소개
세계 보안 자동화 산업은 빠르게 성장하고 있습니다. 보안 자동화 시장은 2025년부터 2031년까지 연평균 성장률 14.8%에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 사이버 위협의 발생 및 복잡성 증가, 글로벌 클라우드 및 DevOps 모델 도입, 규제 요건, 그리고 더 빠르고 효과적인 보안 운영에 대한 요구가 주도하고 있습니다.
보안 자동화는 일반적으로 SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응), SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리), XDR(확장 탐지 및 대응), RPA(로봇 프로세스 자동화)와 같은 보안, 위협 탐지 및 해결을 위한 기술과 서비스를 통칭하는 용어입니다. AI/ML을 활용하여 수작업을 줄이고, 대응 시간을 단축하고, 오류율을 낮추고, 조직의 보안 태세를 강화합니다. 폭주하는 경보, 숙련된 보안 분석 역량 부족, 복잡한 공격 영역 등을 경험하는 기업에게 자동화는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
샘플 보고서 받기: https://www.theinsightpartners.com/sample/TIPRE00039616
성장 전략
플랫폼 통합 및 통합: 업계는 포인트 솔루션 대신 탐지, 오케스트레이션, 대응 및 자동화를 통합하는 단일 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 예를 들어, Palo Alto Networks는 능동적 노출 관리 및 자동 복구 기능을 갖춘 Cortex XSIAM 3.0 플랫폼을 출시했습니다.
AI/ML 및 생성 AI 활용: AI/ML 분석과 결합하면 자동화가 더욱 강화되어 알림을 필터링하고, 불필요한 요소를 제거하고, 사고 대응을 자동화할 수 있습니다. Palo Alto의 "Precision AI" 패키지가 그 예입니다.
M&A와 생태계 성장: 대형 공급업체는 역량을 구축하기 위해 인수 또는 합병을 추진하고 있습니다. 예를 들어, Palo Alto가 ID 보안의 대표 기업인 CyberArk를 인수하려는 움직임이 있습니다.
산업별 수직 및 지리적 확장 솔루션: 기업은 규제 감시가 엄격하고 사이버 위험이 증가하는 고위험 수직(금융, 의료) 및 지역(아시아 태평양)에 적응합니다.
관리형 서비스 및 아웃소싱: 내부 전문성이 여전히 제한적이기 때문에 대부분의 조직에서는 보안 자동화 업무를 자동화 스택과 관리형 탐지/대응 프로세스를 도입하는 MSSP(관리형 보안 서비스 제공업체)에 아웃소싱하고 있습니다.
미래 트렌드 및 기회
AI 에이전트 및 머신 ID 보안: 기업들이 AI 에이전트, IoT 기기, 자율 시스템을 구축함에 따라 머신 ID는 폭발적으로 증가하고 있습니다. CyberArk는 인간, 머신, AI 에이전트의 ID를 보호하기 위해 플랫폼을 확장하고 있습니다.
CI/CD 파이프라인의 DevSecOps 및 보안 자동화: 점점 더 많은 조직이 소프트웨어 수명 주기 초기에 보안을 통합함에 따라 보안 자동화 도구가 CI/CD 파이프라인에 연결되고 좌측으로 전환하는 방식이 도입되었습니다.
클라우드 네이티브 및 멀티 클라우드 자동화: 클라우드 도입으로 인해 클라우드 포스처, 런타임, 앱 보안 및 컨테이너 환경의 자동화가 핵심 과제로 떠올랐습니다. Palo Alto의 "Cortex Cloud"는 이러한 과제를 해결하는 솔루션입니다.
규제/규정 준수 자동화: 규제 요구가 더욱 엄격해짐에 따라(데이터 보호, 개인정보 보호, 중요 인프라) 자동화는 감사, 로깅, 수정 워크플로를 지원합니다.
중소기업 시장 성장: 대기업이 가장 먼저 도입했지만, 소규모 조직도 간소화된 자동화 도구, SaaS 제공 모델, 비용 효율적인 관리 서비스를 주도하면서 성장 기회가 됩니다.
인도/아시아 태평양 지역의 지역적 성장: 신흥 시장에서는 보안 성숙도를 극복하기 위해 자동화에 더 많은 비용을 지출하고 있으며, 이를 통해 공급업체가 솔루션을 현지화할 수 있는 기회가 생깁니다.
주요 세그먼트
제공함으로써
솔루션
서비스
기술로
AI와 ML
예측 분석
RPA
사용자 행동 및 엔터티 행동 분석
응용 프로그램별
네트워크 보안
그래요
엔드포인트 보안
사고 대응 관리
수직별
BFSI
조작
미디어 및 엔터테인먼트
에너지 및 유틸리티
소매 및 전자상거래
주요 참여자 및 최근 개발 사항
팔로알토 네트웍스
클라우드 보안 솔루션의 최신 버전인 Cortex Cloud를 출시했습니다. 이 솔루션은 자동화된 수정, AI 기반 우선순위 지정, 코드-클라우드-SOC 간 단일 워크플로를 제공합니다.
