개요
글로벌 인공지능(AI) 보안 시장은 2022년 210억 달러 규모에 달했으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 19.1%의 성장률을 기록하며 2030년에는 542억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
사이버 위협의 증가와 복잡성 심화, 그리고 물리적 보안 문제에 대한 우려가 커지면서 기업들은 더욱 발전되고 자동화된 보안 솔루션을 모색하고 있습니다. 디지털 시대에 생성되는 방대한 양의 데이터는 인간 분석가가 효과적으로 처리하기에는 역부족입니다. AI를 활용한 실시간 데이터 분석은 취약점과 위험 요소를 찾아내는 데 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, 선도적인 사이버 보안 기업인 McAfee는 2023년 9월 21일, 실시간으로 사기를 식별하고 차단하도록 설계된 혁신적인 AI 기반 사기 방지 기능을 공개했습니다. 사이버 위협이 계속해서 진화하고 더욱 정교해짐에 따라, 이러한 기술은 온라인 보안에 있어 중요한 진전을 의미합니다. AI 기반 사기 방지 시스템은 머신 러닝 알고리즘과 실시간 데이터 분석을 활용하여 사기 행위를 탐지합니다.
아시아 태평양 지역은 전 세계 인공지능(AI) 보안 시장의 7분의 3 이상을 차지하는 성장 지역 중 하나이며, 최근 몇 년 동안 사이버 위협과 공격이 급증했습니다. 디지털 기술과 인터넷에 대한 의존도가 높아짐에 따라 이 지역의 기업과 정부는 끊임없는 사이버 보안 문제에 직면하고 있습니다. AI는 고급 위협 탐지 및 대응 기능을 제공하여 이러한 위협에 대응하는 데 중요한 도구가 됩니다.
시장 동향
정부 주도 정책이 시장 성장을 촉진
정부 기관은 보안 분야의 AI 연구 개발을 지원하기 위해 상당한 자금을 할당하는 경우가 많으며, 이러한 투자는 AI 기술, 사이버 보안 솔루션 및 관련 프로젝트 개발에 자금을 지원할 수 있습니다. 재정 지원은 혁신을 장려하고 보안 분야에서 AI 도입을 가속화합니다. 정부는 보안 분야에서 AI 도입을 위한 규제 프레임워크와 표준을 수립하며, 이러한 규정은 책임 있는 AI 사용, 데이터 개인 정보 보호 및 윤리적 관행을 보장할 수 있습니다.

카네기 국제평화재단의 보고서에 따르면, 2022년 중국 정부는 인공지능(AI) 거버넌스에 대해 서로 다른 세 가지 접근 방식을 시행했으며, 각 접근 방식은 관료 조직의 각기 다른 부서에서 주도했습니다. 강력한 규제 기관인 중국 사이버공간관리국(CAAC)은 특정 AI 애플리케이션에 대한 규칙 기반 거버넌스에 중점을 두고 있습니다. CAAC는 알고리즘 해석 가능성과 사용자 권리 보호 조항을 포함하여 인터넷 추천 알고리즘 규제에 대한 규칙 초안을 발표했습니다. CAAC는 여러 규제 기관이 참여하는 모든 인터넷 알고리즘 관리 로드맵을 3년 단위로 수립하고 있습니다.
AI에 머신러닝을 적용하면 위협과 악성코드에 대응할 수 있습니다.
사이버 위협과 악성코드 공격은 점점 더 정교해지고 적응력이 높아지고 있습니다. 기존의 시그니처 기반 접근 방식으로는 이러한 고도화된 위협을 탐지하고 예방하기에 더 이상 충분하지 않습니다. 머신러닝과 AI는 패턴과 행동을 분석하여 새로운 위협을 식별할 수 있습니다. 정상적인 행동과 악의적인 행동을 구분하는 모델을 훈련시키려면 대규모 데이터 세트가 필수적입니다.

