Stratistics MRC 조사에 의하면, 세계의 사이버 위험 정량화 시장은 2025년에 3억 7,000만 달러 규모로 추산되고, 예측 기간 중에 CAGR 11.3%로 성장하여 2032년까지 8억 달러에 달할 전망입니다.
사이버 위험 정량화는 분석 모델을 통해 잠재적인 재무적 손실을 추정하고 사이버 위협을 평가하는 체계적인 프로세스입니다. 주관적인 평가에 의존하는 대신 보안 침해의 영향을 명확한 수치로 표현합니다. 이러한 접근 방식을 통해 조직은 심각한 취약점을 식별하고, 위험 우선순위를 관리하며, 사이버 보안 예산을 보다 효과적으로 배분할 수 있습니다. 기술적 이슈를 비즈니스 관련 지식으로 전환하여 경영진과의 커뮤니케이션을 개선하고, 규제 준수를 지원합니다. 리스크 정량화는 또한 다양한 공격 시나리오를 시뮬레이션하고, 기업이 예상 결과를 평가하고 통제 성과를 측정하는 데 도움이 됩니다. 궁극적으로 조직이 정보에 입각한 의사결정을 내리고, 사이버 보안 전략을 보다 광범위한 비즈니스 목표와 일치시킬 수 있도록 지원합니다.
PwC의 '세계 디지털 트러스트 인사이트 2025' 조사에 따르면, 사이버 위험를 상당 수준 측정하는 조직은 15%에 불과한 것으로 나타나, 이사회 차원의 요구가 증가하고 있음에도 불구하고 정량화 관행에는 큰 격차가 존재한다는 것을 보여줍니다. 정량화 관행에 큰 격차가 존재한다는 것을 강조하고 있습니다.
사이버 공격의 빈도와 고도화 추세
빈도와 고도화 측면에서 증가하는 사이버 위협은 사이버 위험 정량화 솔루션의 빠른 도입을 촉진하고 있습니다. 랜섬웨어, 멀티벡터 침입, 공급망 침해, AI를 활용한 공격과 같은 현대의 공격 기법은 기존의 정성적 방법으로는 조직의 진정한 재무적 리스크를 평가하기 어렵게 만들고 있습니다. 클라우드 플랫폼, 하이브리드 워크포스, IoT 생태계를 포함한 확대되는 디지털 환경은 불확실성을 더욱 증폭시키고 있습니다. 정량화 플랫폼은 데이터 도난, 다운타임, 시스템 장애, 협박 등에 대한 명확한 금전적 추정치를 제공합니다. 위협 행위자의 역량과 표적화가 진행됨에 따라, 조직은 통제 조치의 우선순위를 정하고, 의사결정을 개선하며, 강화된 사이버 보안 예산에 대한 경영진의 승인을 얻기 위해 상세한 정량화 모델에 대한 의존도를 높이고 있습니다.
고품질 데이터 확보의 어려움
사이버 위험 정량화 도입의 주요 장벽은 신뢰할 수 있는 재무적 영향 평가에 필수적인 종합적이고 신뢰할 수 있는 데이터가 부족하다는 점입니다. 많은 조직에서 상세한 사이버 사고 이력, 비용 내역, 표준화된 보고 관행이 부족하여 효과적인 모델 개발을 제한하고 있습니다. 복잡한 IT 환경, 레거시 시스템, 사일로화된 인프라는 정량화의 정확성을 떨어뜨리는 추가적인 데이터 불일치를 야기합니다. 엄격한 프라이버시 및 데이터 보호 규정은 정밀한 모델링에 필요한 기밀 정보에 대한 접근을 제한합니다. 정량화 플랫폼은 일관된 고품질 입력 데이터가 없으면 확률과 재정적 손실을 확실하게 예측할 수 없습니다. 그 결과, 기업들은 결과의 신뢰성에 의문을 품고 전략적 의사결정에 있어 정량화 도구에 의존하는 것을 주저할 수 있습니다.
AI 기반 및 자동화된 리스크 모델링의 확대
AI를 활용한 자동화된 리스크 모델은 사이버 위험 정량화 시장에 큰 성장 기회를 제공합니다. 보다 신속하고 신뢰할 수 있는 평가에 대한 수요가 증가함에 따라, AI는 복잡한 데이터 세트를 처리하고 위협의 거동을 파악하여 보다 정확한 재무적 위험 추정치를 생성할 수 있습니다. 자동화를 통해 부족한 사이버 보안 및 분석 전문가에 대한 의존도를 낮추고 전체 운영 부담을 줄일 수 있습니다. 머신러닝 시스템은 업데이트된 위협 피드를 사용하여 지속적으로 계산을 개선하여 일관된 정확도를 보장합니다. 이를 통해 조직은 선제적 대응을 강화하는 실시간 적응형 위험 지표를 확보할 수 있습니다. AI 기능이 발전함에 따라, 정량화 플랫폼은 더욱 확장성이 높고, 가격이 저렴하며, 업계 전반에 걸쳐 널리 채택될 것입니다.
