인트 보안), 기술(컨텍스트 인식 컴퓨팅, 기계 학습), 애플리케이션(안티바이러스/안티맬웨어, 데이터 손실 방지) 및 지역별 사이버 보안 시장의 인공 지능

사이버 보안 시장 평가에서의 인공 지능 – 2024~2031

사이버 공격의 복잡성과 규모가 증가함에 따라 사이버에서 인공 지능을 구동하기 위한 보다 정교한 보호 조치가 필요합니다. 보안 시장. 기존 보안 절차로는 APT(지능형 지속 위협), 랜섬웨어, 피싱 시도 등 새롭게 등장하는 위험을 처리하기에는 부족한 경우가 많습니다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고, 패턴을 발견하고, 잠재적인 보안 침해를 예측하는 AI의 역량은 사이버 보안 시스템을 개선하기 위한 훌륭한 도구입니다. 2023년에는 시장 규모가 98억 6천만 달러를 넘어 2031년에는 679억 5천만 달러

에 도달할 것으로 예상됩니다. IoT 장치의 사용 증가와 디지털 네트워크의 확장으로 민감한 정보를 보호하고 강력한 보안 태세를 유지하는 데 있어 AI 기반 사이버 보안 솔루션의 중요성이 부각되고 있으며, 이러한 추세는 2024년부터 2031년까지 약 30.10%의 CAGR.

사이버 보안 시장의 인공 지능정의/ 개요

인공 지능 사이버보안에서 (AI)는 머신러닝, 딥러닝 등 AI 기술을 활용해 사이버 위협 탐지, 예방, 대응 능력을 향상시키는 것을 말한다. 실시간 위협 감지, 자동화된 사고 대응, 사기 감지, 엔드포인트 보안, 취약성 관리, 피싱 감지를 위한 애플리케이션이 있습니다.

사이버 보안에서 AI의 미래는 광대하며, 위협 인텔리전스의 발전이 기대됩니다. 자율 보안 시스템, 강화된 데이터 개인정보 보호, 블록체인과의 통합, 정교한 행동 분석, 양자 컴퓨팅 통합, 맞춤형 보안 솔루션 등 모두 끊임없이 변화하는 사이버 위협 환경에 대해 보다 적극적이고 적응적이며 효율적인 방어 수단을 구축하는 것을 목표로 합니다.

IoT 장치의 채택 증가가 사이버 보안 시장에서 인공 지능을 촉진할 것인가?

IoT 장치의 확산이 사이버 보안 시장에서 인공 지능을 촉진하고 있습니다. . IoT 장치 수가 증가함에 따라 사이버 위협에 대한 공격 표면도 증가하므로 고급 사이버 보안 솔루션을 사용해야 합니다. 적절한 보안 보호 기능이 부족한 경우가 많은 이러한 장치는 IoT 네트워크의 복잡성과 규모를 처리할 수 있는 AI 기반 사이버 보안 도구를 요구하는 사기꾼의 매력적인 표적이 됩니다.

AI는 대규모의 동적 IoT 네트워크를 관리하는 데 탁월합니다. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 추세와 이상 징후를 감지합니다. 기존의 사이버 보안 솔루션은 IoT에서 생성된 데이터의 양과 다양성을 따라잡는 데 어려움을 겪는 반면, AI 머신 러닝 알고리즘은 이 데이터를 사용하여 위협 탐지 및 대응을 개선하고 IoT 장치에 대한 정교한 공격에 대한 강력한 방어를 제공할 수 있습니다.

사이버 위협의 복잡성과 규모가 증가함에 따라 더욱 발전된 보안 조치가 필요합니다. 기존 보안 절차로는 APT(지능형 지속 위협), 랜섬웨어, 피싱 시도 등 새롭게 등장하는 위험을 처리하기에는 부족한 경우가 많습니다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고, 패턴을 발견하고, 잠재적인 보안 위반을 예측하는 AI의 능력은 사이버 보안 시스템을 개선하는 데 훌륭한 도구입니다.

AI 기반 보안 솔루션 구현에 드는 높은 비용이 성장을 저해할 것입니다.

AI 기반 보안 솔루션을 구현하는 데 드는 높은 비용이 사이버 보안 시장에서 인공 지능의 확장을 방해할 수 있습니다. 고급 장비, 소프트웨어 및 자격을 갖춘 개인을 구입하는 비용을 포함하여 AI 기술에 대한 높은 초기 투자는 많은 기업, 특히 중소기업(SME)에게 상당한 장벽이 됩니다. 이러한 비용은 기업이 AI 기술을 구현하지 못하게 하여 시장 성장을 방해할 수 있습니다.

