AI 사이버보안 솔루션 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2025년 ~ 2030년)

AI 사이버 보안 솔루션 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 예측 (2025-2030) 보고서는 인공지능(AI) 기반 사이버 보안 솔루션 시장의 현재와 미래를 심층적으로 분석합니다. 이 시장은 2025년 309억 2천만 달러에서 2030년 863억 4천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 22.80%의 견고한 성장률(CAGR)을 보일 것입니다. 북미가 가장 큰 시장을 형성하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 전망됩니다. 시장 집중도는 중간 수준입니다.

시장 개요 및 주요 동인

이러한 성장은 클라우드 채택 가속화, 자율 방어를 선호하는 규제 의무화, 그리고 숙련된 보안 인력의 만성적인 부족에 의해 주도됩니다. 기업들은 실시간으로 변화하는 AI 기반 공격에 직면하고 있으며, 이는 자동화된 탐지 및 대응의 필수성을 강조합니다. 여러 관할권에서 의무화된 제로 트러스트(Zero-trust) 아키텍처는 행동 분석 및 지속적인 인증에 대한 투자를 더욱 촉진하고 있습니다. 공급업체들은 총 소유 비용을 낮추고 평균 대응 시간을 단축하는 자가 치유(self-healing) 기능을 내장하여 차별화를 꾀하고 있습니다. 동시에 서비스 제공업체들은 관리형 모델 훈련, 위협 헌팅, 규정 준수 자동화에 대한 수요 증가를 목격하며, 이는 결과 기반 보안 소비로의 산업 전환을 강조합니다.

주요 보고서 요약:

* 제공 방식: 2024년 기준 솔루션 부문이 AI 사이버 보안 솔루션 시장 점유율의 71.2%를 차지했으며, 서비스 부문은 2030년까지 23.6%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 배포 모드: 클라우드 플랫폼은 2024년 시장 규모의 58.8%를 차지했으며, 23.2%의 CAGR로 확장될 전망입니다.
* 조직 규모: 2024년 대기업이 AI 사이버 보안 솔루션 시장 매출의 65.7%를 차지했지만, 중소기업(SME)은 2030년까지 23.5%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자 산업: 2024년 은행 및 금융 서비스(BFSI) 부문이 28.4%의 매출로 시장을 선도했으며, IT 및 통신 부문은 24.3%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.
* 지역: 북미는 2024년 AI 사이버 보안 솔루션 시장에서 37.8%의 점유율을 유지했으며, 아시아 태평양 지역은 2030년까지 24.1%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

시장 동향 및 통찰 – 성장 동력:

