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생성적 AI 사이버 보안 시장

ID: MRFR/ICT/29884-HCR
100 Pages
Aarti Dhapte
October 2025

생성적 AI 사이버 보안 시장 조사 보고서: 기술별(기계 학습 알고리즘, 자연어 처리, 이상 탐지 시스템), 배포 모델별(온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드), 애플리케이션별(위협 인텔리전스, 사고 대응, 위험 관리, 보안 자동화), 산업 수직별(금융, 의료, 소매, 정부, 통신), 사용자 유형별(중소기업(SME), 대기업) 및 지역별(북미, 유럽, 남미, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카) - 2035년까지의 예측.

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Generative Ai Cybersecurity Market Infographic
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생성적 AI 사이버 보안 시장 요약

MRFR 분석에 따르면, 생성적 AI 사이버 보안 시장 규모는 2024년에 94억 9,400만 달러로 추정되었습니다. 생성적 AI 사이버 보안 산업은 2025년 118억 6,000만 달러에서 2035년까지 1,097억 7,500만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 24.92%에 이를 것으로 보입니다.

주요 시장 동향 및 하이라이트

생성적 AI 사이버 보안 시장은 첨단 기술과 증가하는 사이버 위협에 의해 상당한 성장을 할 것으로 예상됩니다.

  • 사전적 위협 탐지는 북미의 사이버 보안 전략의 초석이 되고 있습니다.

시장 규모 및 예측

2024 Market Size 9.494 (USD 억)
2035 Market Size 109.75 (USD 억)
CAGR (2025 - 2035) 24.92%

주요 기업

팔란티어 테크놀로지스 (미국), 크라우드스트라이크 (미국), 다크트레이스 (영국), 체크 포인트 소프트웨어 테크놀로지스 (이스라엘), 센티넬원 (미국), 포티넷 (미국), 팔로알토 네트웍스 (미국), IBM (미국), 마이크로소프트 (미국)

생성적 AI 사이버 보안 시장 동향

생성적 AI 사이버 보안 시장은 현재 사이버 위협의 정교함 증가와 디지털 인프라에 대한 의존도가 높아짐에 따라 변혁의 단계를 겪고 있습니다. 조직들은 이러한 도구가 위협 탐지, 대응 및 완화에서 고급 기능을 제공하기 때문에 사이버 보안 조치를 강화하기 위해 생성적 AI 기술을 점점 더 채택하고 있습니다. 사이버 보안 프레임워크에 생성적 AI를 통합하는 것은 잠재적인 취약점을 예측하고 사건에 더 민첩하게 대응할 수 있는 능력을 제공하는 사전 예방적 접근 방식을 제공하는 것으로 보입니다. AI 기반 솔루션으로의 이러한 전환은 조직들이 사이버 보안 위험을 인식하고 관리하는 방식에서 중요한 진화를 시사합니다.

사전 예방적 위협 탐지

생성적 AI 사이버 보안 시장은 사전 예방적 위협 탐지 메커니즘으로의 전환을 목격하고 있습니다. 생성적 AI를 활용함으로써 조직들은 패턴을 분석하고 사이버 위협이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 이러한 예측적 접근 방식은 시기적절한 개입을 가능하게 하여 성공적인 공격의 가능성을 줄입니다.

강화된 사건 대응

또 다른 주목할 만한 추세는 생성적 AI 기술을 통한 사건 대응 능력의 강화입니다. 이러한 솔루션은 조직들이 탐지된 위협에 대한 대응을 자동화할 수 있게 하여 프로세스를 간소화하고 보안 사건의 영향을 최소화합니다. 이러한 효율성은 운영 연속성을 유지하는 데 중요합니다.

기존 보안 프레임워크와의 AI 통합

기존 사이버 보안 프레임워크와 생성적 AI의 통합이 점점 더 보편화되고 있습니다. 조직들은 전통적인 보안 조치를 AI 기반 통찰력으로 보완할 필요성을 인식하고 있으며, 이는 진화하는 사이버 위협에 대한 보다 강력한 방어를 구축합니다. 이러한 추세는 사이버 보안에 대한 전체론적 접근 방식을 반영합니다.

