배포(온-프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드)에 대한 강조; 기술(생성적 적대 신경망(GAN), 변형 자동 인코더(VAE), 강화 학습(RL), 심층 신경망(DNN), 자연어 처리(NLP), 기타); 애플리케이션(네트워크 보안, 엔드포인트 보안, 클라우드 보안, 애플리케이션 보안, 기타); 최종 사용자(은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 의료, 소매, IT 및 통신, 정부 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 기타); 및 지역/국가
생성형 AI 사이버 보안 시장은 2023년에 약 40억 USD로 평가되었으며, 사이버 공격의 복잡성 증가로 인한 급격한 성장에 힘입어 예측 기간(2024-2032) 동안 약 21.5%의 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
생성형 AI 사이버 보안은 인간의 개입을 줄여 산업 시설 및 프로세스를 운영하기 위해 컴퓨터 기반 제어 시스템을 적용하는 것을 목표로 합니다. 이는 생산의 품질, 속도 및 안전성을 향상시키고 생산 비용을 줄입니다. 자동화된 시스템의 도움으로 산업은 프로세스, 제품 품질을 관리하고 제조 프로세스를 제어하여 모든 것을 더 빠르고 정확하게 만들 수 있습니다.
생성형 AI 사이버 보안의 성장을 달성하기 위해 기업은 위협 탐지 및 완화, 보안 인텔리전스 및 분석, 보안 대응 오케스트레이션을 위해 AI를 통합하고 있습니다. 또한 AI 기반 보안 운영 센터(SOC)의 증가하는 채택, 네트워크 모니터링을 위한 AI 구현, 공격 시나리오 에뮬레이션을 위한 머신 러닝 활용도 있습니다. Microsoft, IBM, Palo Alto Networks와 같은 주요 조직은 이미 사이버 보안 소프트웨어 및 솔루션을 개선하기 위해 이를 구현하고 있습니다.
2024년 8월 27일, CrowdStrike(NASDAQ: CRWD)는 개발자가 오픈 소스 기본 모델을 안전하게 활용하고 생성형 AI 혁신을 가속화할 수 있도록 AI 기반 CrowdStrike Falcon 사이버 보안 플랫폼으로 NVIDIA NIM Agent Blueprints에 대한 추가 보호 기능을 제공한다고 발표했습니다.
2024년 8월 5일, IBM(NYSE: IBM)은 IBM Consulting 분석가가 고객을 위한 보안 운영을 발전시키고 간소화하기 위해 활용하는 관리형 위협 탐지 및 대응 서비스에 생성형 AI 기능을 도입했다고 발표했습니다. IBM의 watsonx 데이터 및 AI 플랫폼을 기반으로 구축된 새로운 IBM Consulting Cybersecurity Assistant는 중요한 보안 위협에 대한 식별, 조사 및 대응을 가속화하고 개선하도록 설계되었습니다.
이 섹션에서는 당사 연구 전문가가 식별한 생성형 AI 사이버 보안 시장의 다양한 세그먼트에 영향을 미치는 주요 시장 동향에 대해 논의합니다.
네트워크 보안은 생성형 AI 사이버 보안 산업을 변화시킵니다.
네트워크 보안은 무단 진입 및 제어 중단으로부터 컴퓨터 플랫폼을 보호하는 것을 목표로 합니다. 네트워크 보안을 위한 특수 AI 도구가 지속적으로 실행되어 모든 형태의 이상을 감지하고 자동으로 이에 대응하여 대규모 개방형 네트워크의 보안을 보장합니다. 또한, 기업은 신규 위협으로부터 엔터프라이즈 네트워크를 보호하기 위해 인공 지능 기반 네트워크 보안을 통합합니다. 이 세그먼트에서 생성형 AI에 대한 강력한 시장은 보호가 필요한 IoT 환경 및 클라우드의 증가에 의해 주도됩니다. 예를 들어, 2024년 5월 2일, 네트워킹과 보안의 융합을 주도하는 글로벌 사이버 보안 리더인 Fortinet(NASDAQ: FTNT)은 네트워크 및 보안 운영을 개선하기 위해 업계 최초의 생성형 AI IoT 보안 어시스턴트를 포함한 생성형 AI(GenAI) 포트폴리오에 대한 새로운 업데이트를 발표했습니다.
