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AI 활용 위협 인텔리전스 시장 예측(-2034년) : 구성 요소, 보안 유형, 도입 형태, 조직 규모, 최종사용자 및 지역별 세계 분석

AI-Powered Threat Intelligence Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Solutions and Services), Security Type, Deployment Mode, Organization Size, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 활용 위협 인텔리전스 시장은 2026년에 72억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 19.5%로 성장하며, 2034년에는 301억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

AI 활용 위협 인텔리전스란 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술을 활용하여 사이버 보안 위협 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 해석하는 것을 의미합니다. 이를 통해 조직은 악의적인 활동을 식별하고, 새로운 공격 패턴을 탐지하며, 잠재적인 보안 침해 사고를 더 높은 정확도와 속도로 예측할 수 있게 됩니다. 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 시스템 및 외부 위협 피드에서 발생하는 방대한 양의 데이터 처리를 자동화함으로써, AI 기반 위협 인텔리전스는 예방적 방어 전략을 강화하고 대응 시간을 최소화하며, 기업의 IT 인프라, 핵심 산업 및 디지털 생태계 전반에 걸친 위험 완화 역량을 강화합니다.

랜섬웨어와 국가 주도의 위협의 격화

랜섬웨어 공격의 빈도 증가, 고도화, 그리고 경제적 영향의 급격한 확대에 더해, 중요 인프라, 공급망, 정부 네트워크를 표적으로 한 국가 주도의 사이버 스파이 활동 및 파괴적 공격 캠페인의 증가로 인해, 모든 분야의 조직은 AI 활용 위협 인텔리전스 기능에 대한 투자를 서둘러야 하는 상황에 직면해 있습니다. 이는 기존의 위협 인텔리전스 툴을 사용하는 인간 분석가 팀이 현대 기업 보안 환경에서 생성되는 방대한 양의 위협 신호를 수동으로 처리하는 것보다 더 신속하게, 정교하고 지속적인 위협을 탐지하고 대응할 수 있기 때문입니다.

오탐지 경보로 인한 피로감

불완전하거나 대표성이 부족한 위협 데이터로 학습된 AI 위협 탐지 모델이 생성하는 높은 오탐률은 보안 운영 센터(SOC) 분석가들에게 경보 피로를 유발합니다. 분석가는 실제 보안 사고와 병행하여 기계가 생성한 위협 경보를 조사하고 검증해야 하는데, 오탐지량이 분석가의 처리 능력을 초과하여 정당한 고우선순위 경보 처리가 뒤처지게 되면, 아이러니하게도 AI 위협 인텔리전스 도입이 가져다주는 실질적인 보안 가치가 떨어지게 됩니다. 기업 네트워크 환경의 진화, 새로운 클라우드 서비스의 도입, 그리고 정상적인 사용자 행동 패턴의 변화에 따라 위협 탐지 모델의 성능을 정확하게 유지하기는 어려우며, 모델에 대한 지속적인 재훈련과 임계값 조정이 필요합니다. 이로 인해 초기 플랫폼 도입 비용을 넘어서는 지속적인 운영 비용이 발생하게 됩니다.

생성형 AI를 활용한 보안 운영 자동화

대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 AI 위협 인텔리전스 플랫폼에 통합함으로써, 자연 언어 기반의 보안 사고 조사, 위협 보고서 자동 생성, AI를 활용한 악성코드 리버스 엔지니어링, 그리고 지능형 보안 플레이북 실행이 가능해집니다. 이를 통해 인력을 비례적으로 늘리지 않고도 보안 운영 팀의 분석 역량을 획기적으로 확대할 수 있습니다. 생성형 AI 기반 위협 분석 기능을 도입한 보안 운영 센터에서는 보안 사고 탐지 및 대응에 소요되는 평균 시간이 대폭 단축되었다고 보고되고 있습니다. 이는 AI 시스템이 실질적인 조사를 시작하기 전에 분석가가 시간을 할애하던 초기 분류, 증거 수집, 맥락 보강과 같은 작업을 자율적으로 수행하기 위함입니다.