생성적 AI 사이버 보안 시장 Treiber

규제 준수 요구사항

규제 준수의 변화하는 환경은 생성적 AI 사이버 보안 시장의 중요한 동력입니다. 조직들은 GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 데이터 보호 규정을 준수해야 할 필요성이 점점 커지고 있으며, 이는 강력한 사이버 보안 조치를 요구합니다. 준수하지 않을 경우 막대한 벌금과 평판 손상이 발생할 수 있어, 기업들은 준수를 보장하는 고급 솔루션을 찾고 있습니다. 사이버 보안 프레임워크에 생성적 AI를 통합하는 것은 준수 프로세스를 자동화하고, 데이터 사용을 모니터링하며, 규제 기준에 맞는 보고서를 생성하는 수단을 제공합니다. 규제 환경이 계속해서 강화됨에 따라, 준수를 촉진하는 생성적 AI 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상되며, 이는 시장 성장을 더욱 촉진할 것입니다.

사이버 위협의 확산

사이버 위협의 빈도와 정교함이 증가함에 따라 생성적 AI 사이버 보안 시장에서 고급 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 사이버 범죄자들은 랜섬웨어 및 피싱 공격을 포함한 더 복잡한 전술을 사용하고 있으며, 이는 혁신적인 방어 메커니즘을 필요로 합니다. 최근 데이터에 따르면, 보고된 사이버 사건의 수가 급증했으며, 조직들은 연간 약 30%의 공격 증가에 직면하고 있습니다. 이 경고 신호는 기업들이 실시간으로 위협을 예측, 식별 및 무력화할 수 있는 생성적 AI 기술에 투자하도록 강요하고 있으며, 이를 통해 전반적인 보안 태세를 강화하고 있습니다. 조직들이 위협 탐지 및 대응을 자동화할 수 있는 생성적 AI의 잠재력을 인식함에 따라, 시장은 상당한 성장을 위한 준비가 되어 있으며, 이는 보다 능동적인 사이버 보안 전략으로의 전환을 반영하고 있습니다.

AI와 클라우드 보안의 통합

클라우드 컴퓨팅으로의 전환은 향상된 보안 조치에 대한 절실한 필요성을 만들어내어 생성적 AI 사이버 보안 시장을 이끌고 있습니다. 조직들이 클라우드로 운영을 이전함에 따라 데이터 유출 및 무단 접근과 같은 고유한 보안 문제에 직면하게 됩니다. 생성적 AI는 고급 위협 탐지 기능과 실시간 모니터링을 제공함으로써 클라우드 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 클라우드 보안 솔루션 시장은 상당한 성장을 할 것으로 예상되며, 향후 몇 년 동안 20% 이상의 연평균 성장률을 보일 것으로 추정됩니다. 이러한 성장은 기존 클라우드 보안 프레임워크와 원활하게 통합될 수 있는 생성적 AI 기술의 채택 증가에 의해 촉진될 가능성이 높으며, 이는 조직에 진화하는 위협에 대한 포괄적인 방어를 제공합니다.

사이버 보안에서의 자동화 수요

사이버 보안 운영에서 자동화의 필요성이 증가하는 것은 생성적 AI 사이버 보안 시장에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 조직들은 보안 경고 및 사건의 양에 점점 더 압도당하고 있으며, 이는 위협 탐지 및 대응을 자동화할 수 있는 솔루션에 대한 수요로 이어지고 있습니다. 생성적 AI 기술은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 최소한의 인간 개입으로 위협에 대응할 수 있습니다. 이러한 능력은 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 사이버 보안에서 일반적인 취약점인 인간 오류의 가능성을 줄입니다. 시장 데이터에 따르면 자동화 솔루션을 채택한 기업들은 사건 대응 시간이 40% 단축되는 것으로 나타났으며, 이는 사이버 보안 운영을 간소화하는 데 있어 생성적 AI의 가치를 강조합니다.

