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세계의 인지 보안 시장
Cognitive Security
상품코드 : 1565070
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 182 Pages
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한글목차

인지 보안 세계 시장, 2030년까지 1,097억 달러 규모에 달할 것으로 전망

2023년 136억 달러로 추정되는 세계 인지 보안 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 34.7% 성장하여 2030년에는 1,097억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 위협 인텔리전스 용도는 CAGR 38.6%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 520억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이상 징후 탐지 및 위험 완화 용도 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 33.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 37억 달러, 중국 CAGR 32.7%로 성장 전망

미국의 인지 보안 시장은 2023년 37억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 시장 규모가 158억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2023-2030년의 분석 기간 동안 32.7%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 31.8%와 29.1%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 23.3%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 인지 보안 시장 동향 및 촉진요인 요약

인지 보안이란 무엇이며, 사이버 방어에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

인지 보안은 사이버 보안 시스템을 강화하기 위해 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 고급 분석을 적용하는 것을 말합니다. 미리 정의된 규칙이나 시그니처 기반 탐지 방식에 의존하는 기존 보안 솔루션과 달리, 인지 보안 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고 이를 통해 학습하고 새로운 위협과 진화하는 위협에 실시간으로 적응할 수 있습니다. 이러한 시스템은 추론, 학습, 의사결정과 같은 인간의 인지 기능을 모방하도록 설계되어 패턴을 식별하고, 이상 징후를 감지하고, 사이버 공격을 방지할 수 있는 지능적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. 인지 보안은 일상적인 작업을 자동화하는 데 그치지 않고, 기존 시스템에서 놓칠 수 있는 복잡한 보안 위협을 예측, 탐지, 대응하는 능력을 강화합니다. 제로데이 취약점과 지능형 지속 위협(APT)을 포함한 사이버 위협의 고도화로 인해 인지 보안은 최신 사이버 방어 전략의 필수 요소로 자리 잡았으며, AI 통찰력을 활용하여 기업은 위협 탐지 속도와 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라, 상호 연결성이 높아지는 디지털 환경에서의 전반적인 보안 체계를 강화할 수 있습니다.

인지 보안은 위협 탐지 및 대응을 어떻게 변화시킬 것인가?

인지 보안은 기존 보안 프레임워크에 AI 기반 인텔리전스를 통합하여 조직이 사이버 위협을 탐지하고 대응하는 방식을 변화시킵니다. 기존 보안 시스템은 악성코드나 악의적인 활동을 탐지하기 위해 알려진 위협 시그니처를 필요로 하는 시그니처 기반 방식에 의존하는 경우가 많았습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 제로데이 공격과 같이 알려지지 않은 위협이나 진화하는 위협에는 효과적이지 않습니다. 인지 보안은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 행동 패턴을 분석하고 이상 징후를 탐지하여 기존 시그니처와 일치하지 않더라도 잠재적 위협에 대한 경고를 표시함으로써 이러한 한계를 극복할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 인지 보안 시스템은 기존 방식보다 더 빠르게 이전에 보지 못했던 위협을 식별하고 새로운 공격 벡터에 적응할 수 있습니다. 인지 보안은 탐지 강화 외에도 의사결정 프로세스를 자동화하여 대응 메커니즘을 개선합니다. 예를 들어, 인지 시스템은 경보의 우선순위를 자동으로 지정하고 가장 중요한 위협에 플래그를 지정하여 즉각적인 대응을 가능하게 하는 동시에 보안 팀이 공격의 본질을 이해할 수 있도록 상황별 분석을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 잠재적인 공격 시나리오를 시뮬레이션하고 완화 전략을 추천하여 대응 시간을 단축하고 사이버 사고의 영향을 최소화할 수 있도록 돕습니다. 방대한 양의 데이터가 생성되는 환경에서 인지 보안 시스템은 노이즈를 걸러내고, 조직적인 공격을 나타내는 패턴을 식별하여 보다 신속하고 정확한 대응을 가능하게 합니다.

인지 보안을 뒷받침하는 기술과 기법은 무엇일까?

