Stratistics MRC에 따르면, 세계 생성형 AI 사이버 보안 시장은 2024년 71억 달러로 예측 기간 동안 35.4%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 437억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 생성형 AI 사이버 보안은 인공지능을 사용하여 디지털 자산, 네트워크, 시스템을 사이버 위협으로부터 보호하는 기법입니다. 여기에는 사이버 보안 위험을 감지, 분석, 대응하기 위한 솔루션, 전략, 대책을 생성할 수 있는 AI 모델의 사용이 포함됩니다. 딥러닝과 자연어 처리로 구동되는 이러한 모델은 방대한 양의 데이터에서 패턴을 식별하고, 공격 시나리오를 시뮬레이션하고, 잠재적인 취약점을 실시간으로 예측할 수 있습니다. 생성형 AI는 이상 징후 탐지, 위협 모델링, 위험 평가 등의 작업을 자동화하여 잠재적인 침해 및 공격을 보다 신속하게 식별할 수 있습니다.
증가하는 사이버 공격의 빈도와 고도화 추세
사이버 위협의 상황은 끊임없이 진화하고 있으며, 공격의 빈도, 교묘함, 영향력은 점점 더 커지고 있습니다. 사이버 범죄자들은 제로데이 공격, 랜섬웨어, 피싱 공격과 같은 첨단 기법을 사용하여 네트워크에 침입하여 데이터를 훔치고 중요한 업무를 방해하고 있습니다. 기존의 보안 대책으로는 이러한 진화하는 위협을 탐지하고 대응하기에는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 생성형 AI는 지능형 위협 탐지 기능을 통해 조직이 이러한 지능형 공격을 사전에 식별하고 완화할 수 있는 강력한 솔루션을 제공함으로써 시장 성장을 촉진합니다.
데이터 프라이버시 관련 우려
사이버 보안에서 생성형 AI를 사용하려면 개인 및 조직에 대한 기밀 정보를 포함한 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 이는 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다. 기밀 데이터를 부적절하게 취급하면 명예훼손, 법적 책임, 금전적 손실 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 조직은 데이터 프라이버시 규제를 신중하게 검토하고, 사이버 보안에서 AI의 윤리적이고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 강력한 데이터 보호 조치를 시행해야 하며, 이는 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.
대응 자동화 및 보안 태세 개선
생성형 AI는 위협 탐색, 사고 대응, 취약점 관리 등 사이버 보안 업무의 다양한 측면을 자동화할 수 있는 힘을 조직에 부여합니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 기업은 보안 팀을 해방시켜 위협 인텔리전스 분석 및 보안 전략 수립과 같은 보다 전략적인 노력에 집중할 수 있게 됩니다. 또한, AI는 방대한 양의 데이터를 지속적으로 분석하여 패턴과 이상 징후를 식별하고 조직의 보안 태세에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 취약점을 선제적으로 식별하고 대응할 수 있어 전반적인 위험 노출을 크게 줄일 수 있습니다.
구현의 복잡성
AI를 활용한 사이버 보안 솔루션을 도입하고 유지하는 것은 복잡하고 어려울 수 있습니다. 이러한 솔루션을 효과적으로 통합하고 관리하기 위해서는 AI와 사이버 보안에 정통한 숙련된 전문가가 필요합니다. 또한, AI 기반 툴을 기존 보안 인프라와 통합하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 또한, AI 기술의 급속한 발전은 지속적인 학습과 적응을 필요로 하기 때문에 기업은 보안 팀의 지속적인 교육 및 개발에 투자해야 하며, 이는 시장 개척에 걸림돌이 되고 있습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19 사태는 원격근무와 디지털화로의 전환을 크게 가속화하고, 사이버 범죄자들의 공격 대상 영역을 확대시켰습니다. 원격 근무 환경의 급격한 증가는 새로운 취약점을 만들어냈고, 사이버 공격의 위험을 증가시켰습니다. 이에 따라 강력한 사이버 보안 솔루션의 필요성이 높아졌고, AI를 활용한 보안 기술에 대한 수요가 증가했습니다. 또한, 팬데믹은 비즈니스 연속성과 회복탄력성의 중요성을 강조하고, 예기치 못한 혼란에도 업무가 중단되지 않도록 조직이 사이버 보안 대책에 많은 투자를 하게 되었습니다.