사이버 보안 위험에 대한 인식 증가

사이버 보안 위험에 대한 기업과 소비자의 인식이 높아짐에 따라 생성적 AI 사이버 보안 시장의 주요 동력이 되고 있습니다. 고위험 데이터 유출 및 사이버 공격이 헤드라인을 장식함에 따라 조직들은 불충분한 사이버 보안 조치의 잠재적 결과에 대해 더욱 인식하게 되고 있습니다. 이러한 인식은 기업들이 방어력을 강화하기 위해 생성적 AI를 포함한 첨단 기술에 투자하도록 촉구하고 있습니다. 시장 조사 미래에 따르면 사이버 보안을 우선시하는 기업들은 고객 신뢰와 충성도가 50% 증가할 가능성이 있으며, 이는 경쟁 우위로 이어질 수 있습니다. 따라서 사이버 보안이 중요한 비즈니스 우선 사항으로 인식됨에 따라 자산을 보호하고 명성을 유지하려는 조직들의 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

시장 세그먼트 통찰력

기술별: 기계 학습 알고리즘(가장 큰) 대 자연어 처리(가장 빠르게 성장하는)

생성적 AI 사이버 보안 시장에서 기계 학습 알고리즘은 현재 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 위협 탐지 및 대응에 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 활용하여 패턴을 학습하고 잠재적인 보안 침해를 효과적으로 식별합니다. 자연어 처리(Natural Language Processing)는 전체 점유율은 작지만, 언어적 능력이 위협 인텔리전스를 향상시키고 대응 전략을 자동화함에 따라 가장 빠르게 성장하는 부문으로 인식되고 있습니다. 이는 점점 더 디지털화되는 커뮤니케이션 환경에 맞춰져 있습니다. 이러한 기술의 시장 역학은 정교한 사이버 위협에 대한 고급 보안 조치의 필요성이 증가함에 따라 영향을 받고 있습니다. 조직들은 방어력을 강화하기 위해 기계 학습 알고리즘을 빠르게 채택하고 있으며, 자연어 처리의 확장은 비정형 데이터를 분석하고 사건 대응 시간을 개선하는 능력에 의해 촉진되고 있습니다. 두 기술 모두 기업의 사이버 보안 태세를 강화하고 진화하는 위협 환경에 대응하는 데 중요한 역할을 합니다.

기계 학습 알고리즘 (주요) 대 이상 탐지 시스템 (신흥)

기계 학습 알고리즘은 실시간 위협 탐지 및 대응 자동화에서 입증된 효과로 인해 생성적 AI 사이버 보안 시장을 지배하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 새로운 데이터로부터 학습하여 지속적으로 진화하며, 다양한 공격 벡터에 적응할 수 있게 합니다. 반면, 이상 탐지 시스템은 정상 행동에서의 편차를 식별하는 중요한 도구로 부상하고 있으며, 이를 통해 조직은 전통적인 방법으로는 놓칠 수 있는 사이버 위협을 발견할 수 있습니다. 기계 학습과 이상 탐지의 통합은 각 기술이 서로를 강화하는 시너지 접근 방식을 제공하여 보다 포괄적인 보안 솔루션으로 이어집니다. 사이버 위협의 복잡성이 증가함에 따라 두 분야 모두 잠재적 취약점에 대한 방어를 보장하는 능동적인 사이버 보안 전략 개발에 필수적입니다.

배포 모델별: 클라우드 기반(가장 큰) 대 하이브리드(가장 빠르게 성장하는)

생성적 AI 사이버 보안 시장에서 배포 모델은 다양한 환경을 보여주며, 클라우드 기반 솔루션이 주도하여 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 온프레미스 솔루션은 전통적이지만, 엄격한 데이터 제어 요구 사항이 있는 조직에 중요한 역할을 합니다. 하이브리드 모델은 온프레미스 시스템의 보안과 클라우드 기반 솔루션의 유연성 사이의 간극을 메우는 다재다능한 옵션으로 떠오르고 있습니다. 이러한 다양화는 다양한 조직의 필요와 다양한 부문의 규정 준수 기준을 반영합니다.