인지 보안은 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 고급 데이터 분석, 행동 분석 등 몇 가지 핵심 기술로 뒷받침됩니다. 인지 보안의 근간이 되는 머신러닝은 시스템이 과거 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 탐지 정확도를 향상시킬 수 있도록 합니다. 머신러닝 알고리즘은 네트워크 트래픽, 사용자 활동, 시스템 로그의 데이터를 지속적으로 분석하여 정상 동작에서 벗어난 비정상적인 행동을 식별하고 잠재적인 보안 위험에 대한 경고를 표시할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 더 많은 데이터를 접할수록 더 효과적이며, 기존 규칙 기반 시스템에서 간과할 수 있는 복잡한 다단계 공격을 탐지할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 위협 보고서, 보안 블로그, 소셜 미디어 게시물 등 방대한 양의 비정형 데이터를 분석 및 해석할 수 있게 함으로써 인지 보안에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이를 통해 인지 보안 플랫폼은 최신 위협 인텔리전스 및 취약점을 지속적으로 파악하여 새로운 위협을 예측하고 방어 전략을 미리 준비할 수 있습니다. 고급 데이터 분석은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 처리함으로써 인지 보안을 더욱 강화하여 보안 팀이 네트워크 활동, 사용자 행동 및 잠재적 공격 벡터에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 행동 분석 또한 중요한 요소로, 인지 보안 시스템은 사용자, 디바이스 및 네트워크의 정상적인 활동의 기준선을 설정할 수 있습니다. 이러한 기준선으로부터의 일탈을 식별함으로써 인지 보안 시스템은 내부 위협, 유출된 인증 정보, 사이버 공격의 진행을 나타내는 비정상적인 패턴을 감지할 수 있습니다.

인지 보안 시장의 성장 동력은?

인지 보안 시장의 성장은 사이버 위협의 복잡성, 디지털 전환 증가, 보다 신속하고 정확한 위협 탐지 및 대응의 필요성 등 여러 가지 요인에 기인합니다. 사이버 공격이 더욱 정교해지고 표적화됨에 따라 기존 보안 솔루션은 위협의 속도와 양을 따라잡기 위해 고군분투하고 있으며, AI를 활용한 인지 보안은 기존 시스템에서 발견하지 못한 위협을 실시간으로 분석 및 탐지함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 솔루션을 제공합니다. 지능형 지속 위협(APT), 랜섬웨어, 제로데이 공격의 빈도가 증가함에 따라 다양한 업종의 조직들이 지능형 보안을 도입하여 이러한 복잡한 위협에 대한 방어를 강화하고 있습니다. 디지털 전환도 인지 보안 시장의 성장을 가속하는 요인 중 하나입니다. 조직의 클라우드화, IoT 기기 도입, 원격 근무 환경 도입이 증가함에 따라 사이버 범죄자들의 공격 대상이 크게 확대되고 있습니다. 인지 보안은 지속적인 모니터링, 실시간 위협 탐지, 다양한 환경에 대한 자동화된 대응을 제공함으로써 조직이 이러한 복잡성을 관리할 수 있도록 지원합니다. 빅데이터 증가와 방대한 데이터 세트에 대한 실시간 분석의 필요성도 인지 보안 솔루션에 대한 수요를 촉진하는 요인 중 하나입니다. 기존 보안 시스템은 현대 비즈니스에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 데 어려움을 겪었지만, 인지 보안 플랫폼은 이러한 데이터를 선별하고 잠재적 위협을 식별하는 데 탁월합니다. 데이터 보호 및 개인정보 보호에 대한 컴플라이언스 요구사항이 강화되는 가운데, 규제 환경은 인지 보안의 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 금융, 의료, 정부 기관과 같은 업계는 GDPR(EU 개인정보보호규정)(EU 개인정보보호규정), HIPAA와 같은 규제를 준수하는 동시에 사이버 공격으로부터 기밀 정보를 보호해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 인지 보안은 이러한 조직이 컴플라이언스를 지속적으로 모니터링하고 보안 사고에 대한 대응을 자동화하여 침해 위험을 줄일 수 있도록 돕습니다. 마지막으로, AI, 머신러닝, 빅데이터 분석의 발전으로 인해 인지 보안 솔루션은 모든 규모의 기업에서 보다 쉽게 이용할 수 있고 합리적인 가격으로 제공되고 있으며, 보다 지능적이고 사전 예방적인 사이버 보안 솔루션을 찾는 기업의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 더욱 지능적이고 능동적인 사이버 보안 솔루션을 찾는 기업들의 성장을 가속하고 있습니다.

