Stratistics MRC에 따르면 세계의 사이버 보안용 AI 위협 인텔리전스 시장은 2025년 204억 6,000만 달러로 추정되고, 예측 기간 동안 24%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 전망이며, 2032년까지 922억 2,000만 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.
사이버 보안용 AI 위협 인텔리전스는 온라인 위협을 즉시 감지, 평가 및 무력화하기 위해 AI를 사용하는 것입니다. 사기성을 파악하고 공격을 예측하며 반응을 자동화하기 위해 머신러닝, 자연 언어 처리 및 데이터 분석을 활용합니다. AI는 다양한 출처의 대량의 위협 데이터를 소화하여 상황 인식 및 의사 결정을 향상시킵니다. 랜섬웨어, 낚시, 악성코드의 동향을 파악하여 능동적인 방어 전술을 가능하게 합니다. 이 정교한 자동화는 위협 감지 속도, 정확성 및 응답 시간을 크게 향상시키고 조직의 전체 사이버 보안 시스템을 강화합니다.
사이버 공격의 고도화
AI가 주도하는 악성코드 및 제로데이 익스플로잇과 같은 고급 위협에는 보다 빠르고 지능적인 감지 방법이 필요합니다. 복잡한 공격 패턴을 실시간으로 감지하는 것은 전통적인 보안 솔루션에 흔히 어려움을 겪습니다. 데이터 처리를 자동화하고 이상을 신속하게 식별함으로써 AI는 위협 인텔리전스를 향상시킵니다. 피해가 발생하기 전에 위협을 예견하고 제거하면 사전 적극적인 방어가 가능합니다. 해커에 앞서 AI를 활용한 솔루션에 의존하는 기업이 늘어나면서 이 업계는 성장하고 있습니다.
데이터 프라이버시 및 규제 위험
AI 모델을 학습하는 데 필요한 엄청난 데이터 세트에 대한 액세스는 CCPA 및 GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 엄격한 데이터 프라이버시 규정에 의해 제한됩니다. 위협 인텔리전스를 국제적으로 수집하거나 발신하는 경우, 조직은 컴플라이언스 문제에 자주 조우합니다. 이러한 법적 규제는 AI 도입을 방해하고 위협을 실시간으로 감지하는 능력을 저하시킬 가능성이 있습니다. 또한 AI를 활용한 최첨단 사이버 보안 툴에 대한 투자도 규제 불확실성에 의해 억제되고 있습니다. 게다가 기업은 컴플라이언스 위반의 벌칙을 우려하여 AI의 기능을 충분히 활용하는 것에 소극적입니다.
자동화 및 예측 분석
방대한 데이터의 실시간 모니터링과 신속한 분석은 자동화 및 예측 분석을 통해 가능해집니다. 자동화된 기술은 일상의 보안 업무를 간소화하고 인적 실수를 최소화합니다. 경향이나 이상이 심화되기 전에 발견함으로써 예측 분석은 일어날 수 있는 위험을 예견합니다. 이 프로액티브한 전략은, 침해에 대응할 뿐만 아니라, 침해를 미연에 막는 것을 지원합니다. 그 결과 운용 비용을 절감하고 보안 성과를 높임으로써 이러한 기술은 시장 확대를 촉진합니다.
공격자의 급속한 진화
공격자의 급속한 진화는 AI 모델의 실시간 적응성을 가리킵니다. 기계학습 알고리즘은 사전 데이터에 의존하는 경우가 많기 때문에 눈에 보이지 않는 새로운 위험에 대해서는 성공하기 어렵습니다. 사이버 범죄자에 의한 AI의 사용은 증가하고 있으며, 점점 복잡하고 파악하기 어려운 공격으로 이어지고 있습니다. 따라서 모델의 잦은 업그레이드 및 재교육이 필요해 복잡성과 운영 비용이 증대됩니다. 그 결과 보안 기업은 효과적인 위협 감지를 유지하는 데 있어 계속적인 과제를 안고 있습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 대유행은 사이버 보안 위협 인텔리전스 시장에서 AI의 채택을 크게 가속화하였습니다. 리모트 워크가 보편화됨에 따라 기업은 사이버 위협과 데이터 침해의 급증에 직면하여 지능형 자동 보안 솔루션의 긴급 요구가 높아졌습니다. AI를 활용한 위협 감지 시스템은 기업이 새로운 사이버 위험과 진화하는 사이버 위험을 신속하게 식별하고 대응하는 데 도움이 되었습니다. 게다가 봉쇄 중 인적 개입이 한정되어 있던 것으로부터, 광대한 디지털 환경의 감시에서 기계 학습의 가치가 강조되었습니다. 전체적으로 이 위기는 사이버 보안 전략을 재구축하고 AI를 방위 메커니즘의 중요한 요소로 규정했다.