* 사이버 공격의 증가 및 정교화: AI 기반 공격자들은 취약점 발견, 익스플로잇 개발, 딥페이크 기반 사회 공학 기법을 자동화하고 있습니다. FBI는 2024년 사이버 범죄 신고가 전년 대비 10% 증가하여 125억 달러 이상의 금전적 손실을 기록했다고 보고했습니다. 실시간 적응형 악성코드는 시그니처 기반 도구를 우회하므로, 기업들은 지속적인 AI 위협 모델링을 배포해야 합니다. AIaaS(AI-as-a-Service)의 확산은 숙련도가 낮은 공격자도 고급 공격 키트를 사용할 수 있게 하여 위협 풀을 넓히고 있습니다. NIST와 같은 표준 기관들은 2024년에 머신러닝 인식 방어를 강조하도록 프레임워크를 업데이트하여 AI 채택을 더욱 제도화했습니다.
* 클라우드 채택 가속화로 인한 공격 표면 확장: 기업들은 이제 여러 공급업체 환경에서 수천 개의 클라우드 자산을 관리하며, 수동 프로세스로는 좁힐 수 없는 가시성 격차를 발생시킵니다. 서버리스 및 컨테이너화된 워크로드에서 소유권이 불분명해지는 공유 책임 모델은 대규모 이상 탐지를 위해 머신러닝을 요구합니다. 멀티 클라우드 전략은 복잡성을 심화시켜 공급업체 전반에 걸쳐 정책을 표준화하는 오케스트레이션 엔진에 대한 수요를 증가시킵니다. 클라우드 네이티브 보안 솔루션은 위협 헌팅 및 자동 복구를 통합하여 관리 오버헤드를 줄이고 배포 주기를 단축합니다.
* IoT 및 OT 기기 확산과 제로 트러스트 AI 보안 요구: 2024년 산업용 IoT 배포는 177억 개의 연결된 엔드포인트에 도달하여, 전통적으로 인증 보호 기능이 부족했던 운영 네트워크를 노출시켰습니다. 조사 대상 유틸리티의 78%가 사이버 물리적 위협 증가를 보고했습니다. 레거시 프로토콜은 패치 주기를 복잡하게 만들어 행동 기반 탐지를 필수적으로 만듭니다. AI 기반 자산 검색 엔진은 장치를 실시간으로 매핑하고 프로세스를 방해하지 않으면서 마이크로 세분화를 시행합니다. 인더스트리 4.0은 특히 제조 및 에너지 분야에서 이러한 추세를 가속화하며, EU의 NIS2 지침과 같은 규제는 확장 가능한 AI 분석에 대한 투자를 촉진합니다.
* 엄격한 데이터 보호 규제로 인한 규정 준수 자동화: 2024년 10월부터 시행되는 EU의 확장된 NIS2 프레임워크는 이제 18개 핵심 부문을 포괄하며, 24시간 이내에 사고 보고를 의무화하고 최대 1천만 유로(1,090만 달러) 또는 연간 매출의 2%에 달하는 벌금을 부과합니다. 미국의 병행 주법은 규정 준수 부담을 확대하여 수동 감사 추적을 불가능하게 만듭니다. AI 플랫폼은 데이터 분류, 개인 정보 영향 평가 및 침해 통지 워크플로우를 자동화하여 규정 준수 오버헤드를 최대 40%까지 줄입니다.

시장 동향 및 통찰 – 제약 요인:

* 숙련된 AI 사이버 보안 전문가 부족: 2024년 전 세계 인력 격차는 400만 명에 달했으며, 특히 전문 AI 역할이 부족합니다. 대학은 매년 15,000명 미만의 자격을 갖춘 후보자를 배출하지만, 산업 수요는 200,000명을 넘어섭니다. 이러한 부족은 많은 중견 기업이 감당할 수 없는 급여 인플레이션을 초래하여 채택 일정을 늦춥니다.
* 높은 초기 비용 및 통합 복잡성: 포괄적인 AI 보안 배포에는 데이터 인프라 현대화, 모델 훈련 및 API 통합을 포함하여 250만 달러에서 500만 달러가 소요됩니다. 레거시 SIEM 플랫폼은 호환 가능한 데이터 스키마가 부족하여 맞춤형 커넥터가 필요하며, 이는 출시일을 몇 달 지연시킬 수 있습니다. 중소기업은 소비 기반 가격 책정이 인기를 얻고 있음에도 불구하고 특히 재정적 어려움에 직면합니다.
* 모델 편향 및 적대적 AI 공격에 대한 취약성: AI 모델은 훈련 데이터의 편향을 반영할 수 있으며, 이는 잘못된 탐지 또는 오탐으로 이어질 수 있습니다. 또한, 적대적 AI 공격은 모델의 의사 결정을 조작하여 보안 시스템을 무력화할 수 있습니다. 이는 특히 규제 산업에서 중요한 제약 요인입니다.
* 훈련 데이터 가용성을 제한하는 데이터 프라이버시 제한: 엄격한 데이터 프라이버시 규제(예: GDPR, CCPA)는 AI 모델 훈련에 필요한 대규모 데이터 세트의 수집 및 사용을 제한할 수 있습니다. 이는 특히 유럽과 북미에서 두드러지며, 전 세계적으로 확산될 가능성이 있습니다.