빠르게 진화하는 사이버 위협 환경
사이버 위험 정량화 시장의 심각한 위협 중 하나는 사이버 위협이 기존 정량화 모델의 적응성을 능가하는 속도로 진화하고 있다는 점입니다. AI를 활용한 침해, 딥페이크 조작, 다층적 공급망 침입 등 새로운 공격 기법은 기존의 프레임워크로는 정확하게 포착하지 못할 수 있습니다. 사이버 범죄자들의 급속한 기술 혁신으로 인해 모델의 정확도가 떨어지고, 조직이 재무적 위험 추정에 대한 신뢰를 잃을 수 있습니다. 정적 모델이나 업데이트 빈도가 낮은 모델을 사용하는 기업은 위험 노출을 잘못 계산하여 위험한 사각지대를 만들 수 있습니다. 이러한 가변성은 벤더들에게 동적 위협 환경에서 지속적인 신뢰성을 보장하기 위해 툴의 지속적인 업그레이드, 실시간 위협 인텔리전스 내장, 고도의 적응형 모델링 시스템 구축을 요구하고 있습니다.
코로나19 팬데믹은 디지털 의존도를 가속화하고 조직을 더 높은 수준의 사이버 위험에 노출시킴으로써 사이버 위험 정량화 시장에 강력한 추진력을 제공했습니다. 원격 근무로 인해 공격 대상 영역이 확대되면서 랜섬웨어, 인증정보 도용, 클라우드 침입 등의 사고가 급증하고 있으며, 기업들은 재무적 노출을 보다 정확하게 측정할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 변화하는 위협 환경에서 정성적인 방법으로는 충분하지 않다고 판단한 경영진은 예산 제약 하에서 명확한 의사결정을 위해 정량화를 중요시하게 되었습니다. 이러한 도구는 손실 시나리오를 평가하고, 대책의 우선순위를 정하고, 투자 가치를 증명하는 데 도움이 되었습니다. 그 결과, 코로나19는 정량화를 선택적 지원 수단에서 현대 사이버 보안 전략의 중요한 구성 요소로 격상시켰습니다.
예측 기간 동안 금융 리스크 분야가 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 금융 리스크 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 기업들이 사이버 위협의 금전적 영향 평가에 중점을 두고 있기 때문입니다. 조직은 전략적 지출의 지침으로 침해 관련 비용, 랜섬웨어의 영향, 업무 중단 시간, 사후 복구 비용에 대한 정확한 추정치를 필요로 합니다. 정량화 플랫폼은 기술적 리스크를 재무적 통찰력으로 전환하여 경영진이 정보에 입각한 예산과 일치하는 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이사회가 사이버 보안 프로그램에 대한 재정적 책임성을 점점 더 많이 요구함에 따라, 기업들은 잠재적 손실을 예측하고 위험 수준과 완화 투자를 비교하는 모델에 의존하고 있습니다. 이러한 경제적 투명성과 측정 가능한 성과에 대한 강한 초점은 금융 리스크 분야를 정량화 노력의 주요 영역으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 기업이 클라우드 우선 전략을 채택하고 보다 적응력이 높은 보안 도구를 찾는 추세에 따른 것입니다. 클라우드 기반 정량화 솔루션은 신속한 도입, 운영 비용 절감, 최신 클라우드 인프라와의 뛰어난 호환성을 제공합니다. 기업이 멀티 클라우드 환경에 대한 의존도가 높아짐에 따라, 다양하고 빠르게 변화하는 환경 전반에 걸쳐 위험을 평가할 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 클라우드 기반 시스템은 자동 업데이트, 확장 가능한 분석, 집단적 위협 인텔리전스에 대한 지속적인 액세스를 제공하여 정확성과 대응력을 높입니다. 이러한 장점으로 인해 클라우드 도입이 기존 설정보다 매력적이어서 채택이 가속화되고 있습니다. 클라우드 기반 부문은 이 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 선진적인 사이버 보안 생태계, 주요 기업, 엄격한 규제 환경을 배경으로 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 특히 미국은 정량화 기술, 리스크 평가, 보험 인수에 있어 강력한 혁신을 배경으로 큰 영향력을 가지고 있습니다. 이 지역의 대기업들은 재무적 관점에서 위험을 평가하는 것을 우선시하고 있으며, 정량화 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 지역의 심층적인 위협 인텔리전스 역량과 사이버 위험 모델링 및 이사회 차원의 보고에 대한 막대한 투자가 결합되어 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 전략적 초점을 통해 북미는 전 세계 사이버 위험 정량화의 벤치마크로서 입지를 다지고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 이러한 급격한 성장은 중국, 인도, 일본 등 경제권의 급속한 디지털 전환과 이에 따른 사이버 위협에 대한 노출 증가에 의해 주도되고 있습니다. 이 지역의 기업들은 위험을 실시간으로 모니터링하고 측정하기 위해 클라우드 기반의 정량화에 중점을 둔 플랫폼을 빠르게 도입하고 있습니다. 한편, 사이버 보안 규제 강화와 사이버 복원력 관련 국가 전략이 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 조직의 현대화와 디지털화가 진행됨에 따라 아시아태평양은 사이버 위험 정량화 도구 시장 확대를 주도할 준비가 되어 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Cyber Risk Quantification Market is accounted for $0.37 billion in 2025 and is expected to reach $0.80 billion by 2032 growing at a CAGR of 11.3% during the forecast period. Cyber Risk Quantification is a disciplined process that evaluates cyber threats by estimating their potential financial losses through analytical models. Instead of relying on subjective ratings, it provides clear numerical values to represent the impact of security breaches. This approach helps organizations identify critical weaknesses, manage risk priorities, and distribute cybersecurity budgets more effectively. By converting technical issues into business-relevant insights, it improves communication with executives and supports regulatory compliance. Risk quantification also enables simulation of diverse attack scenarios, helping firms gauge probable outcomes and measure control performance. Ultimately, it empowers organizations to make informed decisions and align cybersecurity strategies with broader business objectives.
