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세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 규모 조사 : 제공 제품별, 생성형 AI 기반 사이버 보안 솔루션별, 생성형 AI용 사이버 보안 솔루션별, 최종 사용자별, 지역별 예측(2022-2032년)
Global Generative AI Cybersecurity Market Size Study by Offering, by Generative AI-based Cybersecurity Solutions, by Cybersecurity Solutions for Generative AI, by End-user and Regional Forecasts 2022-2032
상품코드 : 1529415
리서치사 : Bizwit Research & Consulting LLP
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 285 Pages
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한글목차

세계 생성형 AI 사이버 보안 시장은 2023년 약 53억 2,000만 달러 규모로 평가되며, 예측 기간인 2024년부터 2032년까지 33.4% 이상의 견조한 성장률을 나타낼 것으로 예상됩니다.

생성형 AI 사이버 보안은 AI 모델을 사용하여 현실적인 위협 시나리오를 생성하고, 공격을 시뮬레이션하고, 취약점을 식별하여 사이버 위협을 예측, 탐지 및 대응하기 위해 AI 모델을 사용합니다. 보안 시스템 학습을 위한 합성 데이터 생성, 위협 탐지 및 대응 자동화, 침입 탐지 시스템 강화, 고도화된 사이버 공격에 대한 강력한 방어 메커니즘 개발 등에 활용됩니다. 이러한 접근 방식은 AI의 예측 및 적응 능력을 활용하여 위협 인텔리전스를 개선하고 오탐을 줄이며 전반적인 사이버 보안 태세를 강화합니다.

사이버 보안 분야에서 고급 생성형 AI 솔루션의 도입은 사이버 방어 환경을 빠르게 변화시키고 있습니다. 생성형 AI 기술, 특히 GAN(Generative Adversarial Networks)은 전례 없는 정확도로 사이버 위협을 예측, 탐지 및 완화함으로써 위협 인텔리전스를 강화하고 대응 프로세스를 자동화하고 있습니다. 이러한 기술은 클라우드 서비스와 온프레미스 인프라의 보안을 보장하고 엔드포인트 보안 및 액세스 관리 제어를 강화하기 위해 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 사이버 보안 운영 강화와 데이터 포이즈닝 및 복잡한 악성코드와 같은 위협으로부터 AI 네이티브 워크로드를 보호한다는 두 가지 역할로 인해 생성형 AI 시장 확대가 가속화되고 있습니다.

시장의 견조한 성장은 기존 방법으로는 대응할 수 없는 고도화된 사이버 위협의 확산으로 인해 더욱 가속화되고 있습니다. 현실적인 위협 시나리오를 시뮬레이션하고, 학습용 합성 데이터를 생성하고, 탐지 및 대응 메커니즘을 자동화하는 생성형 AI의 능력은 사이버 보안 대책을 크게 강화할 수 있습니다. 또한, 사이버 보안에 생성형 AI를 통합하면 반복적인 작업을 자동화하고 전문적 훈련이 아닌 일반적 적성을 가진 인재를 고용할 수 있어 업계의 기술 격차를 해소할 수 있습니다. 그러나 AI 거버넌스에 대한 우려와 섀도우 IT와 관련된 위험 등의 문제로 인해, 악용을 방지하고 규정을 준수하기 위해서는 강력한 모니터링과 종합적인 직원 교육이 필요합니다.

지역별로는 북미가 기술 발전, 탄탄한 의료 인프라, 사이버 위협의 높은 확산으로 인해 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 반면, 아시아태평양은 특히 인도, 중국 등의 국가에서 AI 연구개발에 대한 공공 및 민간의 대규모 투자와 사이버 범죄 사건이 크게 증가함에 따라 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 주요 요약

제2장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 정의와 조사의 전제조건

제3장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 역학

제4장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 산업 분석

제5장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 규모와 예측 : 제공 제품별, 2022-2032년

제6장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 규모와 예측 : 생성형 AI 기반 사이버 보안 솔루션별, 2022-2032년

제7장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 규모와 예측 : 생성형 AI 사이버 보안 솔루션별, 2022-2032년

제8장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 규모와 예측 : 최종사용자별, 2022-2032년

제9장 세계의 생성형 AI 사이버 보안 시장 규모와 예측 : 지역별, 2022-2032년

제10장 경쟁 정보

제11장 조사 과정

LSH
영문 목차

영문목차

The global Generative AI Cybersecurity Market is valued at approximately USD 5.32 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 33.4% over the forecast period 2024-2032. Generative AI cybersecurity uses AI models to predict, detect, and counteract cyber threats by generating realistic threat scenarios, simulating attacks, and identifying vulnerabilities. Applications include creating synthetic data for training security systems, automating threat detection and response, enhancing intrusion detection systems, and developing robust defense mechanisms against sophisticated cyberattacks. This approach improves threat intelligence, reduces false positives, and strengthens overall cybersecurity posture by leveraging the predictive and adaptive capabilities of AI.

The adoption of advanced generative AI solutions in cybersecurity is rapidly transforming the landscape of cyber defense. By predicting, detecting, and mitigating cyber threats with unprecedented accuracy, generative AI technologies, especially Generative Adversarial Networks (GANs), are augmenting threat intelligence and automating response processes. These technologies are increasingly being leveraged to secure both cloud services and on-premise infrastructures, enhancing endpoint security and access management controls. The dual role of generative AI, in both enhancing cybersecurity operations and safeguarding generative AI-native workloads from threats like data poisoning and complex malware, is driving market expansion.

The market's robust growth is propelled by the rising prevalence of sophisticated cyber threats that traditional methods fail to counteract. Generative AI's ability to simulate realistic threat scenarios, create synthetic data for training, and automate detection and response mechanisms significantly bolsters cybersecurity measures. Furthermore, the integration of generative AI in cybersecurity is addressing the skills gap in the industry by automating repetitive tasks and enabling the employment of personnel with general aptitude rather than specialized training. However, challenges such as concerns over AI governance and the risks associated with shadow IT necessitate robust oversight and comprehensive employee training to prevent misuse and ensure compliance with regulations.

Geographically, North America is expected to dominate the market, driven by technological advancements, a strong healthcare infrastructure, and the high prevalence of cyber threats. The Asia Pacific region, on the other hand, is projected to witness the fastest growth, fueled by extensive public and private investments in AI research and development and a significant rise in cybercrime incidents, particularly in countries like India and China.

Major market players included in this report are:

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Offering:

By Generative AI-based Cybersecurity Solutions:

By Cybersecurity Solutions for Generative AI:

By End-user:

By Region:

Years considered for the study are as follows:

Key Takeaways:

Table of Contents

Chapter 1. Global Generative AI Cybersecurity Market Executive Summary

Chapter 2. Global Generative AI Cybersecurity Market Definition and Research Assumptions

Chapter 3. Global Generative AI Cybersecurity Market Dynamics

Chapter 4. Global Generative AI Cybersecurity Market Industry Analysis

Chapter 5. Global Generative AI Cybersecurity Market Size & Forecasts by Offering 2022-2032

Chapter 6. Global Generative AI Cybersecurity Market Size & Forecasts by Generative AI-based Cybersecurity Solutions 2022-2032

Chapter 7. Global Generative AI Cybersecurity Market Size & Forecasts by Cybersecurity Solutions for Generative AI 2022-2032

Chapter 8. Global Generative AI Cybersecurity Market Size & Forecasts by End-user 2022-2032

Chapter 9. Global Generative AI Cybersecurity Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

Chapter 10. Competitive Intelligence

Chapter 11. Research Process

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