부문별 분석:

* 제공 방식: 솔루션 부문은 엔드포인트, 네트워크, ID 벡터를 아우르는 통합 제어 평면에 대한 기업의 선호를 반영하여 2024년 매출의 71.2%를 차지했습니다. 서비스 부문은 조직이 모델 튜닝 및 24/7 위협 헌팅을 아웃소싱함에 따라 23.6%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 애플리케이션 보안은 API 중심 개발이 정적 방화벽이 놓치는 취약점을 도입하기 때문에 지배적입니다. 데이터 중심 방어는 머신러닝 기반 이상 탐지를 통해 SaaS 및 멀티 클라우드 워크로드를 보호하며 주목받고 있습니다. 서비스 성장은 지속적인 인력 부족에서 비롯되며, 기업들은 복잡한 도구 세트를 운영하기 위해 관리형 탐지 및 대응(MDR) 공급업체에 점점 더 의존하고 있습니다.
* 배포 모드: 클라우드 배포는 컴퓨팅 집약적인 모델 추론에 필요한 확장성을 반영하여 2024년 58.8%의 점유율을 기록했으며, 23.2%의 CAGR을 유지할 것으로 예상됩니다. 이는 전체 AI 사이버 보안 솔루션 시장 규모에서 상당한 부분을 차지하며, 분석 파이프라인의 기본 환경으로서 클라우드의 역할을 강화합니다. 온프레미스 설치는 데이터 주권 및 지연 시간에 민감한 사용 사례, 특히 국방 및 중요 인프라에서 지속됩니다. 하이브리드 모델은 로컬 전처리(preprocessing)와 클라우드 호스팅 제어 콘솔을 결합하여 성능과 규정 준수의 균형을 맞춥니다.
* 조직 규모: 대기업은 상당한 예산을 활용하여 다층 방어를 배포하며 2024년 매출의 65.7%를 유지했습니다. 그러나 중소기업(SME)은 인프라 장벽을 제거하는 SaaS 플랫폼에 힘입어 23.5%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 보입니다. 소비 기반 요금 청구는 소규모 기업이 자본 지출 없이 엔터프라이즈급 분석을 활용할 수 있도록 합니다. 보험사들은 사이버 보험 인수의 조건으로 AI 기반 제어를 점점 더 요구하며, 중소기업의 채택을 유도하고 있습니다.
* 최종 사용자 산업: 은행 및 금융 서비스(BFSI)는 규제 감독과 고가치 데이터에 힘입어 2024년 부문별 수요의 28.4%를 차지했습니다. AI 기반 행동 분석은 내부자 위협, 합성 신원 사기 및 계정 탈취 시도를 밀리초 단위로 탐지합니다. IT 및 통신 부문은 5G 출시와 공격 표면을 확장하는 엣지 컴퓨팅에 힘입어 24.3%의 CAGR로 가장 가파른 상승세를 보일 것으로 예상됩니다. 헬스케어 조직은 환자 안전을 목표로 하는 랜섬웨어를 저지하기 위해 장치 원격 측정과 전자 건강 기록 보호를 통합합니다. 제조 분야에서는 예측 유지보수 데이터가 보안 분석과 교차하여 스마트 팩토리 자산을 보호합니다.

지역 분석:

* 북미: 성숙한 규제 프레임워크, 풍부한 벤처 캐피탈, 광범위한 공급업체 생태계 덕분에 2024년 37.8%의 점유율을 유지했습니다. 사이버 보안 행정 명령(Cybersecurity Executive Order)을 포함한 연방 의무는 기관 전반에 걸쳐 제로 트러스트 채택을 의무화하여 기업으로의 파급 효과를 가져옵니다. 금융 서비스 및 기술 부문의 높은 디지털 성숙도는 행동 분석 및 자율 대응 플랫폼에 대한 지속적인 투자를 보장합니다.
* 아시아 태평양: 급속한 도시화, 5G 확장 및 인더스트리 4.0 제조 허브에 힘입어 2030년까지 24.1%의 CAGR을 기록할 것입니다. 중국, 일본, 호주가 가장 큰 지출국이며, 인도는 클라우드 네이티브 중소기업 사이에서 높은 성장 속도를 보이고 있습니다. 이 지역은 디지털 전환 가속화와 함께 사이버 위협이 증가함에 따라 제로 트러스트 아키텍처 및 행동 분석 솔루션 도입에 대한 수요가 커지고 있습니다.