예측 기간 동안 네트워크 보안 부문이 최대가 될 전망
네트워크 보안 분야는 복잡한 IT 인프라 전반에서 실시간 위협 감지를 가능하게 함으로써 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. AI를 탑재한 툴은 방대한 양의 네트워크 트래픽을 분석해 이상이나 악의적인 패턴을 신속하게 특정합니다. 이 프로액티브한 접근 방식을 통해 기업은 침해를 미연에 방지할 수 있습니다. 사이버 공격 고도화로 AI를 활용한 네트워크 방어 솔루션 수요가 높아지고 있습니다. 기업이 디지털 위상을 확대함에 따라 지능형 자동화를 통한 네트워크의 안전 확보가 필수적이 되어 시장의 성장을 뒷받침하고 있습니다.
예측 기간 동안 이상 감지 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 의심스러운 패턴의 조기 식별을 가능하게 하는 비정상 감지 분야가 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 전통적인 기술은 놓치기 쉬운 제로 데이 공격과 내부 위협을 감지하는 데 도움이 됩니다. 네트워크 트래픽의 실시간 분석을 통해 사전에 활성화된 위협 완화를 강화할 수 있습니다. AI에 의한 이상 검출은 오검지를 줄여 인시던트 응답의 효율을 향상시킵니다. 지속적인 학습 기능은 기업 전체의 적응형 보안 프레임워크를 강화합니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 각 분야에서 디지털화가 진행되고 있으며, 중요한 인프라에 대한 사이버 공격이 증가하고 있기 때문에 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가들은 금융 서비스, 정부 네트워크, 전자상거래 플랫폼을 보호하기 위해 AI 기반 사이버 보안 도구에 많은 투자를 하고 있습니다. 이 수요는 클라우드 이용 증가와 스마트폰 보급으로 더욱 가속화되고 있습니다. 각 지역 정부는 보다 엄격한 데이터 보호법을 도입하고 있으며 기업에 예측적 위협 감지 및 자동 응답 시스템의 도입을 촉구하여 사이버 보안 방어 전략의 혁신을 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 IT 인프라와 선도적인 하이테크 기업의 존재로 인해 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측되고 있습니다. 미국은 사이버 위협을 실시간으로 특정, 예측, 무력화하는 AI 알고리즘의 개발과 전개에서 앞서고 있습니다. 은행, 헬스케어, 방위 분야를 표적으로 한 높은 사이버 범죄율이 AI를 활용한 위협 인텔리전스 플랫폼의 수요를 끌어올리고 있습니다. 게다가 연구 개발에 대한 투자 증가 및 사이버 보안 기업 간의 전략적 파트너십으로 위협 검출 능력이 강화되고 있습니다. CISA나 HIPAA와 같은 강력한 규제 체계는 디지털 생태계를 효율적으로 보호하기 위해 AI 채택을 더욱 촉진합니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market is accounted for $20.46 billion in 2025 and is expected to reach $92.22 billion by 2032 growing at a CAGR of 24% during the forecast period. Artificial Intelligence in Cybersecurity: Threat Intelligence is the use of AI to detect, evaluate, and neutralise online threats instantly. To identify irregularities, anticipate attacks, and automate reactions, it makes use of machine learning, natural language processing, and data analytics. AI improves situational awareness and decision-making by digesting massive volumes of threat data from various sources. By spotting trends in ransomware, phishing, and malware activity, it makes proactive defence tactics possible. This clever automation strengthens an organization's entire cybersecurity posture by greatly increasing threat detection speed, accuracy, and response time.
Rising sophistication of cyber-attacks
Advanced threats like as AI-driven malware and zero-day exploits necessitate quicker and more intelligent detection methods. Real-time detection of intricate attack patterns is frequently a challenge for traditional security solutions. By automating data processing and quickly identifying abnormalities, AI improves threat intelligence. It enables proactive defence by foreseeing and removing threats before damage is done. The industry is growing as a result of organisations depending more and more on AI-powered solutions to stay ahead of hackers.
Data privacy & regulatory risk
Access to the vast datasets required to train AI models is restricted by stringent data privacy regulations such as the CCPA and GDPR. When gathering or disseminating threat intelligence internationally, organisations frequently encounter compliance issues. These legal restrictions may hinder the uptake of AI and reduce its capacity to detect threats in real time. Investment in cutting-edge AI-driven cybersecurity tools is also deterred by regulatory uncertainty. Additionally, businesses are reluctant to fully utilise AI capabilities due to a concern of non-compliance penalties.