또한 AI 기반 보안 시스템을 유지 관리하고 업데이트하는 데 드는 지속적인 비용으로 인해 재정적 부담이 가중됩니다. AI 기술은 끊임없이 발전하고 있기 때문에 지속적인 업그레이드와 교육이 필요하며, 이로 인해 추가 비용이 발생합니다. 지속적인 투자에 대한 이러한 요구 사항은 재정이 제한된 기업에게는 어려울 수 있으며, 이는 사이버 보안에서 AI의 광범위한 채택을 방해할 수 있습니다.

AI 기술을 현재 사이버 보안 프레임워크에 통합하는 과정의 복잡성으로 인해 비용도 증가합니다. 조직은 AI 기술에 맞게 기존 시스템을 변경해야 하는 경우가 많으며, 이는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 이러한 AI 시스템을 관리하고 운영하기 위한 전문 지식의 필요성은 훈련된 개인을 찾고 유지하는 데 비용이 많이 들 수 있기 때문에 재정적 부담을 증가시킵니다.

게다가 AI를 기존 사이버 보안 프레임워크에 통합하는 것은 호환성 문제와 문제로 인해 어려울 수 있습니다. 이러한 복잡한 시스템을 운영하고 유지하려면 숙련된 개인이 필요합니다. 많은 기업이 새로운 AI 기술을 기존 인프라와 결합하는 데 어려움을 겪고 있으며 이로 인해 복잡성과 비용이 추가로 발생합니다. AI와 사이버 보안에 능숙한 숙련된 인력의 부족으로 인해 이러한 문제가 더욱 악화되어 AI 기반 솔루션을 효율적으로 채택하고 유지하기가 더 어려워집니다. 이러한 통합 과제는 채택 속도를 늦추고 운영 장벽을 높임으로써 사이버 보안 비즈니스에서 AI의 확장을 방해할 수 있습니다.

범주별 통찰력

엔드포인트 보안 부문에 대한 수요 증가가 인공 지능을 주도할 것입니다. 사이버 보안 시장은?

엔드포인트 보안에 대한 수요 증가는 사이버 보안 산업에서 인공 지능의 상당한 성장을 촉진할 가능성이 높습니다. 기업이 원격 인력의 증가와 기업 네트워크에 연결된 IoT 장치의 수가 증가함에 따라 엔드포인트 보안이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 엔드포인트는 맬웨어 및 정교한 피싱 공격을 포함한 다양한 사이버 위협에 대한 취약한 진입점입니다.

AI는 기계 학습 및 행동 분석과 같은 고급 기술을 활용하여 엔드포인트 보안을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술을 통해 AI 기반 시스템은 엔드포인트 활동을 지속적으로 모니터링하고, 이상 현상을 감지하고, 잠재적인 보안 문제를 실시간으로 식별할 수 있습니다. AI는 방대한 양의 엔드포인트 데이터를 분석하여 탐지되지 않을 악의적인 행위를 나타내는 패턴을 찾을 수 있습니다.

또한 AI 기반 엔드포인트 보안 솔루션은 대응 기술을 능가하는 사전 위협 탐지 기능을 제공합니다. 보안 위반을 예측 및 예방하여 위험을 낮추고 사이버 공격의 영향을 줄일 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 사기꾼들이 엔드포인트 장치의 취약점을 악용하기 위한 전략을 지속적으로 완성하고 있는 오늘날 빠르게 변화하는 위협 환경에서 매우 중요합니다.

게다가 AI 기반 엔드포인트 보안 솔루션은 확장 가능하고 효율적이므로 다음과 같은 용도에 이상적입니다. 모든 규모의 기업. 몇 대의 멀리 떨어져 있는 노트북을 보호하든 IoT 장치로 구성된 대규모 네트워크를 보호하든, AI는 각 시나리오의 고유한 보안 요구 사항에 맞게 적응하고 확장할 수 있습니다. 기업이 하이브리드 작업 모델을 점점 더 많이 사용하고 디지털 공간을 확대함에 따라 이러한 다용성은 매우 중요합니다.

클라우드 보안은 AI 사이버 보안 시장에서 두 번째로 빠르게 확장되는 카테고리로 떠오르고 있습니다. 기업이 운영을 클라우드 환경으로 빠르게 마이그레이션함에 따라 클라우드에 호스팅된 데이터와 애플리케이션을 보호하는 것이 중요해졌습니다. AI 기술은 변화하는 클라우드 설정에 맞춰 확장 가능하고 적응 가능한 지속적인 모니터링, 위협 탐지, 사고 대응 기능을 제공하므로 클라우드 보안을 개선하는 데 매우 중요합니다. 확장성, 유연성, 비용 효율성이라는 이점에 힘입어 클라우드 채택이 산업 전반으로 확산됨에 따라 AI 기반 클라우드 보안 솔루션에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.