배포 모델: 클라우드 기반(주요) 대 하이브리드(신흥)

클라우드 기반 배포 모델은 유연성, 확장성 및 원활한 통합 기능 덕분에 생성적 AI 사이버 보안 시장에서 지배적인 힘으로 부상했습니다. 조직은 인프라 비용 절감과 진화하는 위협에 대응하여 보안 프로토콜을 신속하게 업데이트할 수 있는 능력의 이점을 누립니다. 반면, 하이브리드 모델은 클라우드 기반 시스템과 온프레미스 시스템의 강점을 결합한 균형 잡힌 접근 방식을 제공하며, 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 이 모델은 민감한 데이터에 대한 향상된 제어를 추구하면서 클라우드 기술을 활용하여 효율성을 높이려는 기업에 특히 매력적입니다. 기업들이 디지털 전환을 탐색함에 따라 하이브리드 모델은 다양한 운영 요구를 수용하는 매력적인 옵션을 제공합니다.

응용 프로그램별: 위협 인텔리전스(가장 큼) 대 보안 자동화(가장 빠르게 성장하는)

생성적 AI 사이버 보안 시장에서 애플리케이션 세그먼트는 위협 인텔리전스에 의해 주도되며, 이는 사이버 위협을 실시간으로 식별하고 대응하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 사고 대응 및 위험 관리도 상당한 기여를 하지만, 이들의 시장 점유율은 상대적으로 작습니다. 보안 자동화는 점유율이 작음에도 불구하고, 기업들이 사이버 보안 조치를 자동화하여 위협을 보다 효율적으로 처리하고 보안 프로세스에서 인간 개입을 줄이려는 노력을 기울이면서 빠르게 주목받고 있습니다.

위협 인텔리전스 (주요) 대 보안 자동화 (신흥)

위협 인텔리전스는 생성적 AI 사이버 보안 시장에서 지배적인 힘으로 인식되며, 사이버 위협을 예측, 탐지 및 대응하는 데 필수적인 기능을 조직에 제공합니다. 잠재적 위험을 예측하기 위한 실시간 데이터와 정교한 알고리즘에 대한 의존성은 사전 예방적 보안 조치에 있어 매우 중요합니다. 반면, 보안 자동화는 새로운 트렌드로, 위협에 대한 자동화된 대응을 가능하게 하고 운영 효율성을 향상시킴으로써 사이버 보안 접근 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 이러한 진화는 사이버 공격의 복잡성이 증가하고 조직이 방대한 데이터 흐름을 효율적으로 관리해야 할 필요성에 의해 촉진되고 있습니다. 이 두 가지 응용 프로그램은 현대 사이버 보안 전략에 대한 포괄적인 접근 방식을 보여줍니다.

산업 수직별: 금융(가장 큰) 대 의료(가장 빠르게 성장하는)

생성적 AI 사이버 보안 시장에서 금융 부문은 민감한 금융 데이터를 보호하고 사기를 방지하기 위한 정교한 보안 조치의 필요성에 의해 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 거래 보안을 강화하기 위해 은행 기관에서 AI 기술의 채택이 증가함에 따라 금융 부문의 입지가 더욱 확고해지고 있습니다. 반면, 의료 산업은 건강 기록 및 환자 정보를 목표로 하는 사이버 공격의 증가로 인해 이 부문에서 빠른 성장을 경험하고 있으며, 이는 고급 사이버 방어를 필요로 합니다.