적대적 AI 회피 기술의 확산

국가 지원 해킹 그룹이나 고도로 조직화된 범죄 조직을 포함한 정교한 위협 행위자들은, AI 기반 탐지 시스템을 회피하기 위해 특별히 설계된 GAN(생성 대항 네트워크)을 활용한 악성코드 변종, 다형성 코드 생성, AI 기반 행동 모방 등 적대적 기계 학습 기술을 적극적으로 개발 및 전개하고 있습니다. 이로 인해 공격 측 AI의 회피 기술 혁신에 대응하기 위해 방어 측 AI 능력을 끊임없이 발전시켜야 하는 가속화되는 기술적 군비 경쟁이 벌어지고 있습니다.

신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19)의 영향:

팬데믹으로 인한 재택근무의 확대는 VPN의 대량 도입, 개인 단말기를 통한 기업 네트워크 접속, 그리고 급속한 클라우드 전환을 통해 기업의 공격 표면을 극적으로 확대시켰습니다. 그 결과, 사이버 보안 사고 건수가 급증하여 기존의 보안 운영 능력을 압도하는 사태가 벌어졌습니다. 또한 인력 부족으로 어려움을 겪고 있는 보안 팀의 전력을 강화하기 위한 수단으로, AI를 활용한 위협 탐지 시스템의 도입이 가속화되었습니다. 팬데믹으로 인한 혼란을 악용한 의료 분야 및 중요 인프라에 대한 사이버 공격은, 미흡한 위협 인텔리전스 역량이 국가 안보에 미치는 영향을 여실히 드러냈으며, 정부가 긴급 사이버 보안 투자 프로그램을 추진하는 계기가 되었습니다.

예측 기간 중 서비스 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

서비스 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 활용 위협 인텔리전스 플랫폼과 연중무휴 24시간 전문 보안 분석가의 모니터링을 결합한 관리형 탐지 및 대응(MDR) 서비스에 대한 수요가 견고하게 증가하고 있기 때문입니다. 이 서비스는 중소기업이 자체적으로 현실적인 비용으로 구축 및 운영하기 어려운 보안 운영 센터(SOC)의 기능을 제공합니다. AI 위협 인텔리전스, 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)를 묶어 제공하는 매니지드 서비스 형태의 보안 서비스 제공업체(MSSP) 구독 서비스는 사내 보안 운영에 대한 투자 없이 포괄적인 보안 대책을 원하는 기업 고객으로부터 예측 가능한 높은 갱신율을 자랑하는 정기적인 매출을 창출하고 있습니다.

네트워크 보안 분야는 예측 기간 중 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.

예측 기간 중 네트워크 보안 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 이는 온프레미스, 멀티클라우드 및 운영 기술(OT) 환경을 아우르는 전체 하이브리드 기업 네트워크에서 시그니처 기반 탐지를 회피하는 정교한 측면 이동, 명령 및 제어 통신, 데이터 유출 시도, 그리고 제로데이 공격 트래픽을 탐지하기 위해 AI 기반 분석이 필요한 네트워크 트래픽의 복잡성과 양의 증가에 기인한 것입니다. 암호화된 네트워크 트래픽 전반에 걸친 행동 분석을 제공하는 AI 네트워크 탐지 및 대응 플랫폼은 TLS 암호화의 보편적인 채택으로 인해 발생한 탐지 공백을 해소하고 있습니다. 이러한 격차로 인해, 복호화 오버헤드 없이서는 기존의 딥 패킷 인스펙션을 통한 위협 탐지의 효과성이 저하되고 있었습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 중 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 광범위한 규정 준수 요건, 미국 기업을 표적으로 한 사이버 공격의 빈발, 그리고 Palo Alto Networks Inc., CrowdStrike Holdings Inc., Darktrace plc와 같은 주요 AI 기반 위협 인텔리전스 플랫폼 공급업체의 집중으로 인해, 전 세계에서 가장 높은 기업 사이버 보안 지출이 예상되며, 최대 상업 시장 총매출을 창출할 것으로 보이기 때문입니다. ‘국가 사이버 보안 강화에 관한 대통령령’에 기반한 미국 연방 정부의 사이버 보안 현대화 프로그램은 민간 기관의 전체 네트워크에 고도화된 위협 탐지 기능을 도입하도록 의무화하고 있으며, 공공 부문에서 AI 위협 인텔리전스 분야의 중요한 조달 과제로 자리 잡고 있습니다.