머신러닝 채택 증가로 인공 지능이 가속화될 것입니다. 사이버 보안 시장의 지능?

머신러닝 구현이 증가하면서 사이버 보안 시장에서 인공 지능의 성장이 촉진될 가능성이 높습니다. 사이버 공격이 더욱 정교해지고 광범위해짐에 따라 기존 사이버 보안 솔루션으로는 이를 효과적으로 탐지하고 무력화할 수 없는 경우가 많습니다. 기계 학습(ML)은 사이버 보안 시스템이 실시간으로 가능한 공격을 감지, 예측 및 대응하는 데 도움이 되는 정교한 기능을 제공합니다. ML 알고리즘은 막대한 양의 데이터를 분석하여 보안 위반을 시사할 수 있는 추세와 이상 현상을 찾아내어 위협 감지 및 대응 시간을 향상할 수 있습니다.

새로운 위협을 지속적으로 학습하고 이에 대응하는 머신 러닝의 능력은 큰 장점입니다. 끊임없이 변화하는 사이버보안 분야에서 ML 모델은 정적 보안 솔루션과 달리 새로운 데이터를 학습할 수 있어 새로운 위협을 보다 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 약점을 악용하기 위해 지속적으로 새로운 방법을 고안하는 해커보다 앞서 나가기를 원하는 기업에 매우 중요합니다. 결과적으로 ML 기반 사이버 보안 솔루션은 기업에 점점 더 중요해지고 있는 위협 관리에 대한 역동적이고 사전 예방적인 접근 방식을 제공합니다.

또한 머신 러닝을 사이버 보안 프레임워크에 통합하면 보안 절차의 자동화가 향상되어 보안 문제가 최소화됩니다. 인간의 개입이 필요합니다. 이는 위협 탐지 및 대응의 효율성과 정확성을 높일 뿐만 아니라 숙련된 사이버 보안 전문가 부족을 줄이는 데도 기여합니다. 자동화된 ML 기반 시스템은 정기적인 보안 업무를 처리하여 인간 전문가가 더 복잡하고 전략적인 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이러한 자동화와 인간 전문 지식의 결합으로 더욱 강력하고 탄력적인 사이버 보안 태세를 갖추게 되어 업계의 머신러닝 사용이 가속화됩니다.

게다가 머신러닝을 사이버 보안 프레임워크에 통합하면 보안 절차의 자동화가 향상되어 보안 필요성이 최소화됩니다. 인간의 개입을 위해. 이는 위협 탐지 및 대응의 효율성과 정확성을 높일 뿐만 아니라 숙련된 사이버 보안 전문가 부족을 줄이는 데도 기여합니다. 자동화된 ML 기반 시스템은 정기적인 보안 업무를 처리하여 인간 전문가가 더 복잡하고 전략적인 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이러한 자동화와 인간 전문 지식의 결합으로 더욱 강력하고 탄력적인 사이버 보안 태세를 갖추게 되어 업계의 머신러닝 활용이 가속화됩니다.

상황 인식 컴퓨팅은 두 번째로 빠르게 성장하는 부문입니다. 상황 인식 컴퓨팅은 사용자 행동 및 네트워크 활동의 상황을 인식하여 사이버 보안을 향상시켜 보다 정확한 위협 탐지 및 개인화된 보안 대응을 가능하게 합니다. 사이버 위협이 더욱 복잡해짐에 따라 머신러닝 기술을 보완하기 위한 상황 인식 솔루션에 대한 수요로 인해 도입 및 성장이 가속화되고 있습니다.

액세스 확보 사이버 보안 시장 보고서 방법론의 인공 지능

국가/지역의 현명한 통찰력

아시아태평양, 사이버 보안 시장에서 인공지능 추진?

아시아태평양 지역에서 AI 기술에 대한 투자가 늘어나면서 사이버보안 시장에서 인공지능이 크게 성장할 것으로 예상된다. 사이버 보안의 중요성에 대한 인식이 높아지면서 이 지역의 급속한 디지털 혁신으로 인해 AI 기반 보안 솔루션에 대한 상당한 투자가 이루어지고 있습니다. 이러한 지출은 금융, 의료, 정부를 비롯한 다양한 부문에 영향을 미치는 정교하고 끊임없이 변화하는 사이버 위협을 탐지, 예방 및 대응하는 능력을 향상시키기 위한 것입니다.

