세계의 엔드포인트 탐지·대응(EDR) 시장은 2025년 33억 3,000만 달러에서 2031년까지 135억 1,000만 달러로 대폭 확대하며, CAGR 26.29%로 추이할 것으로 예측됩니다.
EDR 솔루션은 사용자 단말기를 지속적으로 모니터링하고, 의심스러운 동작이나 무단 접근을 감지하고 무력화시키는 역할을 담당하는 중앙 집중식 보안 시스템 역할을 합니다. 이러한 시장 성장은 주로 고도화되는 사이버 공격 증가와 조직의 공격 대상 영역이 확대된 하이브리드 업무 모델로의 광범위한 전환에 의해 주도되고 있습니다. 또한 데이터 프라이버시에 대한 엄격한 규제 요건으로 인해 신속한 사고 대응을 보장하기 위해 네트워크 활동에 대한 지속적인 가시성이 요구되고 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 33억 3,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 135억 1,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 26.29% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 금융 |
| 최대 시장 | 아시아태평양 |
2024년 SANS Institute의 보고서에 따르면 조사 대상 조직의 42%가 확장형 및 엔드포인트 감지 툴을 위협 감지에 가장 효과적인 기술로 인식하고 있다고 합니다. 그러나 이러한 인식에도 불구하고 시장 확대를 가로막는 주요 장벽은 복잡한 텔레메트리 데이터를 해석하고 이러한 시스템이 생성하는 방대한 양의 경고를 처리하는 데 필요한 숙련된 사이버 보안 전문가의 심각한 부족입니다.
랜섬웨어와 지능형 지속 공격(APT)이 고도화되면서 엔드포인트 감지 및 대응(EDR) 시스템 도입이 가속화되고 있습니다. 알려진 시그니처 매칭에 의존하는 기존 안티바이러스 소프트웨어와 달리, EDR 플랫폼은 지속적인 행동 모니터링을 통해 표준 경계 방어를 우회하는 악의적인 행동을 감지합니다. 공격자가 복잡한 파일리스 기법과 인증정보 탈취를 통해 기업 네트워크에 침입하여 기밀 데이터를 암호화하는 사례가 증가함에 따라 이 기능은 매우 중요합니다. 2024년 4월 발표된 Sophos의 'The State of Ransomware 2024' 보고서에 따르면 지난 1년간 59%의 조직이 랜섬웨어 공격을 경험했으며, 업무 연속성을 보장하기 위한 상시 모니터링과 신속한 봉쇄를 위한 솔루션의 필요성이 대두되고 있습니다. 솔루션의 시급성을 강조하고 있습니다.
또한 자동 응답을 위한 인공지능(AI)과 머신러닝의 통합은 경보 피로도를 줄이고 반응 지연을 줄여 시장 성장을 가속화할 것입니다. 최신 EDR 에이전트는 이러한 기술을 활용하여 방대한 엔드포인트 텔레메트리 데이터세트를 자율적으로 분석하여 사람의 즉각적인 개입 없이 실제 보안 사고와 양성 이상을 필터링하고, 공격자가 감지되지 않은 상태를 유지하는 시간을 단축합니다. IBM의 '데이터 침해 비용 보고서 2024'(2024년 7월)에 따르면 첨단 보안 AI와 자동화를 도입한 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 98일 더 빨리 침해사고를 억제할 수 있다고 합니다. 또한 Check Point Software의 2024 보고서는 조직이 주당 평균 1,308건의 사이버 공격에 직면하고 있으며, 자동화된 EDR 솔루션이 기업 환경을 보호하기 위해 관리해야 할 위협의 방대한 규모를 강조하고 있습니다.
고도로 숙련된 사이버 보안 전문가의 심각한 부족은 엔드포인트 감지 및 대응(EDR) 시장 성장에 심각한 장벽으로 작용하고 있습니다. 이러한 시스템은 대량의 복잡한 텔레메트리 데이터와 경고를 생성하며, 무해한 이상 징후와 실제 위협을 구분하기 위해서는 사람의 분석이 필수적입니다. 조직이 이러한 데이터를 해석할 수 있는 충분한 인력이 부족하면 운영상의 병목 현상과 경보 피로도가 발생하여 소프트웨어의 실용적 가치가 떨어집니다. 그 결과, 잠재적 구매자는 필요한 워크플로우를 효과적으로 관리할 수 있는 내부 역량이 부족하여 감지 플랫폼에 대한 투자를 연기하거나 제한하는 경우가 많습니다.