조사 대상 기업 예시(주목받는 14개 기업)

  • Acalvio Technologies, Inc.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • CA Technologies, Inc.
  • Check Point Software Technologies Ltd.
  • Cisco Systems, Inc.
  • Cybraics, Inc.
  • Cylance Inc.
  • Darktrace Ltd.
  • Deep Instinct Ltd.
  • Demisto Inc.
  • DXC Technology Company
  • Expert System S.P.A.
  • Feedzai Inc.
  • Fortinet, Inc.
  • Google, Inc.
  • High-Tech Bridge SA
  • IBM Corporation
  • Logrhythm, Inc.
  • McAfee LLC
  • Securonix, Inc.
  • Sift Science, Inc.
  • SparkCognition, Inc.
  • Symantec Corporation
  • ThreatMetrix, Inc.
  • Trend Micro, Inc.
  • XTN

    목차

    제1장 조사 방법

    제2장 주요 요약

    • 시장 개요
    • 주요 기업
    • 시장 동향과 촉진요인
    • 세계 시장 전망

    제3장 시장 분석

    • 미국
    • 캐나다
    • 일본
    • 중국
    • 유럽
    • 프랑스
    • 독일
    • 이탈리아
    • 영국
    • 기타 유럽
    • 아시아태평양
    • 기타 지역

    제4장 경쟁

    LSH
    • 영문 목차

    영문목차

    Global Cognitive Security Market to Reach US$109.7 Billion by 2030

    The global market for Cognitive Security estimated at US$13.6 Billion in the year 2023, is expected to reach US$109.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 34.7% over the analysis period 2023-2030. Threat Intelligence Application, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 38.6% CAGR and reach US$52.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Anomaly Detection & Risk Mitigation Application segment is estimated at 33.0% CAGR over the analysis period.

    The U.S. Market is Estimated at US$3.7 Billion While China is Forecast to Grow at 32.7% CAGR

    The Cognitive Security market in the U.S. is estimated at US$3.7 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$15.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 32.7% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 31.8% and 29.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 23.3% CAGR.

    Global Cognitive Security Market - Key Trends and Drivers Summarized

    What Is Cognitive Security and How Is It Revolutionizing Cyber Defense?

    Cognitive security refers to the application of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and advanced analytics to enhance cybersecurity systems. Unlike traditional security solutions that rely on predefined rules and signature-based detection methods, cognitive security systems can analyze vast amounts of data, learn from it, and adapt to new and evolving threats in real-time. These systems are designed to mimic human cognitive functions such as reasoning, learning, and decision-making, enabling them to identify patterns, detect anomalies, and provide intelligent insights for preventing cyberattacks. Cognitive security goes beyond automating routine tasks; it enhances the ability to anticipate, detect, and respond to complex security threats that traditional systems might miss. The growing sophistication of cyber threats, including zero-day vulnerabilities and advanced persistent threats (APTs), has made cognitive security an essential component of modern cyber defense strategies. By leveraging AI-driven insights, organizations can not only improve the speed and accuracy of their threat detection capabilities but also enhance their overall security posture in an increasingly interconnected digital landscape.

    How Is Cognitive Security Transforming Threat Detection and Response?