According to PwC's Global Digital Trust Insights 2025 survey, data reveals that only 15% of organizations are measuring cyber risk to a significant extent, highlighting a major gap in quantification practices despite rising board-level demand.
Rising frequency & sophistication of cyberattacks
Growing cyber threats, both in frequency and sophistication are driving rapid adoption of Cyber Risk Quantification solutions. Modern attacks-ransomware, multi-vector intrusions, supply-chain compromises, and AI-powered exploits-make it difficult for organizations to evaluate their true financial exposure using traditional qualitative methods. Expanding digital environments, including cloud platforms, hybrid workforces, and IoT ecosystems, further amplify uncertainties. Quantification platforms offer clear monetary estimates for data theft, downtime, system disruption, and extortion. As threat actors become more capable and targeted, organizations increasingly depend on detailed quantification models to prioritize controls, improve decision-making, and obtain executive approval for enhanced cybersecurity budgets.
Limited availability of high-quality data
A key barrier to Cyber Risk Quantification adoption is the scarcity of comprehensive, trustworthy data essential for producing dependable financial impact assessments. Many organizations lack detailed cyber incident histories, cost breakdowns, or standardized reporting practices, restricting effective model development. Complex IT setups, legacy systems, and siloed infrastructures create additional data inconsistencies that reduce quantification accuracy. Strict privacy and data protection rules also limit access to sensitive information needed for precise modeling. Without consistent, high-quality inputs, quantification platforms cannot confidently predict probabilities or financial losses. Consequently, companies may question the credibility of results and become reluctant to rely on quantification tools for strategic decisions.
Expansion of AI-driven and automated risk modeling
AI-enabled and automated risk models present a major growth opportunity for the Cyber Risk Quantification Market. With increasing demand for faster, more reliable assessments, AI can process complex datasets, identify threat behaviors, and produce financial risk estimates with improved precision. Automation helps reduce reliance on scarce cybersecurity and analytics specialists, lowering overall operational burdens. Machine learning systems refine calculations continuously using updated threat feeds, ensuring consistent accuracy. This allows organizations to obtain real-time, adaptive risk metrics that strengthen proactive planning. As AI capabilities advance, quantification platforms will become more scalable, affordable, and widely adopted across industries.
Rapidly evolving cyber threat landscape
One significant threat to the Cyber Risk Quantification Market is the speed at which cyber threats evolve, often surpassing the adaptability of existing quantification models. New attack types-AI-enabled breaches, deepfake manipulation, and multi-layered supply-chain intrusions-may not be accurately captured by outdated frameworks. As cybercriminals innovate rapidly, model accuracy can decline, causing organizations to lose confidence in financial risk estimates. Companies using static or infrequently updated models may miscalculate exposure, creating dangerous blind spots. This volatility pressures vendors to consistently upgrade tools, incorporate real-time threat intelligence, and build highly adaptive modeling systems to ensure ongoing reliability in dynamic threat environments.