아시아 태평양이 성장을 주도합니다.
아시아 태평양 지역은 디지털화로의 빠른 전환, 가속화된 사이버 위협 활동, 여러 부문에서 클라우드 서비스의 광범위한 구현으로 인해 생성형 AI 사이버 보안 분야의 성장을 주도할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본, 호주와 같은 아시아 태평양 국가에서는 최근 몇 년 동안 사이버 위협 발생 건수가 증가했으며 기업들은 더 나은 방어를 위해 AI 기반 보안 플랫폼으로 점점 더 관심을 돌리고 있습니다. Huawei, Tencent 및 Infosys는 최신 법규를 준수하고 보호하기 위해 사이버 보안 시스템 내에서 생성형 AI를 채택하기 시작하는 회사 중 일부입니다. 이 지역의 전자 상거래, 금융 서비스 및 제조 회사는 해당 부문의 확대로 인해 AI 보안을 점점 더 많이 사용하고 있습니다.
2024년 8월 29일, 차세대 디지털 서비스 및 컨설팅 분야의 글로벌 리더인 Infosys는 통신 회사를 위한 혁신과 운영 우수성을 추진하기 위해 AI 기반 고객 중심 솔루션에 대한 NVIDIA와의 협력을 확대한다고 발표했습니다. 생성형 AI 기술을 사용하여 AI 우선 서비스, 솔루션 및 플랫폼인 Infosys Topaz를 활용하여 통신 회사가 고객 경험을 향상시키고, 네트워크 운영을 간소화하며, 서비스 제공을 가속화하는 데 도움이 될 것입니다.
생성형 AI 사이버 보안 시장은 여러 글로벌 및 국제 기업과 경쟁합니다. 주요 기업은 파트너십, 계약, 협업, 신제품 출시, 지리적 확장 및 인수 합병과 같은 다양한 성장 전략을 채택하여 시장 입지를 강화하고 있습니다. 시장에서 활동하는 주요 기업으로는 Microsoft, Amazon Web Services, Inc., SentinelOne, Fortinet, Inc., NVIDIA Corporation, CrowdStrike, Palo Alto Networks, IBM, Darktrace Holdings Limited, Cisco Systems, Inc. 등이 있습니다.
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글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장은 요구 사항 또는 기타 시장 세그먼트에 따라 추가로 맞춤화될 수 있습니다. 이 외에도 UMI는 귀하의 고유한 비즈니스 요구 사항을 이해하고 있으므로 귀하의 요구 사항에 완벽하게 맞는 보고서를 받기 위해 언제든지 문의하십시오.
글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장의 채택을 생성하고 분석하기 위해 수행된 세 가지 주요 단계는 과거 시장을 분석하고, 현재 시장을 추정하고, 글로벌 주요 지역에서 생성형 AI 사이버 보안의 미래 시장을 예측하는 것이었습니다. 과거 시장 데이터를 수집하고 현재 시장 규모를 추정하기 위해 광범위한 2차 연구를 수행했습니다. 둘째, 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 결과와 가정이 고려되었습니다. 또한 글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장의 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가들과 광범위한 1차 인터뷰를 진행했습니다. 1차 인터뷰를 통해 시장 수치를 가정하고 검증한 후, 전체 시장 규모를 예측하기 위해 Top-down/Bottom-up 방식을 사용했습니다. 그 후, 시장 세분화 및 데이터 삼각 측량 방법을 채택하여 업계의 세그먼트 및 하위 세그먼트의 시장 규모를 추정하고 분석했습니다. 자세한 방법론은 아래에 설명되어 있습니다.
1단계: 2차 자료 심층 연구:
연간 보고서 및 재무제표, 성과 발표, 보도 자료 등과 같은 회사 내부 자료와 저널, 뉴스 및 기사, 정부 간행물, 경쟁사 간행물, 부문별 보고서, 제3자 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 간행물을 포함한 외부 자료를 통해 생성형 AI 사이버 보안 시장의 과거 시장 규모를 얻기 위해 자세한 2차 연구가 수행되었습니다.