연평균 성장률(CAGR)이 가장 높은 지역:

예측 기간 중 아시아태평양이 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 아시아태평양 조직을 표적으로 한 사이버 위협 활동이 급속도로 격화되고 있는 데다, 싱가포르, 호주, 일본, 한국, 인도의 국가 사이버 보안 전략 프로그램에 힘입어 기업의 사이버 보안 투자가 확대된 데 기인합니다. 이러한 프로그램에서는 규제 대상 산업 전반에 걸쳐 AI 위협 인텔리전스 도입을 촉진하는 의무적인 보안 기준이 마련되어 있습니다. 호주의 ‘중요 인프라 보안법’과 싱가포르의 ‘사이버 보안법’은 중요 인프라 사업자에 대한 강화된 보안 요건을 규정하고 있으며, 이를 통해 통신, 에너지, 금융, 의료 각 부문에서 위협 인텔리전스 기능의 의무적 도입을 촉진하고 있습니다.

무료 맞춤 설정 서비스:

이 보고서를 구매하신 모든 고객님께서는 다음 무료 맞춤 설정 옵션 중 하나를 선택하여 이용하실 수 있습니다. :

  • 기업 개요
    • 추가 시장 참여자(최대 3개사)에 대한 포괄적인 프로파일링
    • 주요 기업(최대 3곳)의 SWOT 분석
  • 지역별 세분화
    • 고객의 요청에 따라 주요 국가의 시장 추정 및 전망, 그리고 CAGR(주: 실현 가능성 확인에 따름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 확장, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업의 벤치마킹

목차

제1장 개요

제2장 조사 프레임워크

제3장 시장 역학과 동향 분석

제4장 경쟁 환경과 전략적 평가

제5장 세계의 AI 활용 위협 인텔리전스 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 AI 활용 위협 인텔리전스 시장 : 보안 유형별

제7장 세계의 AI 활용 위협 인텔리전스 시장 : 배포 모드별

제8장 세계의 AI 활용 위협 인텔리전스 시장 : 조직 규모별

제9장 세계의 AI 활용 위협 인텔리전스 시장 : 최종사용자별

제10장 세계의 AI 활용 위협 인텔리전스 시장 : 지역별

제11장 전략적 시장 정보

제12장 업계 동향과 전략적 구상

제13장 기업 개요

KSA

According to Stratistics MRC, the Global AI-Powered Threat Intelligence Market is accounted for $7.2 billion in 2026 and is expected to reach $30.1 billion by 2034 growing at a CAGR of 19.5% during the forecast period. AI-powered threat intelligence refers to the use of artificial intelligence and machine learning technologies to collect, analyze, and interpret cybersecurity threat data in real time. It enables organizations to identify malicious activities, detect emerging attack patterns, and predict potential security breaches with greater accuracy and speed. By automating large-scale data processing from networks, endpoints, cloud systems, and external threat feeds, AI-powered threat intelligence enhances proactive defense strategies, minimizes response times, and strengthens risk mitigation capabilities across enterprise IT infrastructures, critical industries, and digital ecosystems.

Market Dynamics:

Driver:

Ransomware and nation-state threat escalation

Dramatic escalation in ransomware attack frequency, sophistication, and financial impact combined with increasing nation-state sponsored cyber espionage and destructive attack campaigns targeting critical infrastructure, supply chains, and government networks is compelling organizations across all sectors to invest in AI-powered threat intelligence capabilities that can detect and respond to advanced persistent threats faster than human analyst teams working with traditional threat intelligence tools can manually process the volume of threat signals generated by modern enterprise security environments.