이러한 인력 부족은 보안 운영의 확장성을 제한하여 시장 매출에 직접적인 영향을 미칩니다. 유능한 분석가를 채용하는 데 드는 비용과 어려움이 기술적 이점을 능가하는 경우, 기업은 종합적인 모니터링 툴을 도입하는 것을 꺼려할 수 있습니다. ISC2에 따르면 2024년 전 세계 사이버 보안 인력 부족은 480만 명에 달할 전망입니다. 이러한 지속적인 인력 부족으로 인해 많은 기업이 보안 인프라를 최소화할 수밖에 없었고, 전문적인 관리에 의존하는 엔드포인트 솔루션의 전반적인 도입 속도가 느려지고 있습니다.
독립형 엔드포인트 감지 및 대응(EDR)에서 확장된 감지 및 대응(XDR) 에코시스템으로의 전환은 시장의 근본적인 구조적 진화를 보여줍니다. 조직은 네트워크, 클라우드 워크로드, ID 시스템 전반에 걸친 텔레메트리를 상관관계 분석하여 기존 에이전트로는 감지할 수 없는 복잡한 킬체인을 가시화하는 XDR 플랫폼으로 고립된 엔드포인트 모니터링을 점차 대체하고 있습니다. 이러한 전환은 공격자들이 클라우드 인프라 및 인증정보 악용에 초점을 맞추면서 엔드포인트만으로는 종합적인 방어가 불가능해졌기 때문으로 분석됩니다. CrowdStrike의 '2024 세계 위협 보고서'(2024년 2월)에서는 클라우드 환경 침입이 전년 대비 75% 증가했다고 지적하며, 물리적 장치를 넘어 기업 전체의 디지털 자산을 포괄하는 감지 능력의 확장이 시급하다고 강조하고 있습니다.
동시에, 생성형 AI의 통합은 고급 보안 운영에 대한 접근을 민주화하여 위협 조사에 혁명을 일으키고 있습니다. 백엔드 이상 징후 감지에 초점을 맞춘 기존 머신러닝과 달리, 생성형 AI는 분석가가 자연 언어로 데이터세트를 쿼리하고, 인시던트 요약을 자동 생성하고, 가이드된 복구 절차를 안내받을 수 있도록 지원합니다. 이러한 추세는 기술적 장벽을 낮추고, 기존에는 전용 쿼리 언어에 대한 전문 지식이 필요했던 복잡한 위협 헌팅 업무를 젊은 직원들도 수행할 수 있게 합니다. Splunk의 'State of Security 2024' 보고서(2024년 4월)에 따르면 보안 책임자의 91%가 사이버 보안 운영에 특화된 생성형 AI를 활용하고 있으며, 애널리스트의 생산성 향상을 위한 언어 모델 기반 기능이 업계 전반에 빠르게 확산되고 있다고 밝혔습니다. 빠르게 확산되고 있는 것으로 나타났습니다.
The Global Endpoint Detection and Response (EDR) market is projected to expand significantly, rising from USD 3.33 Billion in 2025 to USD 13.51 Billion by 2031, representing a CAGR of 26.29%. EDR solutions operate as centralized security systems tasked with continuous monitoring of user devices to detect and neutralize suspicious behavior or unauthorized access. This market growth is primarily fueled by the increasing volume of sophisticated cyberattacks and the widespread shift to hybrid work models, which have enlarged the organizational attack surface. Furthermore, strict regulatory mandates concerning data privacy require constant visibility into network activities to guarantee swift incident response.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 3.33 Billion |
| Market Size 2031 | USD 13.51 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 26.29% |
| Fastest Growing Segment | Finance |
| Largest Market | Asia Pacific |
In 2024, the SANS Institute reported that 42 percent of surveyed organizations considered extended and endpoint detection tools to be their most effective technology for threat detection. Despite this recognition, a major obstacle hindering broader market expansion is the severe shortage of skilled cybersecurity professionals needed to interpret complex telemetry and handle the massive volume of alerts these systems produce.