사이버 공격이 증가하고 있는 추세입니다. 아시아 태평양. 중국, 인도, 일본, 한국 모두 데이터 유출부터 지능형 지속 위협(APT)에 이르는 사이버 위협이 증가했습니다. 이러한 사이버 공격의 증가로 인해 기존 사이버 보안 조치의 한계가 노출되었으며 보다 현대적인 솔루션의 필요성이 강조되었습니다. 실시간 위협 모니터링 및 예측 분석 기능을 갖춘 AI 기술은 강력한 방어 메커니즘을 제공하여 기업과 정부가 AI 기반 사이버 보안에 더 많은 투자를 하도록 유도합니다.

또한 아시아 태평양 지역은 AI 개발 및 사이버 보안 개선을 촉진하는 데 초점을 맞춘 실질적인 정부 이니셔티브와 법률을 확인했습니다. 중국과 일본과 같은 국가에서는 사이버 보안 애플리케이션에 중점을 두고 AI 연구 및 개발을 장려하기 위한 국가 프로그램을 만들었습니다. 이러한 정부 지원 프로젝트는 AI 연구에 필수적인 자금 조달과 지원을 제공하여 머신러닝, 딥 러닝 및 기타 AI 기술을 사용하는 고급 사이버 보안 솔루션을 탄생시켰습니다.

또한 이 지역의 IT 산업이 호황을 누리고 있습니다. 스타트업 생태계는 AI 투자의 핵심 동인이다. 아시아 태평양 지역에는 세계 최고의 기술 기업이 자리해 있으며, AI와 사이버 보안에 중점을 둔 스타트업도 점점 늘어나고 있습니다. 이들 회사는 혁신과 최첨단 AI 기반 보안 솔루션 개발을 주도하는 상당한 벤처 자금과 투자를 모으고 있습니다. IT 거대 기업, 스타트업, 학술 기관 간의 협력은 AI 개발 속도를 가속화하여 사이버 보안 솔루션을 더욱 효과적이고 접근성 있게 만들고 있습니다.

아시아 태평양 지역에서 AI 기술에 대한 투자 증가는 인공 지능을 주도할 것으로 예상됩니다. 사이버보안 시장에서 정부 이니셔티브와 번성하는 기술 산업의 지원을 받는 고급 AI 솔루션을 통해 사이버 위협에 맞서기 위한 이 지역의 사전 예방적 접근 방식은 이 시장에서 상당한 성장을 촉진하고 있습니다. AI 기술이 확장되고 성숙해짐에 따라 아시아 태평양 지역의 디지털 인프라를 보존하고 기업과 개인 모두에게 안전한 환경을 제공하는 데 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

북미 지역에서 대규모 사이버 보안 투자가 증가할 것입니다. 사이버 보안 시장의 인공 지능?

북미 지역의 사이버 보안 투자 증가는 사이버 보안 시장의 인공 지능을 상당히 주도할 것으로 예상됩니다. 사이버 보안 인프라를 강화하려는 지역의 의지는 첨단 보안 기술에 대한 자원 할당 증가로 입증됩니다. 이러한 노력은 주요 운영을 방해하고 민감한 데이터를 손상시킬 수 있는 사이버 위협의 증가하는 빈도와 정교함을 상쇄하기 위한 것입니다. 북미 기업은 강력한 사이버 보안 조치를 우선시하여 AI 기반 보안 솔루션의 사용과 통합을 장려하는 분위기를 조성하고 있습니다.

북미의 공공 및 기업 부문 모두에서 세간의 이목을 끄는 사이버 공격의 빈도가 증가하고 있습니다. 이러한 노력을 추진하고 있습니다. 데이터 침해, 랜섬웨어 공격 및 기타 유해한 행위로 인해 보다 진보되고 사전 예방적인 사이버 보안 방법의 필요성이 강조되었습니다. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고 이상 징후를 발견하며 잠재적인 공격을 예측할 수 있는 AI 기술은 기존 보안 방식보다 월등한 우위를 점하고 있습니다. 이로 인해 사이버 보안 분야의 AI 연구 및 개발에 대한 자금 조달이 증가하여 업계 성장이 가속화되었습니다.

이 지역은 시장을 장악하고 있으며, 더욱이 북미의 규제 환경은 더욱 엄격해지고 있어 기업은 다음 사항을 준수해야 합니다. 사이버 보안 시스템을 강화합니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정), CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법) 및 기타 산업별 표준과 같은 규칙을 준수하려면 정교한 보안 솔루션을 사용해야 합니다. AI 기반 사이버 보안 제품은 완전한 모니터링, 보고 및 위협 완화 기능을 제공하므로 이러한 규제 표준을 충족하는 데 매우 적합합니다. 결과적으로 기업은 규정 준수를 보장하고 데이터 위반 및 규정 위반으로 인한 가혹한 벌금을 피하기 위해 AI 기술에 광범위하게 투자하고 있습니다.