재무: 지배적인 vs. 의료: 신흥

금융 부문은 규제 요건이 엄격하고 고객 데이터 보호에 강한 중점을 두고 있는 생성적 AI 사이버 보안 시장에서 여전히 지배적인 힘으로 남아 있습니다. AI 기반 솔루션에 대한 상당한 투자를 통해 은행 및 금융 기관들은 복잡한 사이버 위협에 대한 방어를 강화하고, 규정을 준수하며 고객 신뢰를 유지하고 있습니다. 반면, 신흥으로 분류된 의료 부문은 증가하는 취약성에 대응하기 위해 사이버 보안 전략을 빠르게 개발하고 있습니다. 병원 및 의료 제공자들은 민감한 환자 데이터를 보호하고 사건 대응 시간을 개선하기 위해 생성적 AI 기술을 활용하고 있으며, 이는 중요한 건강 정보를 보호하기 위한 사이버 보안에 대한 증가하는 헌신을 입증하고 있습니다.

사용자 유형별: 중소기업(가장 큰) 대 대기업(가장 빠르게 성장하는)

생성적 AI 사이버 보안 시장에서 중소기업(SME)은 운영을 위한 디지털 플랫폼에 대한 의존도가 증가함에 따라 상당한 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이 부문은 새로운 위협에 대한 사이버 보안 조치를 강화하려는 다양한 비즈니스로 구성되어 있습니다. 반면, 대기업은 방대한 양의 민감한 데이터를 보호하고 엄격한 규제 요구 사항을 준수하기 위한 고급 보안 솔루션의 필요성에 의해 이 시장에서 빠르게 입지를 다지고 있습니다.

사용자 유형: 중소기업(SMEs) (주도적) 대 대기업(신흥)

중소기업(SME)은 민첩한 운영과 사이버 보안 애플리케이션을 위한 생성적 AI의 혁신적인 채택으로 특징지어집니다. 이러한 기업들은 비용 효율적인 솔루션을 우선시하며, 종종 사이버 보안 태세를 강화하기 위해 확장 가능한 기술을 활용합니다. 반면, 생성적 AI를 빠른 속도로 채택하고 있는 대기업들은 사이버 보안 인프라에 대한 상당한 투자로 인해 이 분야의 신흥 플레이어로 간주됩니다. 그들은 위협으로부터 보호할 뿐만 아니라 여러 부서에 걸쳐 보안 운영을 간소화하는 최첨단 솔루션을 추구합니다. 이러한 이중 초점은 그들의 시장 영향력 증가에 기여합니다.

생성적 AI 사이버 보안 시장에 대한 더 자세한 통찰력 얻기

지역 통찰력

생성적 AI 사이버 보안 시장의 지역 분석은 다양한 지역에서의 상당한 성장과 평가를 보여줍니다. 2023년, 북미는 24.5억 달러의 평가로 시장을 지배하며 사이버 보안 혁신 및 솔루션 개발에서 중요한 역할을 강조합니다. 그 뒤를 이어 유럽은 17.5억 달러로 평가되며, 보안 조치를 강화하기 위한 AI 기술에 대한 강력한 투자를 반영합니다. 아시아 태평양 지역도 12억 달러의 평가로 빠른 디지털 전환과 증가하는 사이버 보안 위협에 힘입어 가능성을 보이고 있습니다.

중동 및 아프리카는 3.8억 달러로 평가되며, 이 지역에서 사이버 보안에 대한 인식과 필요성이 증가함에 따라 점진적인 성장 궤적을 나타냅니다. 남미는 상대적으로 작지만 2023년 3억 달러로 평가되며, 기업들이 진화하는 사이버 위협에 대응하기 위해 생성적 AI 기능에 투자함에 따라 잠재력을 보여줍니다.

대부분의 가치가 북미와 유럽에 치우쳐 있는 가운데, 이들 지역은 시장의 상당한 점유율을 보유할 뿐만 아니라 고급 AI 사이버 보안 솔루션의 혁신 및 구현에서도 선두를 달리고 있습니다. 각 지역의 특정 경제 조건과 기술 발전은 생성적 AI 사이버 보안 시장 수익 및 통계의 역학을 형성하는 데 필수적입니다.