Market Driver
The increasing sophistication of ransomware and advanced persistent threats acts as a major driver for the adoption of endpoint detection and response systems. Unlike traditional antivirus software that depends on matching known signatures, EDR platforms employ continuous behavioral monitoring to spot malicious actions that often evade standard perimeter defenses. This capability is vital as attackers increasingly use intricate fileless methods and credential theft to breach corporate networks and encrypt sensitive data. According to Sophos' 'The State of Ransomware 2024' report from April 2024, 59 percent of organizations experienced a ransomware attack in the previous year, highlighting the urgent need for solutions that offer constant surveillance and rapid containment to ensure operational continuity.
Furthermore, the integration of artificial intelligence and machine learning for automated response accelerates market growth by mitigating alert fatigue and reducing reaction latency. Modern EDR agents leverage these technologies to autonomously analyze vast endpoint telemetry datasets, filtering benign anomalies from actual security incidents without immediate human input, thereby shortening the time attackers remain undetected. IBM's 'Cost of a Data Breach Report 2024' (July 2024) noted that organizations utilizing extensive security AI and automation contained breaches 98 days faster than those without such capabilities. Additionally, Check Point Software reported in 2024 that organizations faced an average of 1,308 weekly cyberattacks, emphasizing the immense threat volume that automated EDR solutions must manage to protect enterprise environments.
Market Challenge
A critical deficiency in skilled cybersecurity professionals poses a significant hurdle to the growth of the Endpoint Detection and Response market. These systems produce large volumes of complex telemetry and alerts that necessitate human analysis to distinguish between harmless anomalies and genuine threats. When organizations lack adequate personnel to interpret this data, they suffer from operational bottlenecks and alert fatigue, which diminishes the software's practical value. As a result, potential buyers frequently postpone or limit their investment in detection platforms because they lack the internal capability to manage the required workflows effectively.
This workforce shortage directly affects market revenue by restricting the scalability of security operations. Companies are less inclined to adopt comprehensive monitoring tools if the expense and difficulty of recruiting qualified analysts outweigh the technical benefits. According to ISC2, the global cybersecurity workforce gap reached 4.8 million professionals in 2024. This persistent lack of available talent compels many enterprises to maintain leaner security infrastructures, thereby slowing the overall adoption rate of endpoint solutions that depend on expert management.
Market Trends
The shift from standalone Endpoint Detection and Response to Extended Detection and Response (XDR) ecosystems marks a fundamental structural evolution in the market. Organizations are increasingly replacing isolated endpoint monitoring with XDR platforms that correlate telemetry across networks, cloud workloads, and identity systems to reveal complex kill chains that evade traditional agents. This transition is driven by adversaries refocusing on cloud infrastructure and credential abuse, making endpoint-only visibility inadequate for comprehensive defense. CrowdStrike's '2024 Global Threat Report' (February 2024) noted a 75 percent year-over-year increase in cloud environment intrusions, underscoring the urgent need for solutions that extend detection capabilities beyond the physical device to cover the entire enterprise digital estate.
Simultaneously, the integration of Generative AI is revolutionizing threat investigation by democratizing access to advanced security operations. Unlike traditional machine learning focused on backend anomaly detection, Generative AI enables analysts to query datasets using natural language, automatically produce incident summaries, and receive guided remediation steps. This trend lowers technical barriers, allowing junior staff to perform complex threat-hunting tasks that previously required specialized knowledge of proprietary query languages. According to Splunk's 'State of Security 2024' report (April 2024), 91 percent of security leaders use generative AI specifically for cybersecurity operations, highlighting the rapid industry-wide adoption of these language-model-driven capabilities to enhance analyst productivity.
Report Scope
In this report, the Global Endpoint detection response (EDR) Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Endpoint detection response (EDR) Market.
Global Endpoint detection response (EDR) Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: