01 디지털 전환으로 인한 사이버 보안의 중요성 증대 디지털화와 클라우드 서비스로의 전환이 지속됨에 따라 기업들은 공격 표면, 즉 권한 없는 사용자가 접근을 시도하거나 데이터를 추출할 수 있는 잠재적 진입점의 총 수를 크게 늘렸습니다. 이러한 공격 표면의 확대로 인해 포괄적인 공격 표면 관리(ASM) 솔루션에 대한 필요성이 시급해졌습니다. 미국 정부 기관의 보고서에 따르면 2026년까지 조직의 60%가 공식적인 ASM 프로그램을 운영할 것으로 예측되는데, 이는 2021년의 10% 미만에서 크게 증가한 수치입니다.데이터 유출로 인한 비용 증가가 ASM(공격 표면 관리)의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 예를 들어, IBM의 2021년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 의료 산업의 평균 유출 비용이 923만 달러에 달해 가장 높았으며, 전 세계 평균 유출 비용은 424만 달러였습니다. 사이버 위협이 점점 더 정교해지고 피해 규모가 커짐에 따라 강력한 공격 표면 관리 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상되며, 이는 ASM 시장의 매출 잠재력을 크게 높일 것입니다.
02 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도입 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 공격 표면 관리(ASM) 시스템에 도입되면서 조직은 위협을 탐지하고, 취약점을 예측하며, 보안 프로세스를 자동화하는 방식을 혁신하고 있습니다. 사이버 위협이 더욱 정교해짐에 따라 AI 및 ML 기술은 ASM 솔루션의 효과를 높이기 위해 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 보안 문제를 심각한 문제로 발전하기 훨씬 전에 나타낼 수 있는 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있도록 해줍니다.예를 들어, 캡제미니가 2023년에 실시한 연구에 따르면 전 세계 조직의 61%가 사이버 보안 전략에 AI와 ML을 통합했으며, 상당수가 특히 이러한 기술을 자산 위협 관리(ASM)에 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. AI와 ML을 사용함으로써 기업은 위협을 더욱 정확하게 탐지할 뿐만 아니라 시스템의 취약점을 예측하여 선제적인 조치를 취할 수 있습니다.이러한 예측 기능은 클라우드 기반 및 디지털화된 인프라와 같이 복잡하고 역동적인 공격 환경이 존재하는 곳에서 특히 유용합니다.
2025년 5월:CrowdStrike는 향상된 Falcon Exposure Management 기능을 도입하여 AI 기반 위험 우선순위 지정 및 외부 자산 검색 기능을 통해 공격 표면 관리 플랫폼을 확장했습니다.
2026년 2월:마이크로소프트는 기업 사이버 위험 관리를 개선하기 위해 향상된 공격 경로 분석 및 통합 자산 가시성을 통해 Microsoft Security Exposure Management를 확장했습니다.