그림 3 생성적 AI 사이버 보안 시장 지역 통찰력 (2023-2032) 

생성적 AI 사이버 보안 시장 지역 통찰력

출처: 1차 연구, 2차 연구, 시장 조사 미래 데이터베이스 및 분석가 리뷰

생성적 AI 사이버 보안 시장 Regional Image

주요 기업 및 경쟁 통찰력

생성적 AI 사이버 보안 시장은 조직들이 정교한 사이버 위협에 대한 고급 보호 조치의 필요성을 점점 더 인식함에 따라 현재 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이 시장 내 경쟁은 치열하게 역동적이며, 기존 사이버 보안 기업과 신생 스타트업들이 생성적 AI 기술의 힘을 활용하기 위해 혁신하고 제공을 강화하는 데 열중하고 있습니다. 이러한 기술 통합의 증가는 사이버 보안 환경을 재편하고 있으며, 주요 기업들은 사이버 범죄자들이 제기하는 도전에 대응하기 위해 향상된 위협 탐지, 자동화된 대응 시스템 및 개인화된 보안 전략에 집중하고 있습니다.

조직들이 디지털 자산 보호에 더 큰 중점을 두면서, 이 시장의 경쟁 역학을 이해하는 것은 빠르게 변화하는 환경에서 관련성을 유지하려는 이해관계자들에게 매우 중요해집니다. Cisco는 사이버 보안 분야에서의 광범위한 경험과 신뢰성을 활용하여 생성적 AI 사이버 보안 시장에서 주목할 만한 존재감을 발휘하고 있습니다. 이 회사는 고객의 고유한 요구에 맞춘 고급 위협 관리 및 사고 대응 옵션을 제공하기 위해 생성적 AI 기능을 솔루션에 통합했습니다.

Cisco의 강점 중 하나는 강력한 보안 인프라와 정교한 AI 알고리즘을 결합할 수 있는 능력에 있으며, 이를 통해 잠재적인 보안 위협에 대한 실시간 분석 및 완화를 제공할 수 있습니다. 또한, Cisco의 신뢰성과 포괄적인 지원 기능에 대한 평판은 고객의 신뢰와 만족도를 높여주어 회사가 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 합니다.

업계 내 강력한 파트너십과 협력은 보안 포트폴리오를 더욱 강화하여 회사를 생성적 AI 사이버 보안 환경의 혁신 최전선에 위치하게 합니다. Palo Alto Networks 또한 생성적 AI 사이버 보안 시장에서 강력한 플레이어로 두드러지며, AI 기술과 사이버 보안 솔루션의 융합에 중점을 두고 있습니다. 이 회사는 고급 AI 기반 분석 기능을 통해 복잡한 사이버 위협에 앞서 나갈 수 있도록 하는 능동적인 위협 예방을 강조합니다. Palo Alto Networks의 혁신적인 제품은 기계 학습과 행동 분석을 활용하여 이상 징후를 탐지하고 대응을 자동화하여 고객의 보안 조치를 간소화합니다.

이 회사는 연구 및 개발에 대한 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 통해 자사의 제품이 새로운 위협과 고객 요구에 부응하도록 지속적으로 발전하고 있습니다. 사이버 보안 분야에서 확립된 평판을 가진 Palo Alto Networks는 생성적 AI 기술이 접목된 사이버 보안 솔루션에서 최첨단 접근 방식과 탁월함을 추구함으로써 충성도 높은 고객 기반을 계속해서 유치하고 있습니다.

