Stratistics MRC에 따르면 세계의 프라이버시 강화 기술(PETs) 시장은 2025년에 39억 7,290만 달러로 추정되고, 예측 기간 중 CAGR 27.3%로 성장할 전망이며, 2032년에는 215억 2,321만 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다.
프라이버시 강화 기술(PETs)은 식별 가능한 정보의 노출, 처리 및 공유를 제한하여 개인 데이터를 보호하기 위한 다양한 기술 및 도구를 말합니다. 이러한 기술은 암호화, 익명화, 보안 데이터 처리 등의 기술을 통해 프라이버시, 보안, GDPR(EU 개인정보보호규정) 등의 규정 준수를 지원합니다. PET은 조직과 개인이 데이터를 윤리적으로 관리하고 온라인과 오프라인 모두에서 기밀성, 데이터 무결성, 신뢰를 보장하는 데 도움이 됩니다.
설문 조사에 따르면 PET를 도입한 조직의 65% 이상이 소프트웨어를 제공하고 워크플로우에 직접 개인 정보를 통합하고 있습니다.
사이버 보안 사건 증가
IoT, 클라우드 컴퓨팅, AI 시스템에 의해 생성되는 데이터의 급증은 잠재적인 침해의 범위를 넓혀가고 있습니다. GDPR(EU 개인정보보호규정)과 CCPA와 같은 규제 프레임워크은 엄격한 데이터 보호를 요구하고 있지만, 많은 기업들이 효과적인 구현에 어려움을 겪고 있습니다. 랜섬웨어와 딥페이크 주도 공격과 같은 고급 위협은 기존 보안 대책보다 빠른 속도로 진화하고 있습니다. 또한 연계 학습과 호모 모픽 암호화와 같은 PET의 복잡한 성질은 제대로 도입되지 않으면 약점을 찔릴 가능성이 있어 디지털 인프라 전체의 취약성을 증대시킵니다.
높은 구현 비용 및 유지 보수 비용
연계 학습, 보안 멀티 파티 계산, 호모모픽 암호화 등의 솔루션은 첨단 인프라, 전문가 인력, 정기적인 시스템 확장이 필요하며 비용이 많이 듭니다. 이러한 기술을 기존 레거시 시스템과 통합하면 더욱 복잡해지고 재정적인 부담도 커집니다. 많은 중견 및 중소기업에 있어서, 그 투자는 타당이라고는 생각되지 않고, 보급의 방해가 되고 있습니다. 게다가 변화하는 규제 기준과 새로운 사이버 위협에 대응하기 위한 지속적인 갱신의 필요성은 장기적인 운영 비용을 증가시키고 자원이 제한된 환경에서는 PET를 이용하기 어렵게 합니다.
국경을 넘어서는 데이터 연계
전 세계 조직에서는 다양한 개인 정보 보호 규정을 준수하면서 지역을 넘어 기밀 정보를 공유하는 방법이 점점 더 요구되고 있습니다. 보안 멀티파티 계산, 연계 학습, 호모모픽 암호화 등의 PET는 기본 데이터 세트를 공개하지 않고 데이터 분석을 가능하게 하고 데이터 주권법 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다. 일본의 DFFT(Data Free Flow with Trust)와 같은 국제적인 노력과 G7과 WTO의 협력적인 노력이 표준화된 접근을 촉진하고 있습니다. 이러한 프라이버시를 존중하는 세계적인 데이터 교환의 추진은 PET 솔루션의 채용에 박차를 가하고 있습니다.
퍼포먼스 우려에 의한 채용의 주저
조직은 종종 PET를 도입하면 시스템 속도와 효율성이 저하될 수 있다고 걱정합니다. 보안 멀티파티 계산 및 호모모픽 암호화와 같은 솔루션은 특히 데이터 집약적 또는 실시간 용도에서 처리 시간 증가, 계산 요청 증가, 확장성 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 기술적 과제는 기존 작업을 혼란스럽게 만들고 응답성을 저하시킬 수 있습니다. 또한 표준화된 성능 평가 지표가 없거나 레거시 시스템과의 통합에 대한 불확실성도 망설임의 원인이 되었습니다. 그 결과, 프라이버시의 강화가 시스템 전체의 퍼포먼스나 업무 효율에 악영향을 미치는 것을 경계해, 많은 기업이 채용을 앞당기고 있습니다.
COVID-19의 유행은 의료, 원격 근무, 전자상거래의 디지털 교류가 급속히 확대됨에 따라 프라이버시 강화 기술(PET)에 대한 수요를 끌어올렸습니다. 보다 민감한 데이터가 온라인으로 전달되고 개인정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려가 커졌습니다. 연계 학습 및 안전한 멀티 파티 계산과 같은 PET는 개인 정보를 공개하지 않고 안전한 데이터 연계를 제공합니다. 결과적으로 이러한 기술은 점점 더 디지털화되는 환경에서 개인 정보를 보호하고 신뢰를 유지하는 데 필수적이었습니다.
