| ■ 영문 제목 : Global AI-based Cybersecurity Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2406C6657 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 6월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT&통신 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 AI 기반 사이버 보안 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 AI 기반 사이버 보안 산업 체인 동향 개요, 금융, IT 및 통신, 소매, 의료, 정부, 제조, 에너지, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, AI 기반 사이버 보안의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 AI 기반 사이버 보안 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 AI 기반 사이버 보안 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 AI 기반 사이버 보안 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 AI 기반 사이버 보안 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 온프레미스, 클라우드 기반)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 AI 기반 사이버 보안 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 AI 기반 사이버 보안 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 AI 기반 사이버 보안 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 AI 기반 사이버 보안에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 AI 기반 사이버 보안 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 AI 기반 사이버 보안에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (금융, IT 및 통신, 소매, 의료, 정부, 제조, 에너지, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: AI 기반 사이버 보안과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. AI 기반 사이버 보안 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 AI 기반 사이버 보안 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
AI 기반 사이버 보안 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 온프레미스, 클라우드 기반
용도별 시장 세그먼트
– 금융, IT 및 통신, 소매, 의료, 정부, 제조, 에너지, 기타
주요 대상 기업
– IBM, Cisco, Fortinet, Balbix, Darktrace, CrowdStrike, Cynet, FireEye, Sophos, Vectra, Sangfor Technologies, Mobilicom
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– AI 기반 사이버 보안 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 AI 기반 사이버 보안의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 AI 기반 사이버 보안의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– AI 기반 사이버 보안 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– AI 기반 사이버 보안 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 AI 기반 사이버 보안 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, AI 기반 사이버 보안의 산업 체인.
– AI 기반 사이버 보안 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 IBM Cisco Fortinet ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- AI 기반 사이버 보안 이미지 - 종류별 세계의 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 AI 기반 사이버 보안 판매량 (2019-2030) - 세계의 AI 기반 사이버 보안 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 AI 기반 사이버 보안 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 AI 기반 사이버 보안 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 AI 기반 사이버 보안 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 AI 기반 사이버 보안 판매량 시장 점유율 - 지역별 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 시장 점유율 - 북미 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 - 유럽 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 - 아시아 태평양 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 - 남미 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 - 중동 및 아프리카 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 - 세계의 종류별 AI 기반 사이버 보안 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 AI 기반 사이버 보안 평균 가격 - 세계의 용도별 AI 기반 사이버 보안 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 AI 기반 사이버 보안 평균 가격 - 북미 AI 기반 사이버 보안 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 AI 기반 사이버 보안 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 AI 기반 사이버 보안 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 AI 기반 사이버 보안 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 유럽 AI 기반 사이버 보안 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 AI 기반 사이버 보안 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 AI 기반 사이버 보안 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 AI 기반 사이버 보안 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 영국 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 러시아 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 AI 기반 사이버 보안 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 AI 기반 사이버 보안 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 AI 기반 사이버 보안 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 AI 기반 사이버 보안 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 일본 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 한국 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 인도 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 호주 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 남미 AI 기반 사이버 보안 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 AI 기반 사이버 보안 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 AI 기반 사이버 보안 