예측 기간 동안 위협 탐지 및 분석 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
위협 탐지 및 분석 부문은 잠재적인 사이버 위협의 신호가 될 수 있는 패턴과 이상 징후를 식별하여 사전 예방적 보안 조치를 강화할 수 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 또한, 이러한 모델은 공격을 예측할 수 있기 때문에 조직이 공격을 사전에 예측하는 데 도움이 됩니다. 이러한 사후 대응형 보안에서 사전 예방형 보안으로의 전환은 방어를 강화합니다. 효과적인 위협 탐지 시스템은 AI를 사용하여 AI가 생성한 위협에 대응하고, 악성 컨텐츠를 자율적으로 분석하며, 실시간으로 완화 전략을 추천하거나 실행할 수 있습니다.
예측 기간 동안 생성 적대적 네트워크 부문의 CAGR이 가장 높을 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 생성 적대적 네트워크 부문은 고급 위협 시뮬레이션, 사이버 보안 대책의 개선, 이상 징후 탐지 강화로 인해 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상되며, GAN은 현실적이지만 양성적인 이상 징후를 생성하여 침입 탐지 시스템을 강화할 수 있습니다. 한편, GAN은 지능형 피싱 공격이나 딥페이크 공격에 사용될 수 있으며, 설득력 있는 피싱 메일, 음성, 동영상을 생성할 수 있습니다. 또한, 기존의 탐지 기법을 우회하는 악성코드를 생성할 수 있어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 주요 AI 연구 기관, 하이테크 기업, 사이버 보안 스타트업으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 기업 및 정부 기관은 위협 탐지 및 자동 대응을 위해 생성형 AI와 같은 고급 기술을 채택하는 경우가 많습니다. 이 지역은 랜섬웨어, 피싱, 지능형 지속 위협과 같은 사이버 위협의 증가로 인해 생성형 AI 솔루션의 필요성이 증가하고 있으며, 이는 이 지역 시장을 견인할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 중국과 한국이 AI 연구개발, 특히 사이버 보안을 위한 생성형 AI에 많은 투자를 하고 있기 때문에 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 정부와 기업들은 중요한 데이터를 보호하기 위해 강력한 사이버 방어를 우선시하고 있습니다. 중국의 사이버 보안법, 인도의 디지털 개인정보 보호법 등 데이터 보호법의 강화로 인해 기업들은 첨단 보안 조치를 도입하고 있습니다. 아시아태평양, 특히 인도와 동남아시아에서 급성장하고 있는 E-Commerce 및 핀테크 분야는 부정행위에 대응하고 거래를 보호하기 위해 AI를 활용한 첨단 사이버 보안 솔루션을 필요로 하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Generative AI Cybersecurity Market is accounted for $7.1 billion in 2024 and is expected to reach $43.7 billion by 2030 growing at a CAGR of 35.4% during the forecast period. Generative AI cybersecurity is a method that uses artificial intelligence to protect digital assets, networks, and systems from cyber threats. It involves using AI models that can generate solutions, strategies, or countermeasures to detect, analyze, and respond to cybersecurity risks. These models, often powered by deep learning and natural language processing, can identify patterns in vast amounts of data, simulate attack scenarios, and predict potential vulnerabilities in real time. Generative AI can automate tasks like anomaly detection, threat modeling, and risk assessment, enabling faster identification of potential breaches or attacks.
Increasing frequency and sophistication of cyber attacks
The cyber threat landscape is constantly evolving, with attacks becoming increasingly frequent, sophisticated, and impactful. Cybercriminals are employing advanced techniques like zero-day exploits, ransomware, and phishing attacks to infiltrate networks, steal data, and disrupt critical operations. Traditional security measures are often insufficient to detect and respond to these evolving threats. Generative AI offers a powerful solution by enabling organizations to proactively identify and mitigate these sophisticated attacks through advanced threat detection capabilities propelling the market growth.
Data privacy concerns
The use of generative AI in cybersecurity necessitates the collection and analysis of vast amounts of data, including sensitive information about individuals and organizations. This raises significant concerns about data privacy and security. Improper handling of sensitive data can lead to severe consequences, including reputational damage, legal liabilities, and financial losses. Organizations must carefully consider data privacy regulations and implement robust data protection measures to ensure the ethical and responsible use of AI in cybersecurity which hampers the market growth.