예측 기간 동안 호모모픽 암호화 분야가 최대가 될 전망
데이터 보호법의 엄격화, 안전한 클라우드 기반 애널리틱스에 대한 수요 증가, 개인정보 보호를 위한 세계적인 데이터 공유의 필요성으로 호모모픽 암호화 분야는 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 주목할만한 동향은 AI, 블록체인, 보안 멀티 파티 컴퓨팅과의 융합을 포함합니다. 주된 진보로는 ISO/IEC 표준화, TFHE나 OpenFHE와 같은 오픈소스 툴의 강화, 실시간 이용을 위한 성능 향상 등이 있어, 헬스케어, 금융, 공공 서비스 등의 업계 전체에서 보다 실용적인 것이 되고 있습니다.
예측 기간 동안 컴플라이언스 관리 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 GDPR(EU 개인정보보호규정), CCPA, HIPAA 등 진화하는 규제에 견인되어 컴플라이언스 관리 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 기업은 데이터의 안전한 취급을 위해 차등 프라이버시, 제로 지식 증명, 안전한 멀티 파티 계산 등의 PET에 주목하고 있습니다. 새로운 동향으로는 AI 주도 컴플라이언스 툴, 블록체인 대응 감사 시스템, 동적 모니터링을 위한 RegTech 솔루션 등이 있습니다. 최근의 혁신에는 클라우드 기반 컴플라이언스 대시보드, 자동 보고 메커니즘, 규제 위험을 파악하기 위한 예측 분석 등이 포함되어 있으며, 컴플라이언스를 사전 능동적이고 프라이버시 중심의 전략으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 데이터 보호법의 엄격화, 급속한 디지털화, 사이버 보안 위험 증가로 아시아태평양이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 인도, 일본, 중국, 싱가포르 등의 국가들은 안전한 데이터 공유를 가능하게 하고 컴플라이언스 요구를 충족하기 위해 협력 학습, 동형 암호화, 보안 멀티 파티 계산 등의 기술을 도입하고 있습니다. 주요 동향으로는 AI를 활용한 PET 솔루션, 프라이버시 바이 디자인 접근법, 기밀 컴퓨팅 등이 있습니다. 싱가포르의 IMDA PET 샌드박스와 일본과 한국의 윤리적 AI 프로그램 등 주목할 만한 개발로 혁신이 가속화되고 PET가 금융, 헬스케어, 스마트 인프라 분야에서 중요한 툴로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측되며, 이는 고급 디지털 에코시스템, CCPA와 같은 엄격한 규제, AI와 빅데이터 이용 증가를 뒷받침하고 있습니다. 연계 학습, 동형 암호화, 안전한 멀티 파티 계산 등의 솔루션은 금융, 의료, 소매 등 업계에서 널리 채택되고 있습니다. 두드러진 동향으로는 프라이버시 중심의 머신러닝, 제로 지식 증명, 기밀 컴퓨팅 등이 있습니다. 최근의 동향으로는 FTC가 지원하는 오브리비아스 프록시와 멀티 파티 계산에 관한 연구, 양자 안전 암호 및 프라이버시 바이 디자인 모델에 대한 자금 제공 증가를 포함하여 지역 전체의 혁신을 촉진하고 데이터 보호를 강화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Privacy Enhancing Technologies (PETs) Market is accounted for $3972.90 million in 2025 and is expected to reach $21523.21 million by 2032 growing at a CAGR of 27.3% during the forecast period. Privacy Enhancing Technologies (PETs) refer to a range of methods and tools aimed at safeguarding personal data by limiting the exposure, processing, or sharing of identifiable information. These technologies support privacy, security, and regulatory compliance-such as with GDPR-through techniques like encryption, anonymization, and secure data handling. PETs help organizations and individuals manage data ethically, ensuring confidentiality, data integrity, and trust in both online and offline settings.
According to the studies, more than 65% of organizations implementing PETs provide software, and embed privacy, directly into their workflows.
Increase in cybersecurity incidents
The surge in data generated by IoT, cloud computing, and AI systems has widened the scope for potential breaches. Regulatory frameworks like GDPR and CCPA demand stringent data protection, but many firms face challenges in effective implementation. Advanced threats such as ransomware and deepfake-driven attacks are evolving faster than conventional security measures. Moreover, the intricate nature of PETs-such as federated learning and homomorphic encryption-can lead to exploitable weaknesses if not deployed correctly, increasing the overall vulnerability of digital infrastructures.
High implementation and maintenance costs
Solutions like federated learning, secure multi-party computation, and homomorphic encryption often require advanced infrastructure, expert talent, and regular system enhancements, driving up expenses. Integrating these technologies with existing legacy systems adds further complexity and financial strain. For many small and mid-sized organizations, the investment may not seem justifiable, hindering widespread adoption. Moreover, the need for continuous updates to meet shifting regulatory standards and emerging cyber threats increases long-term operational costs, making PETs less accessible in resource-limited environments.
