새로운 보고서에 따르면 2025년까지 인공 지능(AI) 소프트웨어 시장은 2021년의 33억 달러에서 64억 달러로 확대될 것입니다. 그리고 사이버 보안은 AI 지출에서 가장 빠르게 성장하는 카테고리로, 22.3%의 CAGR(복합 연간 성장률)의 지출 증가를 경험하고 있습니다.
이는 Forrester Research의 "글로벌 AI 소프트웨어 예측 2022"에 따른 것입니다. 보고서는 “사이버 보안은 공격에 대한 실시간 모니터링과 대응에 중점을 둔 가장 빠른 AI 소프트웨어 성장 카테고리”라고 설명했다. 다음 두 범주인 고객 및 인적 자본 관리(22%)와 프로세스 최적화, 지식 및 데이터 인텔리전스(18.3%)에도 사이버 보안 요소가 있으므로 보안 도구 제조업체에 미치는 영향은 훨씬 더 클 수 있습니다.
이는 기업이 AI로 강화된 소프트웨어 및 서비스에 중점을 둔 것과 일치합니다. 예를 들어, 신용 거대 기업 Visa는 XNUMX억 달러를 투자했다고 밝혔습니다. 데이터 분석 및 AI 지난 XNUMX년 동안. 전자 상거래의 성장에도 불구하고 사기율을 Visa가 말하는 역사적 최저 수준으로 유지하기 위해 기존의 사이버 보안 조치와 함께 이러한 도구를 사용하고 있습니다.
조직은 어디에서나 사이버 보안을 위해 AI를 배포할 수 있습니다. 반복적인 행동과 예상되는 행동를 포함한 공격 표면 관리, 확장 탐지 및 대응(XDR), 사용자 및 엔티티 행동 분석(UEBA). Forrester는 SentinelOne을 XDR 성공 사례의 주요 사례로 언급하면서 회사의 전년 대비 120% 매출 성장 2022 회계연도에. XNUMX월에 SentinelOne 신원 위협 탐지 및 대응 추가 Attivo Networks를 인수했을 때 플랫폼에 적용되었습니다.
AI 도구는 특정 장치 또는 계정의 정상적인 활동이 무엇인지 학습한 다음 해당 엔드포인트가 표준을 벗어나 작동할 때 플래그를 지정할 수 있습니다. 그런 자동 감지 네트워크의 모든 부분을 사람의 눈으로 볼 수 있을 만큼 충분한 인력을 배치하는 것이 불가능하다는 점을 고려하면 매우 중요합니다. 그리고 연구자들은 방법을 찾고 있습니다. 큰 언어 모델 적용 익스플로잇 포럼의 네트워크 추적과 같은 실용적인 작업에 GPT-3과 같은. 이러한 발전에 대한 몇 가지 관점을 제공하기 위해 Dark Reading은 보고서를 발표했다. XNUMX월에는 "기계 학습, AI 및 딥 러닝이 사이버 보안을 개선하는 방법"에서 벤더의 AI 주장을 평가하고 성공 기준을 정의하는 방법에 대해 설명합니다.
AI 갤럽의 한 가지 문제는 인간 분석가가 경고 피로를 유발하지 않고 평가하는 데 필요한 플래그를 지정하도록 시스템을 설정하는 문제입니다. 2022년 초 한 설문조사에 따르면 IT 보안 직원의 거의 절반(46%)이 AI 시스템이 너무 많은 위양성 경고 해결합니다. 낙관론자는 볼 것이다 위양성 문제 그러나 성장을 위한 기회로 미세 조정 서비스를 위한 새로운 시장을 엽니다.
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