Restraint:

False positive alert fatigue burden

High false positive rates generated by AI threat detection models trained on incomplete or unrepresentative threat data create alert fatigue among security operations center analysts who must investigate and validate machine-generated threat alerts alongside genuine security incidents, paradoxically reducing the effective security value of AI threat intelligence deployments when false positive volumes overwhelm analyst capacity to process legitimate high-priority alerts. The difficulty of maintaining accurate threat detection model performance as enterprise network environments evolve, new cloud services are adopted, and legitimate user behavior patterns shift requires continuous model retraining and threshold calibration that imposes ongoing operational investment beyond initial platform deployment costs.

Opportunity:

Generative AI security operations automation

Integration of large language model capabilities into AI threat intelligence platforms is enabling natural language security incident investigation, automated threat report generation, AI-assisted malware reverse engineering, and intelligent security playbook execution that dramatically expands the analytical capacity of security operations teams without proportional headcount increases. Security operations centers deploying generative AI threat analysis capabilities report significant reductions in mean time to detect and respond to security incidents as AI systems autonomously perform initial triage, evidence collection, and contextual enrichment tasks that previously consumed analyst time before substantive investigation could begin.

Threat:

Adversarial AI evasion technique proliferation

Sophisticated threat actors, including nation-state hacking groups and advanced criminal organizations, are actively developing and deploying adversarial machine learning techniques, including generative adversarial network-powered malware mutation, polymorphic code generation, and AI-driven behavioral mimicry specifically engineered to evade AI-powered detection systems, creating an accelerating technological arms race where defensive AI capabilities must continuously evolve to counter offensive AI evasion innovation.

Covid-19 Impact:

Pandemic-driven remote work expansion dramatically increased enterprise attack surfaces through mass VPN deployment, personal device corporate access, and rapid cloud migration, creating surging cybersecurity incident volumes that overwhelmed traditional security operations capabilities and accelerated AI-powered threat detection adoption as a force multiplier for understaffed security teams. Healthcare and critical infrastructure cyber attacks exploiting pandemic disruptions demonstrated the national security consequences of inadequate threat intelligence capabilities, driving emergency government cybersecurity investment programs.

The services segment is expected to be the largest during the forecast period

The services segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the strong and growing demand for managed detection and response services, combining AI-powered threat intelligence platforms with 24/7 expert security analyst coverage that provides small and medium enterprises with the security operations center capabilities they cannot build and staff internally at a viable cost. Managed security service provider subscriptions delivering AI threat intelligence, endpoint detection and response, and security information and event management as bundled managed services generate predictable high-retention recurring revenue from enterprise customers seeking comprehensive security coverage without internal security operations investment.

The network security segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the network security segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the expanding complexity and volume of network traffic requiring AI-powered analysis to detect sophisticated lateral movement, command-and-control communications, data exfiltration attempts, and zero-day exploit traffic that evade signature-based detection across hybrid enterprise networks spanning on-premises, multi-cloud, and operational technology environments simultaneously. AI network detection and response platforms providing behavioral analytics across encrypted network traffic are addressing the detection gap created by universal TLS encryption adoption that rendered traditional deep packet inspection less effective for threat detection without decryption overhead.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the highest enterprise cybersecurity spending globally, driven by extensive regulatory compliance requirements, high cyber attack frequency targeting United States organizations, and concentration of leading AI-powered threat intelligence platform vendors, including Palo Alto Networks Inc., CrowdStrike Holdings Inc., and Darktrace plc, generating the largest aggregate commercial market revenue. United States federal government cybersecurity modernization programs under the Executive Order on Improving the Nation's Cybersecurity, mandating the deployment of advanced threat detection capabilities across civilian agency networks, represent significant public sector AI threat intelligence procurement.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapidly escalating cyber threat activity targeting Asia Pacific organizations, combined with growing enterprise cybersecurity investment driven by national cybersecurity strategy programs in Singapore, Australia, Japan, South Korea, and India, establishing mandatory security standards that are driving AI threat intelligence adoption across regulated industries. Australia's Security of Critical Infrastructure Act and Singapore's Cybersecurity Act, establishing enhanced security requirements for critical infrastructure operators, are driving mandatory threat intelligence capability procurement across telecommunications, energy, finance, and healthcare sectors.