생성적 AI 사이버 보안 시장 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다

산업 발전

  • 2024년 2분기: Cohere, 실시간으로 위협을 탐지하고 대응하는 AI 기반 사이버 보안 플랫폼 출시 Cohere는 대규모 언어 모델과 실시간 데이터 분석을 사용하여 기업이 사이버 위협을 탐지, 분석 및 대응하는 데 도움을 주기 위해 설계된 새로운 생성 AI 사이버 보안 플랫폼의 출시를 발표했습니다.
  • 2024년 2분기: Microsoft와 OpenAI, 사이버 보안 위협 탐지를 위한 생성 AI 도구 개발을 위한 파트너십 체결 Microsoft와 OpenAI는 기업 고객을 위한 사이버 보안 위협 탐지 및 대응 능력을 향상시키기 위한 생성 AI 솔루션을 공동 개발하기 위한 전략적 파트너십을 발표했습니다.
  • 2024년 2분기: Darktrace, 자율 사이버 방어 플랫폼을 위한 새로운 생성 AI 기능 공개 Darktrace는 자사의 사이버 방어 플랫폼에 생성 AI 기반 기능을 도입하여 글로벌 고객 기반을 위한 보다 고급 위협 탐지 및 자동화된 사고 대응을 가능하게 했습니다.
  • 2024년 2분기: Google Cloud, 기업 고객을 위한 생성 AI 보안 제품군 출시 Google Cloud는 대규모 조직을 위해 자동화된 위협 탐지, 피싱 방지 및 사고 대응 도구를 제공하는 생성 AI 기반 보안 제품군의 출시를 발표했습니다.
  • 2024년 3분기: IBM, 보안 운영을 위한 생성 AI 플랫폼 WatsonX Cyber 출시 IBM은 보안 팀이 고급 AI 모델을 사용하여 위협 분석, 사고 대응 및 규정 준수 보고서를 자동화하는 데 도움을 주기 위해 설계된 생성 AI 플랫폼 WatsonX Cyber를 소개했습니다.
  • 2024년 3분기: Vectra AI, 생성 AI 사이버 보안 솔루션 확장을 위한 1억 5천만 달러 시리즈 E 자금 조달 Vectra AI는 기업 고객을 위한 생성 AI 기반 사이버 보안 제품의 개발 및 배포를 가속화하기 위해 1억 5천만 달러의 시리즈 E 자금을 확보했습니다.
  • 2024년 3분기: SentinelOne, 2억 5천만 달러에 AI 보안 스타트업 Cyberscribe 인수 SentinelOne은 자율 위협 탐지 및 대응 능력을 향상시키기 위해 생성 AI 사이버 보안 스타트업 Cyberscribe를 인수 완료했습니다.
  • 2024년 4분기: Palo Alto Networks, 생성 AI 기반 위협 인텔리전스 플랫폼 출시 Palo Alto Networks는 새로운 위협 인텔리전스 플랫폼을 출시하여 생성 AI를 활용하여 새로운 사이버 위협에 대한 실시간 분석 및 자동 방어를 제공합니다.
  • 2024년 4분기: CrowdStrike, Falcon 플랫폼에 생성 AI 통합을 위한 Anthropic과 파트너십 발표 CrowdStrike와 Anthropic은 Anthropic의 생성 AI 모델을 CrowdStrike의 Falcon 플랫폼에 통합하기 위한 파트너십을 체결하여 위협 탐지 및 분석가 생산성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • 2025년 1분기: Arctic Wolf, 생성 AI 사이버 보안 솔루션 확장을 위한 2억 달러 시리즈 F 자금 조달 Arctic Wolf는 생성 AI 기반 사이버 보안 솔루션을 확장하고 글로벌 시장 성장을 가속화하기 위해 2억 달러의 시리즈 F 자금을 확보했습니다.
  • 2025년 1분기: Check Point Software, AI 기반 사이버 보안 기업 DeepGuard 인수 Check Point Software는 사이버 보안을 위한 생성 AI 전문 기업 DeepGuard를 인수하여 위협 예방 및 대응 포트폴리오를 강화했습니다.
  • 2025년 2분기: Cisco, 기업 SOC 팀을 위한 생성 AI 보안 어시스턴트 출시 Cisco는 보안 운영 센터(SOC) 팀이 위협 조사 및 사고 대응 워크플로를 자동화하는 데 도움을 주기 위해 설계된 생성 AI 기반 보안 어시스턴트를 출시했습니다.

향후 전망

생성적 AI 사이버 보안 시장 향후 전망

생성적 AI 사이버 보안 시장은 2024년부터 2035년까지 24.92%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 이는 증가하는 사이버 위협, 규제 준수 및 기술 발전에 의해 촉진됩니다.

새로운 기회는 다음에 있습니다:

  • 실시간 대응을 위한 AI 기반 위협 탐지 플랫폼 개발.

