AI Usage in Security Operations, Global, 2025-2030
상품코드:1953319
리서치사:Frost & Sullivan
발행일:2025년 12월
페이지 정보:영문 66 Pages
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한글목차
업무에 특화된 AI 시스템 통합은 통합된 워크플로우와 적응형 실시간 의사결정을 통해 혁신적인 성장을 촉진합니다.
조직이 물리적 영역, 아이덴티티 영역, 사이버 영역에서 점점 더 복잡하고 역동적인 위협에 직면하면서 보안 운영은 빠르게 진화하고 있습니다. 기존의 접근 방식은 현대 공격의 규모와 고도화에 대응하지 못해 경보 피로, 대응 지연, 운영 효율성 저하, 복원력 저하를 초래하는 경우가 많습니다.
AI는 선제적 위협 탐지, 문맥 분석, 자동화된 대응 워크플로우를 구현함으로써 변화를 가져올 수 있는 능력을 도입합니다. AI는 머신러닝, 자연어 처리, 고급 분석을 통해 가시성을 높이고, 사고 해결을 가속화하며, 일상적인 시나리오부터 고위험 시나리오에 이르기까지 실용적인 인사이트로 인간의 의사결정을 지원합니다.
본 보고서에서는 보안관제센터(SOC), 통합지휘통제환경, 기업 보안 프레임워크에서 AI의 적용 사용 사례를 살펴봅니다. 이상 징후 탐지, 신원 확인, 예측 위협 모델링, 자동 플레이북 오케스트레이션 등 주요 사용 사례를 살펴봅니다. AI 기반 도구와 적응형 아키텍처를 활용하면 조직은 보다 확장 가능하고 탄력적이며 미래지향적인 보안 체계를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 리스크를 줄이면서 효율성과 컴플라이언스를 향상시킬 수 있습니다.
목차
성장 환경 : 보안 운영 분야에서의 AI 활용의 변화
성장의 어려움이 점점 더 커지는 이유는 무엇일까?
The Strategic Imperative 8(TM)
보안 운영 업계에서 AI 활용의 3대 전략적 과제가 미치는 영향
성장 기회 분석
분석 범위
기술 분야별 세분화
보안 운영에 AI 기술 도입
보안 운영에서 AI가 구현하는 기반 기능
보안 운영에서의 AI 기술 활용 사례
보안 운영에서 AI를 규제하는 법령
보안 운영의 AI 아키텍처 통합
보안 운영의 AI 아키텍처에 대한 인사이트
성장 촉진요인
성장 제약요인
성장 촉진요인 : 물리적 보안
물리적 보안 운영에 AI 활용
물리적 보안에서의 AI 활용 - 적용 분야
물리적 보안에서 AI 활용 - 경영진의 우선순위
물리적 보안에서의 AI 활용 - 주요 과제와 해결 방안
사용 사례 1 - Axis Communications - 보안 분야에서 AI의 과대 광고를 넘어선 AI의 활용 사례
사용 사례 2 - 중요 인프라 전반에 걸쳐 AI를 활용한 물리적 보안 혁신
물리적 보안에 AI 활용 - 현재와 미래의 응용 분야
물리적 보안에서 AI 활용 - 주요 솔루션 제공업체
성장의 원천 : 아이덴티티 보안
신원 보안에 AI 활용
신원 보안에 AI 활용 - 응용 분야
신원 보안을 위한 AI 활용 - 경영진의 우선순위
신원 보안을 위한 AI 활용 - 주요 과제와 해결 방안
사용 사례 1 - 생성형 AI를 통한 신원 및 액세스 제어 혁신
사용 사례 2 - 엔터프라이즈 보안을 위한 AI 기반 컨텍스트 인증
신원 보안을 위한 AI 활용 - 현재와 미래의 응용 분야
신원 보안에 AI 활용 - 주요 솔루션 제공 업체
성장의 원천 : 사이버 보안
사이버 보안 분야에서의 AI 활용
사이버 보안에서의 AI 활용 - 적용 분야
사이버 보안에서 AI 활용 - 경영진의 우선순위
사이버 보안에서의 AI 활용 - 주요 과제와 해결 방안
사용 사례 1 - 레노버 - 엔드포인트 디바이스에 AI 기반 사이버 보안을 내장
사용 사례 2 - 제로 트러스트 및 런타임 보호로 AI 워크로드 보안 보장
사이버 보안에서의 AI 활용 - 현재와 미래의 응용 분야
사이버 보안에서의 AI 활용 - 주요 솔루션 제공업체
성장기회 유니버스
성장 기회 1 : AI 에이전트
성장 기회 2 : 내부자 리스크 관리
성장 기회 3 : 물리-사이버 보안 통합 플랫폼(통합 보안 인텔리전스)
성장 기회의 혜택과 영향
앞으로의 단계
면책사항
KSM
영문 목차
영문목차
Integration of Task-Specific AI Systems is Driving Transformational Growth Due to Unified Workflows and Adaptive, Real-Time Decision-Making
Security operations are evolving rapidly as organizations face increasingly complex and dynamic threats across physical, identity, and cyber domains. Traditional approaches often struggle to keep pace with the scale and sophistication of modern attacks, leading to alert fatigue, delayed responses, and operational inefficiencies that compromise resilience.
AI introduces a transformative capability by enabling proactive threat detection, contextual analysis, and automated response workflows. Through ML, natural language processing, and advanced analytics, AI enhances visibility, accelerates incident resolution, and supports human decision-making with actionable insights for both routine and high-risk scenarios.