Cross-border data collaboration
Global organizations increasingly require methods to share sensitive information across regions while complying with diverse privacy regulations. PETs such as secure multi-party computation, federated learning, and homomorphic encryption enable data analysis without revealing underlying datasets, helping maintain compliance with data sovereignty laws. International initiatives like Japan's Data Free Flow with Trust (DFFT) and collaborative efforts by the G7 and WTO are fostering standardized approaches. This push for privacy-respecting global data exchange is fueling the adoption of PET solutions.
Adoption hesitation due to performance concerns
Organizations often worry that implementing PETs may compromise system speed and efficiency. Solutions such as secure multi-party computation and homomorphic encryption can lead to increased processing time, higher computational demands, and scalability issues, particularly in data-intensive or real-time applications. These technical challenges may disrupt existing operations and reduce responsiveness. Furthermore, the lack of standardized performance metrics and uncertainty about integration with legacy systems contribute to hesitation. Consequently, many businesses postpone adoption, wary that enhanced privacy could negatively impact overall system performance and operational effectiveness.
The COVID-19 pandemic boosted the demand for Privacy Enhancing Technologies (PETs) as digital interactions in healthcare, remote work, and e-commerce grew rapidly. With more sensitive data being exchanged online, concerns over privacy and regulatory compliance intensified. PETs such as federated learning and secure multi-party computation offered secure data collaboration without exposing personal information. As a result, these technologies became vital for safeguarding privacy and maintaining trust in an increasingly digital environment.
The homomorphic encryption segment is expected to be the largest during the forecast period
The homomorphic encryption segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, fuelled by stricter data protection laws, growing demand for secure cloud-based analytics, and the need for privacy-preserving global data sharing. Notable trends include its convergence with AI, blockchain, and secure multi-party computation. Key advancements include ISO/IEC standardization, enhanced open-source tools like TFHE and OpenFHE, and improved performance for real-time use, making it more viable across industries such as healthcare, finance, and public services.
The compliance management segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the compliance management segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by evolving regulations like GDPR, CCPA, and HIPAA. To meet these requirements, organizations are turning to PETs such as differential privacy, zero-knowledge proofs, and secure multi-party computation for secure data handling. Emerging trends include AI-driven compliance tools, blockchain-enabled audit systems, and RegTech solutions for dynamic oversight. Recent innovations include cloud-based compliance dashboards, automated reporting mechanisms, and predictive analytics for identifying regulatory risks, positioning compliance as a proactive and privacy-focused strategy.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, due to stricter data protection laws, rapid digitization, and escalating cybersecurity risks. Nations such as India, Japan, China, and Singapore are embracing technologies like federated learning, homomorphic encryption, and secure multi-party computation to enable secure data sharing and meet compliance demands. Key trends include AI-enabled PET solutions, privacy-by-design approaches, and confidential computing. Notable developments, including Singapore's IMDA PET Sandbox and ethical AI programs in Japan and South Korea, are accelerating innovation and positioning PETs as critical tools across finance, healthcare, and smart infrastructure sectors.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fuelled by advanced digital ecosystems, strict regulations like CCPA, and rising use of AI and big data. Solutions such as federated learning, homomorphic encryption, and secure multi-party computation are being widely adopted in industries like finance, healthcare, and retail. Prominent trends include privacy-focused machine learning, zero-knowledge proofs, and confidential computing. Recent developments feature FTC-supported research on oblivious proxies and multi-party computation, along with increased funding for quantum-safe encryption and privacy-by-design models, driving innovation and strengthening data protection across the region.
Key players in the market
Some of the key players in Privacy Enhancing Technologies (PETs) Market include Google LLC, Cape Privacy, Microsoft Corporation, Inpher, Inc., IBM Corporation, Privitar, Cisco Systems, Inc., Duality Technologies, Intel Corporation, Fortinet, Inc., Oracle Corporation, Hewlett Packard Enterprise, Thales Group, Symantec, and McAfee, LLC.
In July 2025, Microsoft Corp. and The Premier League announced a five-year strategic partnership to transform how 1.8 billion fans in 189 countries engage with the world's most-watched football league. As part of the collaboration, Microsoft will become the official cloud and AI partner for the Premier League's digital platforms, modernizing the League's digital infrastructure, broadcast match analysis and organizational operations.
In June 2025, IBM and The All England Lawn Tennis Club announced new and enhanced AI-powered digital experiences coming to The Championships, Wimbledon 2025. Making its debut is 'Match Chat', an interactive AI assistant that can answer fans' questions during live singles matches. The 'Likelihood to Win' tool is also being enhanced, offering fans a projected win percentage that can change throughout each game.
In September 2023, Inpher, pioneers in privacy-enhanced computation announced their XOR Privacy-Preserving Machine Learning Platform is now available on the Oracle Cloud Marketplace. The XOR Platform enables data scientists to build better machine learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) models by running analytics on distributed data sources with cryptographic guarantees about the security of the data inputs.