미국 상원 군사위원회 보고서에 따르면, 상원 군사위원회 산하 사이버 소위원회는 2022년 5월 사이버 공간에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용하는 것의 중요성에 초점을 맞춘 의회 청문회를 개최했습니다. 이 청문회에는 구글과 조지타운 대학교 안보 및 신기술 센터의 주요 관계자들이 참석했습니다.
기술 발전이 시장 성장을 촉진
악성 소프트웨어, 랜섬웨어, 피싱 공격과 같은 사이버 위협의 복잡성이 증가함에 따라 AI 기반 보안 솔루션에 대한 수요가 크게 증가했습니다. AI는 실시간으로 방대한 양의 데이터를 정확하고 신속하게 분석하여 보안 침해를 나타내는 패턴과 이상 징후를 식별하는 데 필수적입니다. 또한 네트워크 트래픽 모니터링 및 의심스러운 활동 표시와 같은 많은 보안 작업을 자동화합니다.

예를 들어, 2022년 9월 20일 NVIDIA는 제조, 물류, 의료와 같은 산업 분야의 보안 및 안전을 강화하도록 설계된 고정밀 엣지 AI용 NVIDIA IGX 플랫폼을 발표했습니다. 이 플랫폼은 프로그래밍 및 구성이 가능하여 다양한 산업 분야의 요구에 맞는 적응형 솔루션을 제공합니다. 물리적 환경에서 인간과 기계의 협업 및 안전성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. IGX는 제조 및 물류와 같이 엄격한 규제가 적용되는 산업에서 작동하는 자율 시스템의 안전과 보안을 개선하는 데 중점을 둡니다.
잘못된 식별 및 데이터 유출
AI 기반 보안 시스템은 오탐(false positive) 및 미탐(false negative, 실제 위협을 감지하지 못함)이라고 하는 잘못된 위협 식별 활동을 생성합니다. 정확한 위협 감지와 오경보 최소화 사이의 적절한 균형을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다. 사이버 범죄자는 적대적 공격을 사용하여 AI 알고리즘을 조작할 수 있습니다. 탐지를 회피하거나 AI 시스템을 오도하도록 설계된 악의적인 입력을 만들어 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

IBM의 2023년 보고서에 따르면 전 세계 데이터 유출 사고의 평균 비용은 445만 달러로 사상 최고치를 기록했으며, 이는 이전 3년 대비 15% 증가한 수치입니다. 같은 3년 동안 탐지 및 대응 비용은 42%나 급증하여 현재 전체 유출 사고 비용의 대부분을 차지하고 있으며, 이는 더욱 심층적인 유출 조사로의 전환을 시사합니다.
세그먼트 분석
글로벌 인공지능(AI) 보안 시장은 제품/서비스, 배포 유형, 보안 유형, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별로 세분화됩니다.
클라우드 환경에서의 AI 기반 보안 솔루션
사이버 위협이 더욱 복잡해지고 확산됨에 따라 고급 보안 솔루션의 중요성이 점점 커지고 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 즉시 분석하여 실시간 위험 탐지 및 대응을 가능하게 합니다. 클라우드 환경의 규모와 복잡성은 잠재적 위협이 침투할 수 있는 많은 기회를 제공합니다. AI는 클라우드 컴퓨팅의 규모를 처리하고 네트워크 트래픽, 사용자 행동 및 시스템 로그를 지속적으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 2023년 8월 29일 구글 클라우드는 사이버 보안 회사인 맨디언트(Mandiant) 인수를 활용하여 크로니클 보안 운영(Chronicle Security Operations) 고객에게 관리형 위협 탐지 서비스를 제공하기 시작했습니다. ‘맨디언트 헌트 포 크로니클 보안 운영(Mandiant Hunt for Chronicle Security Operations)’이라는 이름의 이 서비스는 고객의 크로니클 환경 내에서 맨디언트의 위협 탐지 인텔리전스와 전문 인력에 대한 접근을 제공합니다.
지리적 시장 침투
사이버 위협 증가로 시장 성장 촉진
북미는 전 세계 인공지능(AI) 보안 시장의 3분의 1 이상을 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 특히 미국과 캐나다는 점점 더 증가하고 진화하는 사이버 위협 환경에 직면하고 있습니다. 사이버 공격, 데이터 유출, 랜섬웨어 공격의 빈도와 정교함이 증가하고 있습니다. 이러한 위험을 효율적으로 식별, 감소 및 대응하는 데 있어 AI는 중요한 도구로 여겨지고 있습니다.
예를 들어, 2023년 4월 24일 노스다코타주는 인공지능과 머신러닝을 활용하여 사이버 보안을 강화했습니다. 해당 주는 사이버 보안 업체인 팔로알토 네트웍스와 협력하여 학교, 관공서, 경찰서 등 25만 개의 엔드포인트를 보호하는 자율 보안 운영 센터(SOC)를 구축했습니다. AI와 머신러닝(ML)은 경미한 보안 사고 해결을 자동화하고 누적된 사고를 처리하여, 인간 분석가들이 더욱 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.
경쟁 환경
이 시장의 주요 글로벌 업체로는 Palo Alto Networks Inc., Trellix, Darktrace, Cyclens Inc., Fortinet, Inc., Nozomi Networks Inc., ESET, s.r.o., ThreatMetrix, Inc. 및 Vectra AI, Inc. 등이 있습니다.
COVID-19 영향 분석
봉쇄 및 사회적 거리두기 조치로 인해 기업들은 시설 및 자산의 원격 모니터링을 위해 AI 기반 감시 및 보안 솔루션을 도입했습니다. AI 기반 카메라와 센서는 이상 징후 및 잠재적인 보안 위협을 감지하여 현장 보안 인력의 필요성을 줄여줍니다. 팬데믹 기간 동안 사이버 공격이 급증하면서 AI 기반 사이버 보안 도구의 중요성이 더욱 커졌습니다.
AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 위험을 신속하게 식별하고 해결함으로써 기업이 네트워크와 데이터를 보호할 수 있도록 지원합니다. AI를 활용하여 보안 사고 조사 및 대응과 같은 일상적인 보안 업무를 자동화함으로써 보안 팀은 보안 운영의 더욱 복잡하고 전략적인 측면에 집중할 수 있게 되었습니다.
사이버 공격과 사이버 스파이 활동은 지정학적 위기 시기에 증가하는 경향이 있습니다. 중요 인프라, 정부 기관 및 민간 기업은 국가 지원 행위자뿐만 아니라 비국가 행위자의 표적이 될 수 있습니다. AI 기반 사이버 보안 솔루션은 이러한 공격을 식별하고 대응하는 데 필수적입니다. 이러한 갈등은 AI 연구 개발 분야의 국제 협력에 영향을 미치는 지정학적 긴장으로 이어질 수 있습니다.

