| ■ 영문 제목 : Global AI-based Cybersecurity Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2409H6657 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 9월 ■ 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 인공지능(AI) 기반 사이버 보안은 인공지능 기술을 활용하여 사이버 위협을 탐지, 분석, 예방 및 대응하는 것을 의미합니다. 기존의 규칙 기반 또는 서명 기반 보안 방식이 알려진 위협에만 효과적인 반면, AI 기반 사이버 보안은 학습 능력을 통해 과거에 경험하지 못한 새로운 유형의 위협까지 식별하고 대응할 수 있다는 점에서 차별화됩니다. 이는 끊임없이 진화하는 사이버 공격에 효과적으로 대처하기 위한 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. AI 기반 사이버 보안의 핵심은 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)과 같은 AI 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 학습하는 것입니다. 이러한 학습 과정을 통해 시스템은 정상적인 행위와 비정상적인 행위를 구분할 수 있으며, 이상 징후를 사전에 감지하여 잠재적인 공격을 차단하거나 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 데이터, 사용자 행위 로그, 시스템 이벤트 기록 등을 분석하여 평소와 다른 비정상적인 접근 시도, 데이터 유출 시도, 악성코드 감염 징후 등을 식별하는 데 활용될 수 있습니다. AI 기반 사이버 보안의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, **자동화 및 효율성 증대**입니다. AI는 반복적이고 복잡한 보안 분석 작업을 자동화하여 보안 전문가의 업무 부담을 줄이고, 보다 신속하고 정확한 의사결정을 지원합니다. 이는 보안 팀이 전략적인 위협 분석 및 대응에 집중할 수 있도록 돕습니다. 둘째, **실시간 탐지 및 대응 능력 강화**입니다. AI는 지속적으로 데이터를 모니터링하고 분석하여 제로데이 공격(Zero-day attack)과 같이 사전에 알려지지 않은 위협도 실시간으로 탐지하고 즉각적인 대응 조치를 취할 수 있습니다. 셋째, **향상된 예측 능력**입니다. 과거 데이터를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 공격 유형이나 취약점을 예측하고, 이에 대한 사전 예방 조치를 강화하는 데 기여합니다. 넷째, **학습 및 적응 능력**입니다. AI 알고리즘은 새로운 위협 패턴을 지속적으로 학습하고 스스로 발전하기 때문에, 시간에 지남에 따라 보안 시스템의 정확성과 효율성이 향상됩니다. AI 기반 사이버 보안은 다양한 종류와 용도로 활용될 수 있습니다. 주요 활용 분야는 다음과 같습니다. **1. 위협 탐지 및 분석 (Threat Detection and Analysis)** * **이상 행위 탐지 (Anomaly Detection):** 정상적인 시스템, 네트워크, 사용자 행위 패턴을 학습하고, 이에서 벗어나는 비정상적인 활동을 탐지합니다. 이는 내부자 위협, 계정 탈취, 악성코드 감염 등을 식별하는 데 효과적입니다. * **악성코드 탐지 (Malware Detection):** 알려진 악성코드뿐만 아니라 변종 악성코드나 제로데이 악성코드의 특징을 학습하여 탐지율을 높입니다. 파일의 행위 패턴, 실행 흐름, 시스템 호출 등을 분석하는 데 딥러닝이 활용됩니다. * **침입 탐지 및 방지 시스템 (Intrusion Detection/Prevention Systems, IDS/IPS):** 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석하여 악의적인 공격 시도를 탐지하고 차단합니다. AI는 복잡하고 은닉된 공격 패턴을 식별하는 데 기여합니다. **2. 취약점 관리 (Vulnerability Management)** * **취약점 예측 및 우선순위 지정:** 시스템 구성, 패치 정보, 공격 트렌드 등을 분석하여 잠재적인 취약점을 예측하고, 공격자가 악용할 가능성이 높은 취약점을 우선적으로 관리하도록 지원합니다. * **자동화된 취약점 스캔 및 분석:** AI를 활용하여 취약점 스캔 프로세스를 자동화하고, 발견된 취약점에 대한 상세 분석을 제공하여 보안팀의 업무 효율성을 높입니다. **3. 