노출 관리(최대 99%까지 노이즈 제거)와 사전 예방적 SOC 프로세스를 자동화하도록 설계된 Cortex XSIAM 3.0을 출시했습니다.
플랫폼 전략에 ID 보안을 통합하기 위해 CyberArk를 인수한다는 계획을 발표했습니다.
이러한 조치는 자동화되고 AI 기반의 엔드투엔드 보안 프로세스를 향한 협력적인 움직임을 보여줍니다.
스플렁크
Splunk Enterprise Security 8.2에 대한 주요 업그레이드가 출시되어 알림 우선순위 지정, 사용자 정의 검색 쿼리 생성 및 플레이북 자동화를 위한 AI와 자동화가 통합되었습니다.
자동화된 계측(OpenTelemetry)과 대규모 Kubernetes/클라우드 환경을 위한 서비스 인벤토리 자동화를 통해 강화된 관찰성 플랫폼입니다.
SOC 자동화(Splunk ES 8.2 기반)를 위한 에이전트 AI 도구와 Cisco의 광범위한 보안 포트폴리오와의 긴밀한 통합을 미리 볼 수 있는 .conf25 컨퍼런스를 주최했습니다.
이러한 발전은 보안 자동화와 관찰성, 분석을 융합하려는 Splunk의 노력을 잘 보여줍니다.
사이버아크
기업 전체에서 머신 ID에 대한 자동화된 가시성과 제어를 가능하게 하는 머신 ID 보안 포트폴리오에 심층적인 검색 및 컨텍스트 기능을 추가했습니다.
AI 에이전트에 대한 신원 우선 보호를 확장하기 위해 CyberArk Secure AI Agents 솔루션을 도입했습니다. 이 솔루션은 AI 에이전트를 지속적인 검색 및 제어가 필요한 특권 신원으로 처리합니다.
CyberArk는 신원 측면(인간, 기계, AI 에이전트)을 강조함으로써 자동화된 보안 운영의 핵심에 확고히 자리 잡고 있습니다.
결론
보안 자동화 기회는 분명히 전환점에 있습니다. 기업들이 확장되는 공격 영역, 증가하는 클라우드 및 AI/에이전트 기반 위험 노출, 그리고 지속적인 기술 부족에 직면하고 있는 상황에서, 자동화된 보안 사고 대응은 확장 가능하고 안정적인 방어를 위한 매력적인 방안을 제시합니다. 예상되는 성장세(2030년까지 229억 달러)는 이러한 기회의 범위를 분명히 보여줍니다. 엔드 투 엔드 플랫폼, 강력한 자동화/AI, 신원 중심 기능, 그리고 합법적인 서비스를 제공하는 벤더들이 유리한 고지를 점할 것입니다.
특히 고위험 산업에 종사하거나 클라우드/AI 전환을 겪고 있는 기업의 경우, 자동화 기술을 도입하는 것만이 중요한 것이 아니라 이를 절차에 통합하고, 현재 워크플로와 연결하고, 이러한 프로세스를 효과적으로 활용하도록 그룹을 재조정하는 것이 중요합니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
"보안 자동화"는 정확히 무엇을 말하는가요?
보안 자동화는 경보 분류, 위협 탐지, 사고 조사, 대응 오케스트레이션, 취약점 점검 및 해결과 같은 보안 작업을 사람의 수동 개입 없이(또는 이를 최소화하여) 자동으로 실행하는 기술입니다. 보안 자동화는 속도 향상, 운영 오버헤드 감소, 그리고 인적 오류 완화를 가능하게 합니다.
보안 자동화 시장이 왜 이렇게 빠르게 성장하고 있을까요?
여러 요인이 영향을 미칩니다. 사이버 공격의 빈도 및 정교화 증가, 클라우드/멀티 클라우드 및 DevOps 아키텍처 도입 증가, 인재 부족, 규제, 그리고 비판에 따른 비용 및 결과 증가 등이 있습니다. 자동화는 탐지 및 대응 속도를 높이고 효율성을 향상시킵니다.
자동화가 보안 분석을 대체하게 될까요?
완전히 그렇지는 않습니다. 자동화는 분석을 보완하여, 단순하고 가치가 낮은 업무에서 벗어나 더 가치 있는 조사, 전략 수립, 그리고 의사 결정에 집중할 수 있도록 합니다. 좋은 자동화는 완전한 자율성이 아니라, 인간이 루프에 참여하는 것입니다.
일반적인 보안 자동화 사용 사례는 무엇입니까?
자동 알림 분류 및 우선 순위 지정
자동화된 사고 대응(예: 손상된 호스트 격리)
취약성 관리 및 패치 오케스트레이션
잘못된 구성에 대한 클라우드 포스처 수정
ID/권한 자동화(적시 액세스)
CI/CD 파이프라인의 DevSecOps 자동화
채택에 있어 주요 과제는 무엇입니까?
과제는 다음과 같습니다. 기술 부족, 레거시 도구 단편화, 경고 과부하, 조직의 저항/관성, 자동화 ROI 측정의 과제, 보안 제어 자체가 새로운 위협(예: 자동화 실수, 가짜 경보)을 생성하지 않도록 하는 것.