This report examines how AI is being applied in security operations centers (SOCs), integrated command-and-control environments, and enterprise security frameworks. It explores key use cases, including anomaly detection, identity verification, predictive threat modeling, and orchestration of automated playbooks. By leveraging AI-driven tools and adaptive architectures, organizations can achieve a more scalable, resilient, and future-ready security posture-reducing risk while improving efficiency and compliance.
Table of Contents
Growth Environment: Transformation in the AI Usage in Security Operations Sector
Why is it Increasingly Difficult to Grow?
The Strategic Imperative 8(TM)
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives of the AI Usage in Security Operations Industry
Growth Opportunity Analysis
Scope of Analysis
Technology Vertical Segmentation
Introduction to AI Technologies in Security Operations
Foundational Capabilities Enabled by AI in Security Operations
Example Applications of AI Technologies in Security Operations
Regulations Governing for AI in Security Operations
AI Architecture Integration Within Security Operations
AI Architecture Within Security Operations Discussion
Growth Drivers
Growth Restraints
Growth Generator: Physical Security
AI Usage Within Physical Security Operations
AI Usage Within Physical Security-Application Areas
AI Usage Within Physical Security-Executive Priorities
AI Usage Within Physical Security-Key Challenges and Solutions
Use Case 1-Axis Communications-Moving Beyond the AI Hype in Security
Use Case 2-AI-Powered Physical Security Innovations Across Critical Infrastructure
AI Usage in Physical Security-Current and Future Applications
AI Usage in Physical Security-Key Solution Providers
Growth Generator: Identity Security
AI Usage Within Identity Security
AI Usage Within Identity Security-Application Areas
AI Usage within Identity Security-Executive Priorities
AI Usage within Identity Security-Key Challenges and Solutions
Use Case 1-Transforming Identity and Access Control with Generative AI
Use Case 2-AI-Driven Contextual Authentication in Enterprise Security
AI Usage in Identity Security-Current and Future Applications
AI Usage in Identity Security-Key Solution Providers
Growth Generator: Cybersecurity
AI Usage Within Cybersecurity
AI Usage Within Cybersecurity-Application Areas
AI Usage Within Cybersecurity-Executive Priorities
AI Usage Within Cybersecurity-Key Challenges and Solutions
Use Case 1-Lenovo-Embedding AI-Powered Cybersecurity into Endpoint Devices
Use Case 2-Securing AI Workloads with Zero Trust and Runtime Protection
AI Usage in Cybersecurity-Current and Future Applications