* 유럽: 강력한 데이터 보호 규정(GDPR)과 디지털 주권에 대한 강조로 인해 2024년 22.5%의 점유율을 차지했습니다. 유럽연합(EU)은 NIS2 지침과 사이버 보안법을 통해 중요 인프라 및 디지털 서비스 제공업체에 대한 사이버 보안 요구 사항을 강화하고 있습니다. 이는 기업들이 제로 트러스트 원칙을 기반으로 하는 고급 위협 탐지 및 대응 솔루션에 투자하도록 유도합니다. 특히 독일과 영국은 금융 및 제조 부문에서 행동 분석 기술 채택을 선도하고 있습니다.

AI 사이버 보안 솔루션 시장 보고서 요약

본 보고서는 AI 사이버 보안 솔루션 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공하며, 시장의 정의, 범위, 연구 방법론, 주요 동인 및 제약 요인, 경쟁 환경, 그리고 미래 전망을 다룹니다.

1. 시장 개요 및 성장 전망
AI 기반 보안 솔루션은 엔드포인트 데이터 및 분석을 통합하여 위협 인텔리전스를 확보하고 공격을 탐지 및 노출하는 데 활용됩니다. 온라인 거래 증가와 NEFT, RTGS, 모바일 커머스의 급증으로 보안 솔루션에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 은행 부문에서 AI 기반 보안 솔루션 채택이 크게 늘어 은행 서비스 개선에 기여하고 있습니다.
AI 사이버 보안 솔루션 시장은 2025년 309.2억 달러 규모로 평가되며, 2025년부터 2030년까지 연평균 22.8%의 높은 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 이는 자율 보안 제어에 대한 강력한 수요를 반영합니다.

2. 주요 시장 동인
시장의 성장을 견인하는 주요 요인들은 다음과 같습니다.
* 사이버 공격의 증가 및 정교화: 사이버 위협의 양과 복잡성이 지속적으로 증가하고 있습니다.
* 클라우드 채택 가속화: 클라우드 환경으로의 전환이 빨라지면서 공격 표면이 확대되고 있습니다.
* IoT 및 OT 기기 확산: 사물 인터넷(IoT) 및 운영 기술(OT) 기기의 확산으로 제로 트러스트 AI 보안의 필요성이 커지고 있습니다.
* 엄격한 데이터 보호 규제: GDPR, CCPA, NIS2 등 강화된 데이터 보호 규제가 보안 솔루션 도입을 의무화하고 있습니다.
* DevSecOps 파이프라인에 AI 통합: 지속적인 보호를 위해 개발, 보안, 운영(DevSecOps) 파이프라인에 AI가 통합되고 있습니다.
* 자율 보안 운영 및 자가 치유 네트워크의 등장: 보안 운영의 자동화 및 네트워크의 자가 치유 기능이 부상하고 있습니다.

3. 주요 시장 제약 요인
반면, 시장 성장을 저해하는 요인들도 존재합니다.
* 숙련된 AI 사이버 보안 전문가 부족: 전문 인력의 부족이 시장 확장에 걸림돌이 되고 있습니다.
* 높은 초기 비용 및 복잡한 통합: AI 보안 솔루션 도입에 필요한 높은 초기 투자 비용과 기존 시스템과의 복잡한 통합 과정이 부담으로 작용합니다.
* 모델 편향 및 적대적 AI 공격에 대한 취약성: AI 모델의 편향 가능성과 적대적 AI 공격에 대한 취약성이 우려됩니다.
* 데이터 프라이버시 제한: 학습 데이터 가용성을 제한하는 데이터 프라이버시 규제가 있습니다.