2단계: 시장 세분화:
생성형 AI 사이버 보안 시장의 과거 시장 규모를 얻은 후, 주요 지역의 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 과거 시장 통찰력과 점유율을 수집하기 위해 자세한 2차 분석을 수행했습니다. 주요 세그먼트에는 배포, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역이 포함됩니다. 해당 지역의 테스트 모델의 전반적인 채택을 평가하기 위해 국가별 분석을 추가로 수행했습니다.
3단계: 요인 분석:
다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트의 과거 시장 규모를 얻은 후, 생성형 AI 사이버 보안 시장의 현재 시장 규모를 추정하기 위해 자세한 요인 분석을 수행했습니다. 또한, 생성형 AI 사이버 보안 시장의 배포, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역과 같은 종속 변수 및 독립 변수를 사용하여 요인 분석을 수행했습니다. 글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장 부문에서 최고 파트너십, 인수 합병, 사업 확장 및 제품 출시를 고려하여 수요 및 공급 측면 시나리오에 대한 철저한 분석이 수행되었습니다.
현재 시장 규모 조정:위의 3단계에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 바탕으로, 글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장의 현재 시장 규모, 주요 기업, 세그먼트의 시장 점유율에 도달했습니다. 필요한 모든 점유율 분할 및 시장 분석은 위에서 언급한 2차 방식을 사용하여 결정되었으며, 1차 인터뷰를 통해 검증되었습니다.
추정 및 예측:시장 추정 및 예측을 위해 동인 및 트렌드, 제약, 이해 관계자에게 제공되는 기회를 포함한 다양한 요인에 가중치가 할당되었습니다. 이러한 요소를 분석한 후, 관련 예측 기술, 즉 Top-down/Bottom-up 방식을 적용하여 글로벌 주요 시장의 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 2032년 시장 예측에 도달했습니다. 시장 규모를 추정하기 위해 채택된 연구 방법론은 다음과 같습니다.
1차 조사:주요 지역의 최고 경영진(CXO/VP, 영업 책임자, 마케팅 책임자, 운영 책임자, 지역 책임자, 국가 책임자 등)을 포함한 주요 의견 리더(KOL)와의 심층 인터뷰를 진행했습니다. 그런 다음 1차 조사 결과를 요약하고 통계 분석을 수행하여 명시된 가설을 입증했습니다. 1차 조사의 입력은 2차 조사 결과와 통합되어 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환했습니다.
시장 엔지니어링
전반적인 시장 추정을 완료하고 글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장의 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 정확한 통계 숫자를 얻기 위해 데이터 삼각 측량 기술을 사용했습니다. 글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장의 배포, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역의 다양한 매개변수와 추세를 연구한 후 데이터를 여러 세그먼트 및 하위 세그먼트로 분할했습니다.
글로벌 생성형 AI 사이버 보안 시장의 현재 및 미래 시장 동향을 연구에서 정확히 지적했습니다. 투자자는 연구에서 수행된 질적 및 양적 분석을 기반으로 투자를 결정하기 위한 전략적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 현재 및 미래 시장 동향은 지역 수준에서 시장의 전반적인 매력을 결정하여 산업 참여자가 미개척 시장을 활용하여 선점 우위를 확보할 수 있는 플랫폼을 제공했습니다. 연구의 다른 양적 목표는 다음과 같습니다.
Q1: 생성형 AI 사이버 보안 시장의 현재 규모와 성장 잠재력은 무엇입니까?
Q2: 생성형 AI 사이버 보안 시장 성장의 동인은 무엇입니까?
Q3: 최종 사용자별 생성형 AI 사이버 보안 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 부문은 무엇입니까?
Q4: 생성형 AI 사이버 보안 시장의 주요 트렌드는 무엇입니까?
Q5: 어떤 지역이 생성형 AI 사이버 보안 시장을 지배할 것인가?
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