Automated response & improved security posture
Generative AI empowers organizations to automate various aspects of cybersecurity operations, such as threat hunting, incident response, and vulnerability management. By automating these tasks, organizations can free up security teams to focus on more strategic initiatives, such as threat intelligence analysis and security strategy development. Furthermore, AI can continuously analyze vast amounts of data to identify patterns and anomalies, providing valuable insights into an organization's security posture. This allows organizations to proactively identify and address vulnerabilities, significantly reducing their overall risk exposure.
Complexity of implementation
Implementing and maintaining AI-powered cybersecurity solutions can be complex and challenging. Organizations require skilled professionals with expertise in both AI and cybersecurity to effectively integrate and manage these solutions. Additionally, integrating AI-powered tools with existing security infrastructure can be complex and time-consuming. Furthermore, the rapid evolution of AI technology necessitates continuous learning and adaptation, requiring organizations to invest in ongoing training and development for their security teams impeding the market growth.
Covid-19 Impact
The Covid-19 pandemic significantly accelerated the shift towards remote work and digitalization, increasing the attack surface for cybercriminals. The sudden surge in remote work environments created new vulnerabilities and increased the risk of cyberattacks. This heightened the need for robust cybersecurity solutions, driving increased demand for AI-powered security technologies. Besides, the pandemic emphasized the importance of business continuity and resilience, leading organizations to invest more heavily in cybersecurity measures to ensure uninterrupted operations in the face of unforeseen disruptions.
The threat detection & analysis segment is expected to be the largest during the forecast period
The threat detection & analysis segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to enhanced proactive security measures by identifying patterns and anomalies that signal potential cyber threats. These models can also predict attacks, helping organizations anticipate them before they occur. This shift from reactive to proactive security strengthens defenses. Effective threat detection systems use AI to combat these AI-generated threats and can autonomously analyze malicious content and recommend or execute mitigation strategies in real-time.
The generative adversarial networks segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the generative adversarial networks segment is predicted to witness the highest growth rate owing to advanced threat simulation, improving cybersecurity measures, and enhancing anomaly detection. They can generate realistic but benign anomalies, enhancing intrusion detection systems. On the other hand, GANs can be used for sophisticated phishing and deepfake attacks, creating convincing phishing emails, voices, or videos. They can also generate malware that bypasses traditional detection methods boosting the markets growth.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to leading AI research institutions, tech companies, and cybersecurity startups, is a hub for innovation in generative AI applications. Businesses and government agencies often adopt advanced technologies like generative AI for threat detection and automated response. The region faces increased cyber threats like ransomware, phishing, and advanced persistent threats, necessitating the need for generative AI solutions encouraging the regions market.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR owing to China and South Korea investing heavily in AI research and development, particularly generative AI for cybersecurity. Governments and enterprises prioritize robust cyber defenses to safeguard critical data. Stricter data protection laws, such as China's Cybersecurity Law and India's Digital Personal Data Protection Act, are pushing businesses to adopt advanced security measures. The booming e-commerce and FinTech sectors in APAC, particularly India and Southeast Asia, require advanced AI-driven cybersecurity solutions to combat fraud and protect transactions.
Key players in the market
Some of the key players in Generative AI Cybersecurity market include Acalvio Technologies, Inc., Amazon Web Services, Inc., BlackBerry Limited, Capgemini S.A., Cisco Systems, Inc., CrowdStrike, Inc., Cylance Inc, Darktrace, FireEye, Inc., Fortinet, Inc., Google LLC, HCL Technologies Limited, IBM Corporation, Intel Corporation, LexisNexis, Micron Technology, Inc., Microsoft Corporate and NVIDIA Corporation.
In January 2025, Walmart GoLocal, Walmart's white-label delivery service for retailers, and IBM announced the integration of Walmart GoLocal into IBM Sterling Order Management, combining a leading order management platform with last-mile delivery.
In November 2024, Cisco, announced an expanded partnership to transform how global enterprises access wireless connectivity. As demand for flexible and cost-effective connectivity surges, Cisco and NTT DATA are responding with a unified solution backed by world-class support services from both companies.
In September 2024, IBM announced its intent to acquire Accelalpha, a global Oracle services provider with deep expertise helping clients digitize core business operations and accelerate adoption of Oracle Cloud Applications.