01 AI 기반 행동 분석은 규칙 기반 탐지를 넘어 발전하고 있습니다. 보안 분석 플랫폼은 정상적인 사용자, 장치 및 시스템 동작과 다른 활동을 식별하기 위해 머신 러닝 및 행동 모델을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이러한 기능은 미리 정의된 규칙에만 의존하는 대신 시간 경과에 따른 패턴을 분석하여 보안 분석가가 비정상적인 활동의 우선순위를 정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 보안 운영팀의 탐지 및 조사 접근 방식을 변화시키고 있으며 보안 분석 시장 트렌드의 중요한 부분을 차지하고 있습니다.2025년 8월, CrowdStrike는 인공지능 기반 탐지 기능인 CrowdStrike Signal의 정식 출시를 발표했습니다. CrowdStrike Signal은 개별 환경에 맞는 자체 학습 모델을 구축하고 기존 탐지 방식으로는 놓칠 수 있는 미묘한 활동까지 식별합니다.
02 보안 분석이 클라우드 네이티브 환경으로 확장되고 있습니다. 보안 분석은 기존 기업 네트워크에만 국한되지 않고 클라우드 워크로드, 애플리케이션, ID 및 분산 인프라 전반에 걸쳐 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션의 확장은 모니터링 및 상관 분석이 필요한 추가적인 보안 원격 측정 데이터를 생성하며, 이는 기업들이 역동적인 클라우드 환경에서 작동할 수 있는 분석 플랫폼을 도입하도록 유도하고 있습니다.2025년 2월, 팔로알토네트웍스는 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호와 클라우드 기반 탐지 및 대응 기능을 결합하여 코드부터 런타임 환경까지 보안 가시성을 제공하는 Cortex Cloud를 출시했습니다.
01 보안 데이터의 복잡성 증가로 자동화된 분석에 대한 수요 증가 기업들은 엔드포인트, 애플리케이션, ID, 네트워크 및 클라우드 인프라에서 보안 정보를 생성합니다. 이러한 정보를 수동으로 검토하는 것은 보안 팀이 가장 중요한 이벤트를 신속하게 식별하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다. 데이터의 복잡성이 증가함에 따라 기업들은 보안 사고를 식별하고 우선순위를 정하는 보다 효율적인 방법을 모색하고 있으며, 이에 따라 보안 분석 시장의 수요가 증가하고 있습니다.2025년 8월, IBM은 QRadar 사용자-엔티티 행동 분석 기능을 확장하여 엔티티 컨텍스트, 위험 프로파일링, 엔티티 모니터링 및 엔티티별 위반 분석을 추가했습니다. 이 업데이트를 통해 보안 팀은 사용자 및 엔티티 활동을 추가적인 컨텍스트 정보와 함께 분석할 수 있게 되었으며, 이는 보안 운영에서 행동 분석의 역할이 점점 더 중요해지고 있음을 보여줍니다.
01 숙련된 사이버 보안 전문가 부족으로 플랫폼 활용이 제한됨 고급 보안 분석 플랫폼을 활용하려면 탐지 규칙을 구성하고, 분석 결과를 해석하고, 경고를 조사하고, 사고에 대응할 수 있는 전문가가 필요합니다. 따라서 경험이 풍부한 사이버 보안 인력 부족은 조직이 점점 더 정교해지는 분석 기술의 가치를 최대한 활용하는 데 제약을 줄 수 있습니다. 특히 소규모 조직은 전담 보안 분석 팀을 운영할 만큼 충분한 전문가를 보유하지 못해 어려움을 겪을 수 있습니다.2025년 12월, 유럽연합 사이버보안청(ENISA)은 조사 대상 기업의 76%가 사이버보안 전문가 유치에 어려움을 겪었고, 71%는 이들을 유지하는 데 어려움을 겪었다고 보고했습니다. ENISA는 숙련된 전문가 부족과 인재 확보 경쟁을 기업들이 직면한 지속적인 과제로 지적했습니다.
01 클라우드 및 애플리케이션 보안과 보안 분석의 통합 클라우드 보안의 융합,애플리케이션 보안보안 운영의 통합은 벤더들이 기술 수명주기 전반에 걸쳐 더욱 폭넓은 분석 기능을 제공할 수 있는 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 통합은 보안 분석의 활용 사례를 확장하고 보안 분석 시장 성장에 기여할 수 있습니다.2025년 10월, 팔로알토네트웍스는 클라우드 기반 탐지 및 대응 기능과 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 기능을 결합하여 코드와 애플리케이션부터 클라우드 환경 및 보안 운영에 이르기까지 보안을 연결하는 Cortex Cloud 2.0을 출시했습니다.
01 탐지 정확도를 유지하면서 경고 과부하를 줄입니다. 보안팀은 보안 도구에서 생성되는 수많은 경고를 처리해야 하는데, 가치가 낮은 경고가 과도하게 발생하면 분석가의 시간을 낭비하고 중요한 위협을 식별하기 어렵게 만듭니다. 공격 기법이 변화함에 따라 효과적인 탐지 기능을 유지하려면 분석 및 탐지 콘텐츠를 지속적으로 개발해야 합니다.2025년 11월, Splunk는 자사의 보안 콘텐츠 릴리스에 특정 공격 행위를 식별하도록 설계된 새로운 탐지 검색 및 분석 스토리가 포함되었으며, 엔터프라이즈 보안 플랫폼은 위협 탐지 및 조사를 위한 1,900개 이상의 기본 제공 검색 기능을 제공한다고 발표했습니다. 탐지 콘텐츠의 지속적인 확장은 광범위하고 관련성 있는 보안 분석 범위를 유지하는 데 따르는 어려움의 규모를 보여줍니다.
2025년 6월:Splunk는 AI 기반 위협 탐지, 자동화된 조사 및 예측 보안 기능을 통해 보안 분석 플랫폼을 확장했습니다. 이러한 개선 사항은 사이버 위협에 대한 가시성을 높이고 사고 대응 속도를 향상시킵니다.
2025년 9월:IBM은 위협 탐지, 보안 오케스트레이션 및 자동화된 사고 분석을 위한 생성형 AI 기반의 고급 QRadar 보안 분석 기능을 도입했습니다. 이번 업데이트를 통해 기업의 사이버 보안 운영이 강화됩니다.
2025년 11월:마이크로소프트는 AI 기반 분석, 자동화된 위협 인텔리전스, 향상된 클라우드 보안 모니터링 기능을 통해 마이크로소프트 센티넬을 확장했습니다. 이 플랫폼은 조직이 정교한 사이버 위협을 더욱 효과적으로 탐지하고 대응할 수 있도록 지원합니다.
2026년 3월:Palo Alto Networks는 Cortex XSIAM에 고급 행동 분석, AI 기반 위협 탐지 및 자동화된 보안 운영 기능을 추가했습니다. 이러한 혁신을 통해 기업은 사이버 보안 복원력과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.