Automation and predictive analytics
Real-time monitoring and quick analysis of massive amounts of data are made possible via automation and predictive analytics. Automated technologies simplify everyday security chores and minimise human mistake. By spotting trends and abnormalities before they become more serious, predictive analytics foresees possible hazards. Instead of only responding to breaches, this proactive strategy assists organisations in preventing them. Consequently, by lowering operating expenses and enhancing security results, these technologies propel market expansion.
Rapid attacker evolution
Rapid attacker evolution refers to the real-time adaptability of AI models. Machine learning algorithms are less successful against novel, invisible dangers since they frequently rely on prior data. The use of AI by cybercriminals is growing, leading to increasingly complex and elusive attacks. This increases the complexity and operational expenses by necessitating frequent model upgrades and retraining. As a result, security firms have ongoing challenges in maintaining effective threat detection.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in the cybersecurity - threat intelligence market. As remote work became the norm, organizations faced a surge in cyber threats and data breaches, prompting an urgent need for intelligent, automated security solutions. AI-powered threat detection systems helped companies quickly identify and respond to new and evolving cyber risks. Additionally, limited human intervention during lockdowns emphasized the value of machine learning in monitoring vast digital environments. Overall, the crisis reshaped cybersecurity strategies, positioning AI as a crucial component of defense mechanisms.
The network security segment is expected to be the largest during the forecast period
The network security segment is expected to account for the largest market share during the forecast period by enabling real-time threat detection across complex IT infrastructures. AI-powered tools analyze vast volumes of network traffic to identify anomalies and malicious patterns swiftly. This proactive approach helps organizations prevent breaches before they occur. The growing sophistication of cyberattacks has intensified the demand for AI-driven network defense solutions. As enterprises expand their digital presence, securing networks through intelligent automation becomes essential, boosting market growth.
The anomaly detection segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the anomaly detection segment is predicted to witness the highest growth rate by enabling early identification of suspicious patterns. It helps in detecting zero-day attacks and insider threats that traditional methods often miss. Real-time analysis of network traffic enhances proactive threat mitigation. AI-driven anomaly detection reduces false positives, improving incident response efficiency. Its continuous learning capability strengthens adaptive security frameworks across enterprises.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to the increasing digitization across sectors and rising cyberattacks on critical infrastructure. Countries like China, India, Japan, and South Korea are investing heavily in AI-based cybersecurity tools to protect financial services, government networks, and e-commerce platforms. This demand is further fuelled by rising cloud use and smartphone prevalence. Regional governments are also implementing stricter data protection laws, encouraging enterprises to deploy predictive threat detection and automated response systems, thereby fostering innovation in cybersecurity defense strategies.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to advanced IT infrastructure and the presence of major tech companies. The U.S. leads in developing and deploying AI algorithms that identify, predict, and neutralize cyber threats in real-time. High cybercrime rates targeting banking, healthcare, and defense sectors push demand for AI-powered threat intelligence platforms. Additionally, rising investments in R&D and strategic partnerships among cybersecurity firms enhance threat detection capabilities. Strong regulatory frameworks like CISA and HIPAA further drive adoption of AI to secure digital ecosystems efficiently.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the AI in Cybersecurity - Threat Intelligence Market include Palo Alto Networks, CrowdStrike, Fortinet, Darktrace, SentinelOne, Vectra AI, Wiz, Orca Security, Netskope, Check Point, Trellix, Tanium, Trend Micro, Splunk, Deep Instinct, Cybereason, SparkCognition and Armis.
In April 2025, CrowdStrike entered a strategic partnership with Wipro to integrate its Falcon Next-Gen SIEM and threat intelligence into Wipro's cybersecurity services. This alliance aims to enhance global enterprise Security Operations Centers (SOCs) using AI-powered analytics and automation, streamlining threat detection, response workflows, and reducing operational complexity.
In March 2025, Palo Alto Networks signed a multiyear agreement with the NHL to be its Official Cybersecurity Partner. They'll deploy AI-powered next-gen firewalls, cloud and browser security to protect league operations and fan experiences across arenas ﹣ boosting IoT threat blocking and reducing MTTR.
In October 2024, Fortinet and CrowdStrike integrated Falcon's AI-native endpoint detection with FortiGate firewalls, creating a unified AI-powered threat intelligence platform that enhances attack surface visibility, automates threat response, and streamlines detection-to-remediation across hybrid and cloud network environments.