게다가 북미 기술 비즈니스의 경쟁적 성격은 산업 분야에서 혁신과 협력을 장려합니다. AI와 사이버보안 분야. 주요 기술 기업, 스타트업, 학술 기관에서는 최첨단 AI 기반 보안 솔루션 개발에 더욱 중점을 두고 있습니다. 이 분야에 대한 막대한 투자는 기계 학습, 행동 분석, 자동화된 위협 대응의 혁신을 가져오며, 모두 사이버 보안 조치의 효율성을 향상시킵니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 사이버 보안에서 AI의 사용이 증가하여 시장 성장을 촉진하고 북미 지역이 이 중요한 산업의 리더로 자리매김할 것으로 예상됩니다.

경쟁 환경

경쟁 환경 사이버 보안 시장에서 인공 지능의 비율은 최첨단 솔루션을 제공하기 위해 경쟁하는 혁신적인 스타트업, 지역 벤더 및 전문 기업이 역동적으로 혼합되어 있다는 특징이 있습니다. 이들 기업은 머신러닝, 딥러닝, 행동 분석 등 첨단 AI 기술을 활용해 다양한 산업에 맞는 강력한 보안 솔루션을 개발하고 있습니다. 지역 공급업체는 지역화된 위협과 규정 준수 요구 사항에 중점을 두고 글로벌 기업이 간과할 수 있는 맞춤형 서비스를 제공하는 경우가 많습니다. 또한, 학술 기관과 민간 기업 간의 수많은 협력 노력이 연구 개발을 주도하여 새롭고 정교한 AI 기반 보안 제품의 출현으로 이어지고 있습니다. 이러한 활기차고 경쟁적인 환경은 사이버 보안 조치의 지속적인 혁신과 개선을 촉진합니다.

사이버 보안 시장의 인공 지능 분야에서 활동하는 주요 업체 중 일부는 다음과 같습니다.

최신 개발

• 2024년 6월, CSIRO는 SME에게 디지털 기술과 인공 지능에 초점을 맞춘 10주 무료 온라인 프로그램입니다. 디지털 기술 및 인공 지능을 성장시키기 위한 CSIRO 혁신 이니셔티브는 디지털 기술 및 AI 솔루션을 연구하는 기업을 전문 지식, 리소스, 멘토와 연결하여 프로젝트나 아이디어를 성장시키는 데 도움을 줍니다.
• 2024년 5월, 영국 정부는 AI 모델과 소프트웨어의 사이버 보안을 개선하기 위한 계획을 시작했습니다. 권위 있는 CYBERUK 컨퍼런스에서 공개된 이러한 이니셔티브는 사이버 탄력성과 혁신에 대한 영국의 지속적인 노력에서 중요한 이정표를 나타냅니다. 해킹 및 방해 행위에 대한 AI 모델 방어를 강화하기 위한 글로벌 표준을 설정할 것으로 예상되는 새로운 표준은 보안 부문이 현재 약 120억 파운드의 가치가 있다고 발표한 후 오늘(5월 15일) 영국 정부에 의해 발표되었습니다.< /li>
• 2023년 10월 BlackBerry Limited는 보안 운영 센터(SOC) 전문가를 위한 새로운 생성적 AI 기반 도우미를 출시했습니다. 엔터프라이즈급 솔루션은 SOC 분석가 역할을 하여 생성적 AI 기반 사이버 위협 분석 및 지원을 제공하여 CISO 운영 개선을 지원합니다. 정확성과 데이터 개인 정보 보호를 향상하기 위해 개인용 LLM(대형 언어 모델)을 사용합니다. BlackBerry의 Cylance® AI 클라이언트에 액세스할 수 있는 이 기술은 사용자가 수동으로 문의하도록 요구하는 대신 고객이 사전에 정보를 제공해야 한다고 예측합니다. 이를 통해 조사 시간을 몇 초로 단축합니다.

보고서 범위

카테고리별 사이버 보안 시장의 인공 지능

보안 유형

• 애플리케이션 보안
• 클라우드 보안
• 엔드포인트 보안

기술

• 컨텍스트 인식 컴퓨팅
• 기계 학습

애플리케이션

지역

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
• 중동 및amp; 아프리카2018-2031

시장 조사 조사 방법론