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세계의 사용자 및 엔티티 행동 분석 시장
User and Entity Behavior Analytics
상품코드 : 1650739
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 373 Pages
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한글목차

사용자 및 엔티티 행동 분석 세계 시장 규모는 2030년까지 187억 달러에 달할 전망

2024년 26억 달러로 추정되는 사용자 및 엔티티 행동 분석 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 39.3%로 성장하여 2030년에는 187억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 사용자 및 엔티티 행동 분석 솔루션은 CAGR 33.7%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 89억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 사용자 및 엔티티 행동 분석 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 46.1%로 추정됩니다.

미국 시장 7억 1,550만 달러로 추정, 중국은 CAGR 47.9%로 성장 전망

미국의 사용자 및 법인 행동 분석 시장은 2024년 7억 1,550만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 39억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 47.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 30.8%와 34.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 33.7%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 사용자 및 엔티티 행동 분석 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

사용자 및 엔티티 행동 분석은 조직 네트워크 내 사용자 및 엔티티의 비정상적인 행동을 탐지하는 데 중점을 둔 고급 사이버 보안 접근 방식입니다. 미리 정의된 규칙이나 시그니처에 의존하는 기존 보안 방식과 달리, 사용자 및 엔티티 행동 분석은 머신러닝과 통계 분석을 사용하여 정상 행동의 기준선을 설정하고 잠재적인 보안 위협을 나타낼 수 있는 일탈을 식별합니다. 여기에는 비정상적인 로그인 패턴, 불규칙한 데이터 액세스, 비정형적인 네트워크 활동 등이 포함됩니다. 사용자 및 엔티티 행동 분석은 사용자, 디바이스, 애플리케이션 및 기타 엔티티의 행동을 모니터링하고 분석하여 보다 포괄적이고 역동적인 위협 탐지 방법을 제공하고, 내부 위협, 침해된 계정, 지능형 지속 위협(APT) 및 기타 지능형 공격을 식별할 수 있습니다.

사용자 및 엔티티 행동 분석의 구현에는 로그, 네트워크 트래픽, 엔드포인트 활동 등 다양한 소스로부터 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 이 데이터는 정상 동작과 비정상적인 동작을 나타내는 패턴과 상관관계를 식별할 수 있는 알고리즘을 통해 처리됩니다. 사용자 및 엔티티 행동 분석의 중요한 구성요소 중 하나는 기존 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템과 통합할 수 있는 능력이며, 행동 분석의 레이어를 추가하여 그 효과를 높일 수 있습니다. 또한, 사용자 및 엔티티 행동 분석 솔루션에는 자동 대응 기능이 탑재되어 있는 경우가 많으며, 식별된 위협을 완화하기 위한 신속한 대응이 가능합니다. 사용자 및 엔티티 행동 분석에 인공지능(AI)과 머신러닝을 사용하면 위협 탐지의 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 오탐을 줄여 보안 팀이 진짜 위협에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

사용자 및 엔티티 행동 분석 시장의 성장은 비즈니스 크리티컬 데이터와 경제 및 국가 데이터를 보호하기 위해 기업들이 내부 위협에 대한 집중을 강화하는 등 몇 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 사용자 및 엔티티 행동 분석 도구의 인기가 높아지는 이유는 내부 위협 탐지, 사기 방지, 데이터 유출 방지, IP 데이터 보안, 실용적인 위험 정보 등 다양한 이점이 있기 때문입니다. 이러한 솔루션은 종합적인 사기 시도와 사이버 위협에 대한 효과적인 대안으로 빠르게 부상하고 있습니다. 사이버 위협의 복잡성과 빈도가 증가함에 따라 조직은 보다 진보된 보안 솔루션을 도입해야 하며, AI와 머신러닝 기술의 발전으로 사용자 및 엔티티의 행동 분석 기능이 크게 향상되어 보다 효과적이고 쉽게 도입할 수 있게 되었습니다. 기업이 생성하는 데이터의 양이 증가함에 따라 이러한 정보를 처리하고 의미를 파악할 수 있는 강력한 분석 솔루션이 필요합니다. 또한 GDPR, HIPAA와 같은 규제 요건과 컴플라이언스 기준은 기밀 데이터를 엄격하게 모니터링하고 보호하도록 요구하고 있으며, 사용자 및 기업의 행동 분석 솔루션 채택을 촉진하고 있습니다. 원격 근무의 증가와 클라우드 서비스의 확산으로 조직의 공격 대상이 확대되고, 분산된 네트워크를 보호하기 위한 고급 행동 분석의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 요인들은 사이버 보안 기술의 지속적인 혁신과 함께 향후 몇 년 동안 사용자 및 엔티티 행동 분석 시장의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

부문

유형(솔루션, 서비스), 구축(온프레미스, 클라우드), 업종(금융 서비스 및 보험, 리테일 및 E-Commerce, IT 및 통신, 에너지 및 유틸리티, 헬스케어, 기타 업종)

조사 대상 기업 사례(총 64건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global User and Entity Behavior Analytics Market to Reach US$18.7 Billion by 2030

The global market for User and Entity Behavior Analytics estimated at US$2.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$18.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 39.3% over the analysis period 2024-2030. User and Entity Behavior Analytics Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 33.7% CAGR and reach US$8.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the User and Entity Behavior Analytics Services segment is estimated at 46.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$715.5 Million While China is Forecast to Grow at 47.9% CAGR

The User and Entity Behavior Analytics market in the U.S. is estimated at US$715.5 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 47.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 30.8% and 34.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 33.7% CAGR.

Global User and Entity Behavior Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

User and Entity Behavior Analytics is an advanced cybersecurity approach that focuses on detecting anomalies in the behavior of users and entities within an organization’s network. Unlike traditional security methods that rely on predefined rules and signatures, user and entity behavior analytics use machine learning and statistical analysis to establish a baseline of normal behavior and then identifies deviations that could indicate potential security threats. This includes unusual login patterns, irregular data access, and atypical network activities. By monitoring and analyzing the behavior of users, devices, applications, and other entities, user and entity behavior analytics provide a more comprehensive and dynamic method of threat detection, capable of identifying sophisticated attacks such as insider threats, compromised accounts, and advanced persistent threats (APTs).

The implementation of user and entity behavior analytics involves collecting and analyzing vast amounts of data from various sources, such as logs, network traffic, and endpoint activity. This data is then processed using algorithms that can identify patterns and correlations indicative of normal and abnormal behavior. One of the critical components of user and entity behavior analytics is its ability to integrate with existing security information and event management (SIEM) systems, enhancing their effectiveness by adding a layer of behavioral analysis. Furthermore, user and entity behavior analytics solutions often come equipped with automated response capabilities, allowing for immediate action to mitigate identified threats. The use of artificial intelligence (AI) and machine learning in user and entity behavior analytics not only improves the accuracy of threat detection but also reduces the number of false positives, enabling security teams to focus on genuine threats.

The growth in the user and entity behavior analytics market is driven by several factors, including the increasing focus of companies on insider threats to protect business-critical data or economic and national data. The increasing popularity of user and entity behavior analytics tools is also attributed to their numerous merits including insider threat detection, fraud prevention, protection from data exfiltration attempts, IP data security and actionable risk information. These solutions are rapidly emerging as effective options against comprehensive fraud attempts and cyber threats. The increasing complexity and frequency of cyber threats are compelling organizations to adopt more sophisticated security solutions. Advances in AI and machine learning technologies have significantly enhanced the capabilities of user and entity behavior analytics, making them more effective and easier to deploy. The growing volume of data generated by enterprises requires robust analytics solutions capable of handling and making sense of this information. Additionally, regulatory requirements and compliance standards, such as GDPR and HIPAA, mandate rigorous monitoring and protection of sensitive data, driving the adoption of user and entity behavior analytics solutions. The rise of remote work and the proliferation of cloud services have expanded the attack surface for organizations, further emphasizing the need for advanced behavioral analytics to secure dispersed networks. These factors, coupled with the ongoing innovation in cybersecurity technologies, are expected to fuel the growth of the user and entity behavior analytics market in the coming years.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the User and Entity Behavior Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Type (Solutions, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); Vertical (Financial Services & Insurance, Retail & eCommerce, IT & Telecom, Energy & Utilities, Healthcare, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Rest of Europe; Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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