The Covid-19 pandemic created strong momentum for the Cyber Risk Quantification Market by accelerating digital dependence and exposing organizations to higher levels of cyber risk. With remote work expanding attack surfaces, incidents such as ransomware, credential theft, and cloud intrusions grew sharply, forcing companies to seek more accurate ways to measure financial exposure. Qualitative methods proved inadequate in the shifting threat landscape, leading executives to favor quantification for clearer decision-making under budget constraints. These tools helped businesses evaluate loss scenarios, prioritize controls, and demonstrate investment value. As a result, Covid-19 elevated quantification from optional support to a critical component of modern cybersecurity strategies.
The financial risk segment is expected to be the largest during the forecast period
The financial risk segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because enterprises focus heavily on assessing the monetary consequences of cyber threats. Organizations require precise estimates of breach-related costs, ransomware impacts, operational downtime, and post-incident recovery to guide strategic spending. Quantification platforms translate technical exposures into financial insights, enabling leadership teams to make informed, budget-aligned decisions. As boards increasingly push for financial accountability in cybersecurity programs, businesses depend on models that forecast potential losses and compare risk levels with mitigation investments. This strong focus on economic clarity and measurable outcomes positions the financial risk segment as the dominant area within quantification efforts.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate as enterprises adopt cloud-first strategies and seek more adaptable security tools. Cloud-based quantification solutions deliver rapid setup, lower operational overhead, and better compatibility with modern cloud infrastructures. With businesses increasingly relying on multi-cloud ecosystems, they need platforms capable of evaluating risks across diverse, fast-changing environments. Cloud-enabled systems offer automated updates, scalable analytics, and continuous access to collective threat intelligence, enhancing accuracy and responsiveness. These advantages make cloud deployments more appealing than traditional setups, resulting in accelerated adoption and positioning the cloud-based segment as the fastest-growing area in this market.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, driven by its advanced cybersecurity ecosystem, leading enterprises, and demanding regulatory environment. The United States is especially influential, backed by strong innovation in quantification technology, risk assessment, and insurance underwriting. Large organizations in this region prioritize translating risk into financial terms, which heightens demand for quantification platforms. The region's deep threat intelligence capabilities, combined with significant investments in cyber risk modeling and board-level reporting, further bolster adoption. This strategic focus establishes North America as the benchmark for cyber risk quantification globally.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. This surge is driven by rapid digital transformation in economies like China, India, and Japan, and the corresponding increase in cyber threat exposure. Enterprises in the region are rapidly deploying cloud-based and quantification-focused platforms to monitor and measure their risk in real time. Meanwhile, tighter cybersecurity regulations and national strategies on cyber resilience bolster demand even more. As organizations modernize and digitize, Asia-Pacific is poised to lead the market expansion for cyber risk quantification tools.
Key players in the market
Some of the key players in Cyber Risk Quantification Market include Bitsight Technologies Inc., SecurityScorecard Inc., RiskLens Inc., CyberCube Analytics Inc., Safe Security Inc., Balbix, Inc., Kovrr, Oliver Wyman Inc., PwC (PricewaterhouseCoopers), Protiviti Inc., IBM, Optiv Security Inc., ISACA, Axio Global and KPMG.
In November 2025, IBM and Atruvia AG have sealed a long-term collaboration that paves the way for sustainable and state-of-the-art IT platforms for the banking of tomorrow. Atruvia will use IBM z17, which was announced earlier this year, as a cornerstone support its mission critical operations including the core banking system.
In September 2025, SecurityScorecard Inc. disclosed that it recently acquired HyperComply Inc., a Canadian startup that offers an artificial intelligence-powered platform for security questionnaire automation and compliance management, for an undisclosed sum. Founded in 2019, HyperComply offers a platform that helps both sales and security teams respond to security questionnaires. The system combines machine learning and AI-assisted drafting with human verification to ensure answers are accurate while reducing the work and time needed.
In November 2024, BitSight Technologies, Inc. announced an agreement to acquire the cyber threat intelligence firm Cybersixgill for $115 million. Bitsight, a more than decade-old security rating company, aims to use the real-time intelligence collected by the Tel Aviv-based data firm to mitigate customer supply chain threats. Cybersixgill, formed in 2014 and formerly called Sixgill, looks at data from the deep and clear web, including chat groups, as well as underground criminal forums markets where specialized software is needed.