2035년까지 시장은 상당한 성장과 혁신을 반영하여 강력할 것으로 예상됩니다.

시장 세분화

생성적 AI 사이버 보안 시장 기술 전망

  • 기계 학습 알고리즘
  • 자연어 처리
  • 이상 탐지 시스템

생성적 AI 사이버 보안 시장 응용 전망

  • 위협 인텔리전스
  • 사고 대응
  • 위험 관리
  • 보안 자동화

생성적 AI 사이버 보안 시장 배포 모델 전망

  • 온프레미스
  • 클라우드 기반
  • 하이브리드

생성적 AI 사이버 보안 시장 산업 수직 전망

  • 재무
  • 의료
  • 소매
  • 정부
  • 통신

생성적 AI 사이버 보안 시장 사용자 유형 전망

  • 중소기업(SMEs)
  • 대기업

보고서 범위

2024년 시장 규모9.494(억 달러)
2025년 시장 규모11.86(억 달러)
2035년 시장 규모109.75(억 달러)
연평균 성장률 (CAGR)24.92% (2024 - 2035)
보고서 범위수익 예측, 경쟁 환경, 성장 요인 및 트렌드
기준 연도2024
시장 예측 기간2025 - 2035
역사적 데이터2019 - 2024
시장 예측 단위억 달러
주요 기업 프로필시장 분석 진행 중
다룬 세그먼트시장 세분화 분석 진행 중
주요 시장 기회사이버 보안에서 생성적 AI의 통합은 위협 탐지 및 대응 능력을 향상시킵니다.
주요 시장 역학고급 위협 탐지에 대한 수요 증가가 생성적 인공지능 사이버 보안 솔루션의 혁신을 촉진합니다.
다룬 국가북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카

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FAQs

2035년까지 생성적 AI 사이버 보안 시장의 예상 시장 가치는 얼마입니까?

시장은 2035년까지 1,097.5억 USD의 가치에 도달할 것으로 예상됩니다.

2024년 생성적 AI 사이버 보안 시장의 시장 가치는 얼마였습니까?

2024년 시장 가치는 9.494억 USD에 달했습니다.

2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 생성적 AI 사이버 보안 시장의 예상 CAGR은 얼마입니까?

이 기간 동안 시장의 예상 CAGR은 24.92%입니다.

2035년에 가장 높은 가치를 가질 것으로 예상되는 기술 분야는 무엇입니까?

기계 학습 알고리즘은 2035년까지 425억 USD의 가치를 달성할 것으로 예상됩니다.

클라우드 기반 배포 모델은 시장 규모 측면에서 다른 모델들과 어떻게 비교됩니까?

클라우드 기반 배포 모델은 2035년까지 500억 USD의 가치를 달성할 것으로 예상되며, 온프레미스 및 하이브리드 모델을 초월할 것입니다.

2035년까지 생성적 AI 사이버 보안 시장에서 어떤 애플리케이션 세그먼트가 지배할 가능성이 높습니까?

보안 자동화는 2035년까지 362.5억 달러의 가치로 선도할 것으로 예상됩니다.

2035년까지 어떤 산업 분야가 시장에 가장 많은 기여를 할 것으로 예상됩니까?

대기업은 2035년까지 775억 USD의 가치를 달성할 것으로 예상됩니다.

Palo Alto Networks와 IBM과 같은 주요 플레이어는 시장에서 어떤 역할을 합니까?

Palo Alto Networks와 IBM과 같은 주요 기업들은 혁신과 시장 성장을 이끄는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

2035년까지 리스크 관리 애플리케이션 세그먼트의 예상 가치는 얼마입니까?

위험 관리 애플리케이션 부문은 2035년까지 300억 USD의 가치에 이를 것으로 예상됩니다.

중소기업(SME)은 시장 가치 측면에서 대기업과 어떻게 비교됩니까?

중소기업은 2035년까지 322.5억 달러의 가치를 달성할 것으로 예상되며, 대기업은 775억 달러로 예상됩니다.

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