AI의 영향
AI 기반 보안 솔루션은 대량의 데이터를 실시간으로 분석하여 보안 위협과 이상 징후를 신속하게 탐지할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 사이버 공격과 관련된 패턴과 행동을 식별하여 더 빠른 대응을 가능하게 합니다. 이전 데이터와 지속적인 네트워크 모니터링을 기반으로 AI는 잠재적인 보안 위험을 예측하는 데 사용될 수 있으며, 이러한 선제적 접근 방식은 조직이 사이버 공격에 대비하고 공격 발생 전에 차단하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 보안 도구는 사용자 및 엔티티 행동을 분석하여 의심스러운 활동을 식별할 수 있습니다. 일반적인 사용자 행동을 이해함으로써 AI는 보안 침해를 나타낼 수 있는 편차를 표시할 수 있습니다. AI는 손상된 장치 격리, 악성 트래픽 차단 또는 사고 대응 절차 시작과 같은 보안 사고 대응을 자동화할 수 있으며, 이러한 자동화는 대응 시간을 단축하고 인적 오류를 최소화합니다.
예를 들어, 2022년 9월 11일 록히드 마틴은 아이오와 대학교 운영자 성능 연구소와 협력하여 모의 공대지 임무에서 유인 및 무인 항공기를 조정하는 데 인공지능(AI)을 성공적으로 시연했습니다. AI 에이전트는 신속한 의사 결정을 위한 데이터를 제공하고 조종사의 업무 부담을 줄였습니다. 이번 시연의 성공은 합동 전 영역 작전(Joint All Domain Operations)에서의 AI 기반 협업과 자율 임무 완수를 위한 길을 열어줄 수 있습니다.
러시아-우크라이나 전쟁의 영향
지정학적 위기 상황에서는 사이버 공격과 사이버 스파이 활동이 증가하는 경향이 있습니다. 중요 기반 시설, 정부 기관 및 민간 조직은 국가 지원 행위자뿐 아니라 비국가 행위자의 표적이 될 수 있습니다. AI 기반 사이버 보안 솔루션은 이러한 공격을 식별하고 대응하는 데 필수적입니다. 이 분쟁은 AI 연구 개발 분야의 국제 협력에 영향을 미치는 지정학적 긴장을 초래할 수 있습니다.
또한, 이 분쟁은 AI 인프라에 필수적인 반도체 및 기타 하드웨어를 포함한 기술 구성 요소의 글로벌 공급망을 교란할 수 있습니다. 공급망 차질은 AI 프로젝트 지연을 초래하고 AI 기반 보안 솔루션의 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다. 조직과 정부는 진화하는 안보 위협과 국가 이익에 따라 AI 개발 및 배포에 대한 자원과 우선순위를 재분배하며, 이는 안보 및 국방과 직접적인 관련이 있는 AI 기술에 대한 관심으로 이어집니다.