4. 시장 세분화 및 분석
보고서는 시장을 다양한 기준으로 세분화하여 분석합니다.
* AI 기술별: 머신러닝 및 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 상황 인식 컴퓨팅.
* 제공 형태별:
* 솔루션: 애플리케이션 보안, 클라우드 보안, 데이터 보안, ID 및 접근 관리, 인프라 보호, 통합 위험 관리, 네트워크 보안, 엔드포인트 보안.
* 서비스: 전문 서비스, 관리형 서비스.
* 배포 방식별: 온프레미스, 클라우드.
* 조직 규모별: 대기업, 중소기업(SME).
* 최종 사용자 산업별: BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험), IT 및 통신, 헬스케어, 소매 및 전자상거래, 산업 및 방위, 에너지 및 유틸리티, 제조, 기타 산업 분야.
* 지역별: 북미(미국, 캐나다, 멕시코), 남미, 유럽(독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 스페인 등), 아시아 태평양(중국, 인도, 일본, 한국, 말레이시아, 싱가포르, 호주 등), 중동 및 아프리카.

5. 주요 시장 통찰력
* 가장 빠르게 성장하는 지역: 아시아 태평양 지역은 디지털 전환 이니셔티브로 인한 공격 표면 증가로 2030년까지 24.1%의 연평균 성장률을 기록하며 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 산업별 선두 주자: 은행 및 금융 서비스(BFSI) 부문은 엄격한 규제 준수 의무와 귀중한 데이터 저장소로 인해 2024년 매출의 28.4%를 차지하며 현재 가장 큰 비중을 보이고 있습니다.
* 중소기업(SME)의 AI 보안 채택: 클라우드 네이티브 SaaS(Software as a Service) 제공 방식이 인프라 장벽을 낮추고 있으며, 보험 요건이 자동화된 위협 탐지를 점차 의무화함에 따라 중소기업의 AI 보안 채택이 증가하고 있습니다.
* 사이버 보안 인력 부족 대응: 공급업체들은 AI 기반 분류, 노코드 자동화, 관리형 서비스 번들을 통합하여 조직이 더 적은 보안 인력으로도 운영될 수 있도록 지원하고 있습니다.

6. 경쟁 환경 및 미래 전망
보고서는 시장 집중도, 주요 기업들의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석을 포함한 경쟁 환경을 상세히 다루며, Darktrace, Vectra AI, SentinelOne, CrowdStrike, Palo Alto Networks 등 주요 벤더들의 프로필을 제공합니다. 또한, 미개척 영역(white-space) 및 충족되지 않은 요구 사항 평가를 통해 시장의 기회와 미래 전망을 제시합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 사이버 공격의 양과 정교성 증가
  • 4.2.2 공격 표면을 확장하는 빠른 클라우드 채택
  • 4.2.3 제로 트러스트 AI 보안을 요구하는 IoT 및 OT 장치의 확산
  • 4.2.4 엄격한 데이터 보호 규정 (GDPR, CCPA, NIS2 등)
  • 4.2.5 지속적인 보호를 위한 DevSecOps 파이프라인에 AI 통합
  • 4.2.6 자율 보안 운영 및 자가 치유 네트워크의 출현
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 숙련된 AI-사이버 보안 전문가 부족
  • 4.3.2 높은 초기 비용 및 통합 복잡성
  • 4.3.3 모델 편향 및 적대적 AI 공격에 대한 취약성
  • 4.3.4 훈련 데이터 가용성을 제한하는 데이터 프라이버시 제한
• 4.4 산업 가치 사슬 분석
• 4.5 규제 환경
• 4.6 기술 전망
• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 4.7.1 신규 진입자의 위협
  • 4.7.2 구매자의 교섭력
  • 4.7.3 공급자의 교섭력
  • 4.7.4 대체 제품의 위협
  • 4.7.5 경쟁 강도
• 4.8 주요 거시 경제 동향이 시장에 미치는 영향
• 4.9 AI 기술별
  • 4.9.1 머신러닝 및 딥러닝
  • 4.9.2 자연어 처리
  • 4.9.3 컴퓨터 비전
  • 4.9.4 상황 인식 컴퓨팅