    Cognitive security is transforming how organizations detect and respond to cyber threats by integrating AI-driven intelligence into traditional security frameworks. Traditional security systems often rely on signature-based methods, which require known threat signatures to detect malware or malicious activity. However, this approach is ineffective against unknown or evolving threats, such as zero-day attacks. Cognitive security addresses this limitation by using machine learning algorithms to analyze behavioral patterns, detect anomalies, and flag potential threats even if they do not match existing signatures. This proactive approach allows cognitive security systems to identify previously unseen threats and adapt to new attack vectors more quickly than traditional methods. In addition to enhancing detection, cognitive security improves response mechanisms by automating the decision-making process. For instance, cognitive systems can automatically prioritize alerts, flagging the most critical threats for immediate action, while simultaneously providing contextual analysis to help security teams understand the nature of the attack. These systems can also simulate potential attack scenarios and recommend mitigation strategies, reducing the response time and minimizing the impact of cyber incidents. In environments where vast amounts of data are generated, cognitive security systems help sift through the noise, identifying patterns that indicate a coordinated attack, enabling quicker and more accurate responses.

    What Technologies and Techniques Are Powering Cognitive Security?

    Cognitive security is powered by several key technologies, including machine learning, natural language processing (NLP), advanced data analytics, and behavioral analysis. Machine learning, the backbone of cognitive security, enables systems to learn from historical data and improve their detection accuracy over time. By continuously analyzing data from network traffic, user activity, and system logs, machine learning algorithms can identify deviations from normal behavior, flagging potential security risks. These algorithms become more effective as they are exposed to more data, enabling them to detect complex, multi-stage attacks that traditional rule-based systems might overlook. Natural language processing (NLP) plays a crucial role in cognitive security by allowing systems to analyze and interpret vast amounts of unstructured data, such as threat reports, security blogs, and even social media posts. This capability helps cognitive security platforms stay up-to-date on the latest threat intelligence and vulnerabilities, enabling them to anticipate emerging threats and prepare defensive strategies in advance. Advanced data analytics further enhance cognitive security by processing massive datasets in real-time, allowing security teams to gain deeper insights into network activity, user behavior, and potential attack vectors. Behavioral analysis is another critical component, enabling cognitive security systems to establish a baseline of normal activity for users, devices, and networks. By identifying deviations from these baselines, cognitive security systems can detect insider threats, compromised credentials, and unusual patterns that may indicate a cyberattack in progress.

    What Is Driving the Growth in the Cognitive Security Market?

    The growth in the cognitive security market is driven by several factors, including the increasing complexity of cyber threats, the rise in digital transformation, and the need for faster, more accurate threat detection and response. As cyberattacks become more sophisticated and targeted, traditional security solutions are struggling to keep up with the speed and volume of threats. Cognitive security, with its AI-driven capabilities, offers a solution to this challenge by providing real-time analysis and detection of threats that may go unnoticed by conventional systems. The increasing frequency of advanced persistent threats (APTs), ransomware, and zero-day attacks has led organizations across industries to adopt cognitive security to enhance their defenses against these complex threats. Digital transformation is another major driver of growth in the cognitive security market. As organizations increasingly move their operations to the cloud, deploy IoT devices, and embrace remote work environments, the attack surface for cybercriminals has expanded significantly. Cognitive security helps organizations manage this complexity by providing continuous monitoring, real-time threat detection, and automated responses across diverse environments. The rise in big data and the need for real-time analysis of massive datasets also play a role in driving the demand for cognitive security solutions. Traditional security systems struggle to process and analyze the enormous volumes of data generated by modern businesses, whereas cognitive security platforms excel at sifting through this data to identify potential threats. The growing regulatory landscape, with stricter compliance requirements around data protection and privacy, is further encouraging the adoption of cognitive security. Industries such as finance, healthcare, and government are under increasing pressure to protect sensitive information from cyberattacks while maintaining compliance with regulations like GDPR and HIPAA. Cognitive security enables these organizations to monitor compliance continuously and automate responses to security incidents, reducing the risk of breaches. Lastly, advancements in AI, machine learning, and big data analytics are making cognitive security solutions more accessible and affordable for businesses of all sizes, further fueling growth as companies seek more intelligent, proactive cybersecurity solutions.

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    I. METHODOLOGY

    II. EXECUTIVE SUMMARY

    III. MARKET ANALYSIS

    IV. COMPETITION

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