사용자 및 엔티티 행동 분석 (User and Entity Behavior Analytics, UEBA)** * 사용자 계정, 디바이스, 애플리케이션 등 엔티티들의 정상적인 행동 프로파일을 구축하고, 평소와 다른 행위를 보이는 계정이나 엔티티를 식별합니다. 이는 계정 도용, 권한 남용, 내부 정보 유출 등을 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다. **4. 보안 정보 및 이벤트 관리 (Security Information and Event Management, SIEM) 강화** * AI는 SIEM 시스템에서 수집되는 방대한 양의 로그 데이터를 분석하여 의미 있는 위협 정보를 추출하고, 오탐(False Positive)을 줄이며, 실제 위협에 대한 가시성을 높입니다. **5. 자동화된 대응 (Automated Response)** * 탐지된 위협에 대해 사전에 정의된 정책에 따라 자동으로 격리, 차단, 패치 적용 등 대응 조치를 수행하여 피해를 최소화합니다. **6. 피싱 및 스팸 메일 탐지 (Phishing and Spam Detection)** * AI는 메일의 내용, 발신자 정보, 첨부 파일 등을 분석하여 피싱 메일이나 스팸 메일을 높은 정확도로 탐지하고 차단합니다. 관련 기술로는 머신러닝 알고리즘(지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습), 딥러닝 신경망(순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN), 트랜스포머 등), 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 빅데이터 분석 기술, 강화 학습 등이 있습니다. 이러한 기술들은 방대한 양의 보안 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 학습하며, 실시간으로 의사결정을 내리는 데 필수적입니다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 지도 학습은 알려진 악성코드 샘플이나 정상 파일을 학습시켜 새로운 파일이 악성인지 정상인지 분류하는 데 사용됩니다. 비지도 학습은 정상적인 네트워크 트래픽 패턴을 학습하고, 이와 다른 비정상적인 트래픽을 탐지하는 데 활용될 수 있습니다. 강화 학습은 보안 정책이나 대응 전략을 스스로 학습하고 최적화하는 데 잠재력을 가지고 있습니다. 딥러닝은 복잡한 특징을 추출하고 계층적인 패턴을 학습하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 예를 들어, RNN은 시계열 데이터인 네트워크 트래픽이나 사용자 행위 로그를 분석하는 데 적합하며, CNN은 악성코드 파일의 구조적 특징을 분석하는 데 활용될 수 있습니다. 트랜스포머와 같은 최신 딥러닝 모델은 복잡한 상호작용을 학습하여 더욱 정교한 위협 탐지를 가능하게 합니다. 자연어 처리(NLP) 기술은 피싱 메일의 내용이나 보안 보고서를 분석하여 위협 정보를 추출하는 데 사용될 수 있습니다. 빅데이터 분석 기술은 대규모의 로그 및 트래픽 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위한 기반을 제공합니다. AI 기반 사이버 보안은 사이버 공격의 지능화, 고도화에 대응하기 위한 필수적인 요소로 자리매김하고 있습니다. 그러나 AI 역시 완벽하지 않으며, 오탐 및 미탐의 가능성이 존재하고, 공격자 역시 AI를 악용하는 방안을 연구하고 있다는 점을 염두에 두어야 합니다. 따라서 AI 기반 보안 시스템은 지속적인 업데이트, 튜닝, 그리고 인간 전문가의 감독 및 판단이 결합될 때 가장 효과적인 위협 방어 체계를 구축할 수 있습니다. 향후 AI 기술의 발전과 함께 AI 기반 사이버 보안은 더욱 발전하여 더욱 안전한 디지털 환경을 만드는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 기반 사이버 보안 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2409H6657) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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