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 제공 방식별
  • 5.1.1 솔루션
    • 5.1.1.1 애플리케이션 보안
    • 5.1.1.2 클라우드 보안
    • 5.1.1.3 데이터 보안
    • 5.1.1.4 신원 및 접근 관리
    • 5.1.1.5 인프라 보호
    • 5.1.1.6 통합 위험 관리
    • 5.1.1.7 네트워크 보안
    • 5.1.1.8 엔드포인트 보안
  • 5.1.2 서비스
    • 5.1.2.1 전문 서비스
    • 5.1.2.2 관리형 서비스
• 5.2 배포 모드별
  • 5.2.1 온프레미스
  • 5.2.2 클라우드
• 5.3 조직 규모별
  • 5.3.1 대기업
  • 5.3.2 중소기업 (SMEs)
• 5.4 최종 사용자 산업별
  • 5.4.1 BFSI
  • 5.4.2 IT 및 통신
  • 5.4.3 헬스케어
  • 5.4.4 소매 및 전자상거래
  • 5.4.5 산업 및 국방
  • 5.4.6 에너지 및 유틸리티
  • 5.4.7 제조
  • 5.4.8 기타 산업 분야
• 5.5 지역별
  • 5.5.1 북미
    • 5.5.1.1 미국
    • 5.5.1.2 캐나다
    • 5.5.1.3 멕시코
  • 5.5.2 남미
    • 5.5.2.1 브라질
    • 5.5.2.2 아르헨티나
    • 5.5.2.3 칠레
    • 5.5.2.4 남미 기타 지역
  • 5.5.3 유럽
    • 5.5.3.1 독일
    • 5.5.3.2 영국
    • 5.5.3.3 프랑스
    • 5.5.3.4 이탈리아
    • 5.5.3.5 스페인
    • 5.5.3.6 유럽 기타 지역
  • 5.5.4 아시아 태평양
    • 5.5.4.1 중국
    • 5.5.4.2 인도
    • 5.5.4.3 일본
    • 5.5.4.4 대한민국
    • 5.5.4.5 말레이시아
    • 5.5.4.6 싱가포르
    • 5.5.4.7 호주
    • 5.5.4.8 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.5.5 중동 및 아프리카
    • 5.5.5.1 중동
      • 5.5.5.1.1 아랍에미리트
      • 5.5.5.1.2 사우디아라비아
      • 5.5.5.1.3 튀르키예
      • 5.5.5.1.4 중동 기타 지역
    • 5.5.5.2 아프리카
      • 5.5.5.2.1 남아프리카 공화국
      • 5.5.5.2.2 나이지리아
      • 5.5.5.2.3 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 전략적 움직임
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 (글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 Darktrace plc
  • 6.4.2 Vectra AI, Inc.
  • 6.4.3 SentinelOne, Inc.
  • 6.4.4 CrowdStrike Holdings, Inc.
  • 6.4.5 Palo Alto Networks, Inc.
  • 6.4.6 Cylance Inc. (BlackBerry Limited)
  • 6.4.7 SparkCognition, Inc.
  • 6.4.8 Fortinet, Inc.
  • 6.4.9 Trellix (FireEye 및 McAfee Enterprise)
  • 6.4.10 Sophos Limited
  • 6.4.11 Check Point Software Technologies Ltd.
  • 6.4.12 Rapid7, Inc.
  • 6.4.13 LogRhythm, Inc.
  • 6.4.14 Securonix, Inc.
  • 6.4.15 Elastic N.V.
  • 6.4.16 Cybereason Inc.
  • 6.4.17 Deep Instinct Ltd.
  • 6.4.18 ThreatConnect, Inc.
  • 6.4.19 DataVisor, Inc.
  • 6.4.20 MixMode, Inc.
  • 6.4.21 ReaQta B.V. (IBM Security ReaQta)
  • 6.4.22 Skyhawk Security Ltd.
  • 6.4.23 ExtraHop Networks, Inc.
  • 6.4.24 BigPanda, Inc.
  • 6.4.25 BluVector LLC

7. 시장 기회 및 미래 전망