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 AI 기반 사이버 보안 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 AI 기반 사이버 보안 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 AI 기반 사이버 보안 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 AI 기반 사이버 보안 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 AI 기반 사이버 보안 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 이집트 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 AI 기반 사이버 보안 소비 금액 및 성장률 - AI 기반 사이버 보안 시장 성장 요인 - AI 기반 사이버 보안 시장 제약 요인 - AI 기반 사이버 보안 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 AI 기반 사이버 보안의 제조 비용 구조 분석 - AI 기반 사이버 보안의 제조 공정 분석 - AI 기반 사이버 보안 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 AI 기반 사이버 보안은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 기존의 사이버 보안 방식으로는 탐지하거나 대응하기 어려웠던 복잡하고 지능적인 위협에 효과적으로 대처하는 것을 의미합니다. 즉, 방대한 양의 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 AI의 능력을 사이버 공간의 위협 탐지, 분석, 대응에 적용하는 것입니다. 기존의 규칙 기반 또는 서명 기반 탐지 방식은 이미 알려진 위협에는 효과적이지만, 새롭게 등장하거나 변형된 위협에는 취약한 한계가 있었습니다. AI 기반 사이버 보안은 이러한 한계를 극복하고, 알려지지 않은 위협(Zero-day threats)이나 고도화된 공격(Advanced Persistent Threats, APTs)에 대해서도 사전에 예측하고 능동적으로 방어하는 것을 목표로 합니다. AI 기반 사이버 보안의 주요 특징으로는 첫째, **데이터 기반 학습 및 적응성**이 있습니다. AI는 지속적으로 새로운 공격 패턴, 악성코드 특징, 사용자 행동 등을 학습하며 진화합니다. 이로 인해 시간이 지남에 따라 탐지 및 대응 능력이 향상되며, 빠르게 변화하는 사이버 위협 환경에 유연하게 적응할 수 있습니다. 둘째, **자동화 및 효율성 증대**입니다. AI는 수많은 보안 이벤트를 실시간으로 분석하고, 위협을 식별하며, 경우에 따라서는 자동화된 대응 조치를 취할 수 있습니다. 이는 보안 분석가들의 업무 부담을 줄여주고, 중요한 위협에 집중할 수 있도록 돕습니다. 셋째, **이상 징후 탐지 능력**입니다. 정상적인 시스템 및 사용자 행동 패턴을 학습한 AI는 이러한 정상 범주에서 벗어나는 비정상적인 활동을 탐지하여 잠재적인 보안 위협을 조기에 인지할 수 있습니다. 예를 들어, 평소와 다른 시간에 갑자기 대량의 데이터가 외부로 유출되거나, 비정상적인 시스템 접근 시도가 있을 때 이를 탐지해내는 식입니다. 넷째, **예측 및 예방 능력**입니다. AI는 과거 공격 데이터를 분석하여 미래에 발생할 수 있는 공격 유형이나 취약점을 예측하고, 이에 대한 선제적인 방어 조치를 강화할 수 있습니다. 이는 사후 대응이 아닌 사전 예방 중심의 보안 체계를 구축하는 데 기여합니다. AI 기반 사이버 보안의 주요 종류로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, **악성코드 탐지 및 분석(Malware Detection and Analysis)**입니다. AI는 파일의 행위, 코드 구조, 통신 패턴 등을 분석하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 분류합니다. 머신러닝 알고리즘은 새로운 변종 악성코드의 특징을 학습하여 기존 백신으로 탐지가 어려운 위협도 잡아낼 수 있습니다. 둘째, **네트워크 침입 탐지 및 방지(Network Intrusion Detection and Prevention)**입니다. AI는 네트워크 트래픽 패턴을 실시간으로 분석하여 비정상적인 접근 시도, 데이터 유출 시도, 서비스 거부 공격(DDoS) 등을 탐지하고 차단합니다. 비정상적인 트래픽 흐름이나 평소와 다른 통신 프로토콜 사용 등을 AI가 감지할 수 있습니다. 셋째, **사용자 및 엔티티 행동 분석(User and Entity Behavior Analytics, UEBA)**입니다. AI는 개별 사용자나 시스템(엔티티)의 정상적인 활동 패턴을 학습하고, 이로부터 벗어나는 비정상적인 행동을 탐지합니다. 예를 들어, 특정 사용자가 평소 접근하지 않던 민감한 정보에 접근하거나, 비정상적인 시간대에 로그인하는 경우 이를 이상 행위로 간주하여 경고하거나 접근을 차단할 수 있습니다. 이는 내부자 위협이나 계정 탈취로 인한 공격을 탐지하는 데 효과적입니다. 넷째, **보안 사고 대응 자동화(Security Orchestration, Automation, and Response, SOAR)**입니다. AI는 보안 경고를 자동으로 분석하고, 위협의 심각성을 평가하며, 사전 정의된 플레이북에 따라 대응 조치를 자동화합니다. 예를 들어, 악성 이메일을 탐지하면 해당 이메일을 격리하고, 관련 사용자에게 경고하며, 해당 악성코드의 출처를 추적하는 일련의 과정을 자동화할 수 있습니다. 다섯째, **취약점 관리 및 패치 우선순위 지정(Vulnerability Management and Patch Prioritization)**입니다. AI는 조직의 시스템 및 자산에 대한 취약점 정보를 수집하고 분석하여, 공격 가능성, 영향력 등을 고려하여 패치 적용의 우선순위를 지정하는 데 도움을 줍니다. AI 기반 사이버 보안은 다양한 분야에서 광범위하게 활용됩니다. 기업의 **IT 인프라 보호**는 물론, 금융 기관의 **거래 사기 탐지**, 정부 기관의 **국가 안보 강화**, 의료 기관의 **환자 정보 보호** 등 민감한 데이터를 다루는 모든 분야에서 중요한 역할을 합니다. AI는 실시간으로 대량의 로그 데이터를 분석하여 잠재적인 위협을 식별하고, 위협 인텔리전스를 바탕으로 새로운 공격 벡터를 예측하며, 보안 사고 발생 시 신속하고 효과적인 대응을 지원합니다. 또한, 직원들의 **보안 인식 교육**이나 **피싱 공격 방어** 등에도 AI가 활용될 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 훈련 시뮬레이션을 통해 직원들이 실제 피싱 메일을 식별하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 사이버 보안을 구현하기 위한 관련 기술로는 다양한 AI 및 머신러닝 알고리즘이 있습니다. **지도 학습(Supervised Learning)**은 레이블이 지정된 데이터(예: 악성코드와 정상 코드의 분류)를 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 예를 들어, 악성코드 샘플과 정상 파일을 구분하도록 학습된 모델은 새로운 파일의 악성 여부를 판별하는 데 사용될 수 있습니다. **비지도 학습(Unsupervised Learning)**은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 데이터의 숨겨진 패턴이나 이상 징후를 탐지합니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 데이터에서 정상적인 흐름을 학습한 후, 이 패턴에서 벗어나는 비정상적인 트래픽을 탐지하는 데 사용될 수 있습니다. **강화 학습(Reinforcement Learning)**은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식인데, 이는 동적으로 변화하는 공격에 대한 자동화된 방어 전략을 개발하는 데 활용될 수 있습니다. **딥러닝(Deep Learning)**은 다층 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 기술로, 이미지 인식, 자연어 처리 등에도 활용되지만, 바이러스의 복잡한 코드 구조 분석이나 악성 행위 패턴 학습에도 강력한 성능을 발휘합니다. 또한, AI 모델을 학습시키고 배포하는 데 필요한 **빅데이터 처리 기술**과 실시간 분석을 위한 **고성능 컴퓨팅(HPC)**, 그리고 AI 모델의 예측 결과를 시각화하고 분석가가 이해하기 쉽게 제공하는 **데이터 시각화 기술** 등도 AI 기반 사이버 보안의 핵심적인 관련 기술이라고 할 수 있습니다. 궁극적으로 AI 기반 사이버 보안은 인간의 능력을 보완하고 확장하여, 끊임없이 진화하는 사이버 위협으로부터 우리의 디지털 자산을 더욱 안전하게 보호하는 것을 목표로 합니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 기반 사이버 보안 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2406C6657) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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