Key players in the market

Some of the key players in AI-Powered Threat Intelligence Market include Palo Alto Networks Inc., CrowdStrike Holdings Inc., Fortinet Inc., Check Point Software Technologies Ltd., Cisco Systems Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, Broadcom Inc. (Symantec), Trend Micro Incorporated, McAfee Corp., Darktrace plc, SentinelOne Inc., FireEye Inc. (Mandiant), Splunk Inc., Rapid7 Inc., Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc., and Oracle Corporation.

Key Developments:

In April 2026, Microsoft Corporation announced enhanced Microsoft Sentinel AI threat intelligence integration with Security Copilot, providing automated threat actor attribution and campaign tracking for enterprise security operations teams managing hybrid cloud environments.

In March 2026, Darktrace plc expanded its Cyber AI Loop platform with proactive threat exposure management capabilities, enabling organizations to simulate adversary attack paths against their specific network topology before active exploitation occurs.

In February 2026, Palo Alto Networks Inc. released Cortex XSIAM 3.0 with autonomous AI-powered security operations center capabilities, reducing mean time to respond for critical incidents through automated investigation, containment, and remediation playbook execution.

Components Covered:

  • Solutions
  • Services

Security Types Covered:

  • Network Security
  • Cloud Security
  • Endpoint Security
  • Application Security
  • Data Security
  • Identity Security

Deployment Modes Covered:

  • On-Premises
  • Cloud-Based
  • Hybrid

Organization Sizes Covered:

  • Large Enterprises
  • Small & Medium Enterprises (SMEs)

End Users Covered:

  • Banking, Financial Services & Insurance (BFSI)
  • Government & Defense
  • Healthcare & Life Sciences
  • IT & Telecommunications
  • Retail & E-Commerce
  • Energy & Utilities
  • Manufacturing
  • Media & Entertainment

Regions Covered:

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • United Kingdom
    • Germany
    • France
    • Italy
    • Spain
    • Netherlands
    • Belgium
    • Sweden
    • Switzerland
    • Poland
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Australia
    • Indonesia
    • Thailand
    • Malaysia
    • Singapore
    • Vietnam
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
    • Chile
    • Peru
    • Rest of South America
  • Rest of the World (RoW)
    • Middle East
  • Saudi Arabia
  • United Arab Emirates
  • Qatar
  • Israel
  • Rest of Middle East
    • Africa
  • South Africa
  • Egypt
  • Morocco
  • Rest of Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

  • 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
  • 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
  • 1.3 Competitive Landscape Overview
  • 1.4 Strategic Insights and Recommendations

2 Research Framework

  • 2.1 Study Objectives and Scope
  • 2.2 Stakeholder Analysis
  • 2.3 Research Assumptions and Limitations
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
    • 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
    • 2.4.3 Data Validation and Triangulation
    • 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach

3 Market Dynamics and Trend Analysis

  • 3.1 Market Definition and Structure
  • 3.2 Key Market Drivers
  • 3.3 Market Restraints and Challenges
  • 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
  • 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
  • 3.6 Technology and Innovation Landscape
  • 3.7 Emerging and High-Growth Markets
  • 3.8 Regulatory and Policy Environment
  • 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook

4 Competitive and Strategic Assessment

  • 4.1 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.1.1 Supplier Bargaining Power
    • 4.1.2 Buyer Bargaining Power
    • 4.1.3 Threat of Substitutes
    • 4.1.4 Threat of New Entrants
    • 4.1.5 Competitive Rivalry
  • 4.2 Market Share Analysis of Key Players
  • 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison

5 Global AI-Powered Threat Intelligence Market, By Component

  • 5.1 Solutions
  • 5.2 Services

6 Global AI-Powered Threat Intelligence Market, By Security Type

  • 6.1 Network Security
  • 6.2 Cloud Security
  • 6.3 Endpoint Security
  • 6.4 Application Security
  • 6.5 Data Security
  • 6.6 Identity Security

7 Global AI-Powered Threat Intelligence Market, By Deployment Mode

  • 7.1 On-Premises
  • 7.2 Cloud-Based
  • 7.3 Hybrid

8 Global AI-Powered Threat Intelligence Market, By Organization Size

  • 8.1 Large Enterprises
  • 8.2 Small & Medium Enterprises (SMEs)

9 Global AI-Powered Threat Intelligence Market, By End User

  • 9.1 Banking, Financial Services & Insurance (BFSI)
  • 9.2 Government & Defense
  • 9.3 Healthcare & Life Sciences
  • 9.4 IT & Telecommunications
  • 9.5 Retail & E-Commerce
  • 9.6 Energy & Utilities
  • 9.7 Manufacturing
  • 9.8 Media & Entertainment

10 Global AI-Powered Threat Intelligence Market, By Geography

  • 10.1 North America
    • 10.1.1 United States
    • 10.1.2 Canada
    • 10.1.3 Mexico
  • 10.2 Europe
    • 10.2.1 United Kingdom
    • 10.2.2 Germany
    • 10.2.3 France
    • 10.2.4 Italy
    • 10.2.5 Spain
    • 10.2.6 Netherlands
    • 10.2.7 Belgium
    • 10.2.8 Sweden
    • 10.2.9 Switzerland
    • 10.2.10 Poland
    • 10.2.11 Rest of Europe
  • 10.3 Asia Pacific
    • 10.3.1 China
    • 10.3.2 Japan
    • 10.3.3 India
    • 10.3.4 South Korea
    • 10.3.5 Australia
    • 10.3.6 Indonesia
    • 10.3.7 Thailand
    • 10.3.8 Malaysia
    • 10.3.9 Singapore
    • 10.3.10 Vietnam
    • 10.3.11 Rest of Asia Pacific
  • 10.4 South America
    • 10.4.1 Brazil
    • 10.4.2 Argentina
    • 10.4.3 Colombia
    • 10.4.4 Chile
    • 10.4.5 Peru
    • 10.4.6 Rest of South America
  • 10.5 Rest of the World (RoW)
    • 10.5.1 Middle East
      • 10.5.1.1 Saudi Arabia
      • 10.5.1.2 United Arab Emirates
      • 10.5.1.3 Qatar
      • 10.5.1.4 Israel
      • 10.5.1.5 Rest of Middle East
    • 10.5.2 Africa
      • 10.5.2.1 South Africa
      • 10.5.2.2 Egypt
      • 10.5.2.3 Morocco
      • 10.5.2.4 Rest of Africa

11 Strategic Market Intelligence

  • 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
  • 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
  • 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
  • 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment

12 Industry Developments and Strategic Initiatives

  • 12.1 Mergers and Acquisitions
  • 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
  • 12.3 New Product Launches and Certifications
  • 12.4 Capacity Expansion and Investments
  • 12.5 Other Strategic Initiatives

13 Company Profiles

  • 13.1 Palo Alto Networks Inc.
  • 13.2 CrowdStrike Holdings Inc.
  • 13.3 Fortinet Inc.
  • 13.4 Check Point Software Technologies Ltd.
  • 13.5 Cisco Systems Inc.
  • 13.6 IBM Corporation
  • 13.7 Microsoft Corporation
  • 13.8 Broadcom Inc. (Symantec)
  • 13.9 Trend Micro Incorporated
  • 13.10 McAfee Corp.
  • 13.11 Darktrace plc
  • 13.12 SentinelOne Inc.
  • 13.13 FireEye Inc. (Mandiant)
  • 13.14 Splunk Inc.
  • 13.15 Rapid7 Inc.
  • 13.16 Google LLC (Alphabet Inc.)
  • 13.17 Amazon Web Services Inc.
  • 13.18 Oracle Corporation
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