제공 제품별
• 하드웨어
• 소프트웨어
• 서비스
배포 유형별
• 클라우드
• 온프레미스
보안 유형별
• 네트워크 보안
• 엔드포인트 보안
• 애플리케이션 보안
• 클라우드 보안
기술별
• 머신 러닝
• 자연어 처리
• 상황 인식 컴퓨팅
애플리케이션별
• 신원 및 접근 관리
• 위험 및 규정 준수 관리
• 데이터 손실 방지
• 통합 위협 관리
• 보안 및 취약점 관리
• 기타
최종 사용자별
• 금융·보험(BFSI)
• 소매
• 방위 산업
• 제조
• 기업
• 기타
지역별
• 북미
o 미국
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• 유럽
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o 기타 유럽
• 남미
o 브라질
o 아르헨티나
o 기타 남미
• 아시아 태평양
o 중국
o 인도
o 일본
o 호주
o 기타 아시아 태평양
• 중동 및 아프리카
주요 개발 사항
• 2022년 10월, UBS와 마이크로소프트는 최근 협력 관계 확대를 발표했습니다. UBS는 향후 5년 동안 핵심 워크로드를 포함한 애플리케이션의 50% 이상을 Azure에서 운영할 계획입니다. 이러한 조치는 UBS의 글로벌 기술 인프라를 현대화하기 위한 것으로, 은행의 “클라우드 우선” 정책과 일맥상통합니다.
• 2022년 9월, IBM의 관리형 인프라 서비스 사업부에서 분사한 독립 기업 Kyndryl과 Elasticsearch 및 Elastic Stack 개발사인 Elastic은 데이터 관찰 가능성을 강화하기 위한 파트너십 확대를 발표했습니다. 이번 협력을 통해 Kyndryl의 데이터 및 AI 운영 전문성과 Elastic의 검색, 관찰 가능성 및 보안 솔루션을 결합하여 기업이 데이터에서 더 나은 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
• 2022년 3월, 삼성은 마스터카드와 협력하여 지문 스캐너가 통합된 생체인식 신용카드를 개발했습니다. 이 카드에는 다양한 삼성 칩이 탑재되어 마스터카드 칩 결제를 지원하는 대부분의 POS 단말기와 호환됩니다.
보고서 ​​구매 이유

• 제품, 배포 유형, 보안 유형, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별 글로벌 인공지능(AI) 보안 시장 세분화를 시각화하고 주요 상업 자산 및 플레이어를 파악합니다.

• 트렌드 및 공동 개발 분석을 통해 사업 기회를 식별합니다.

• 모든 세그먼트를 포함한 인공지능(AI) 보안 시장 수준의 다양한 데이터가 담긴 Excel 데이터 시트를 제공합니다.

• 심층적인 질적 인터뷰와 연구를 바탕으로 종합적인 분석 결과를 담은 PDF 보고서를 제공합니다.

• 주요 플레이어의 핵심 제품을 모두 포함하는 제품 맵핑 Excel 파일을 제공합니다.

글로벌 인공지능(AI) 보안 시장 보고서는 약 85개의 표, 93개의 그림, 204페이지로 구성됩니다.
대상 고객 (2023년 기준)
• 제조업체/구매자
• 산업 투자자/투자 은행가
• 시장 조사 전문가
• 신흥 기업