개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 전망:
개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 규모는 2025년 45억 9천만 달러를 넘어섰으며, 2035년에는 340억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2026년부터 2035년까지 약 22.2%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 2026년 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 산업 규모는 55억 1천만 달러로 추산됩니다.
키 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 통찰 요약:
지역별 주요 내용:
- 북미 지역은 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장에서 46.7%의 점유율을 차지하며 선두를 달리고 있습니다. 이는 개인정보 보호 솔루션을 통해 데이터 보안을 강화하는 북미 지역의 역량에 힘입어 2026년부터 2035년까지 성장을 견인할 것입니다.
세그먼트 인사이트:
- 동형 암호화 부문은 데이터 보안 수요 증가와 하드웨어 가속 기술의 발전에 힘입어 2035년까지 35.20%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
- 프라이버시 강화 컴퓨팅 시장의 클라우드 기반 부문은 국제 데이터 프라이버시 법률 및 프라이버시 보호 기술의 복잡성 증가에 힘입어 2026년부터 2035년까지 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다.
주요 성장 추세:
- 금융 서비스 부문에서 PEC 도입 증가
- 개인정보 보호 요구 사항에서 AI 및 ML 확대
주요 과제:
- 기존 시스템과의 통합 복잡성
- 개인정보 보호와 성능 간의 균형
- 주요 기업:Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, Intel Corporation.
글로벌 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 예측 및 지역 전망:
시장 규모 및 성장 전망:
- 2025년 시장 규모: 45억 9천만 달러
- 2026년 시장 규모: 55억 1천만 달러
- 예상 시장 규모: 2035년까지 340억 8천만 달러
- 성장 전망: 22.2% CAGR (2026-2035)
주요 지역 역학:
- 가장 큰 지역: 북미(2035년까지 46.7% 점유율)
- 가장 빠르게 성장하는 지역: 북미
- 주요 국가: 미국, 중국, 일본, 독일, 영국
- 신흥 국가: 중국, 인도, 일본, 한국, 싱가포르
Last updated on : 25 August, 2025
클라우드 컴퓨팅의 광범위한 도입과 필수적인 국제 데이터 교환은 의료, 금융, 기술 산업에서 개인정보 보호 및 보안 문제를 야기했습니다. 기업들은 기존 데이터 보안 문제를 해결하기 위해 개인정보 보호 강화 컴퓨팅(PEC) 솔루션을 사용하고 있습니다. 보안 엔클레이브(enclave)와 기밀 컴퓨팅은 무단 접근으로부터 데이터를 보호하는 별도의 처리 영역을 구축하는 데 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 기업들은 복잡한 환경에서 데이터 개인정보 보호를 위한 데이터 보존 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 6월, AntChain은 인텔과 협력하여 대규모 데이터 개인정보 보호 컴퓨팅 플랫폼인 MAPPIC을 개발했습니다. 이 플랫폼은 인텔 SGX 기술을 사용하여 빅 AI 학습 데이터 처리를 위한 안전한 환경을 조성함으로써 안전한 데이터 처리 방법 개발에 대한 업계의 의지를 보여줍니다.
개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 또한 연합 학습을 통해 성장하고 있습니다. 이 기술은 분산된 머신들이 로컬에 저장된 독립적인 데이터를 처리하기 위한 모델을 공동으로 학습시켜 처리되지 않은 정보를 노출하지 않도록 지원합니다. 의료 및 금융 분야 기업들은 엄격한 개인정보 보호법을 준수해야 하기 때문에, 민감한 정보를 공개할 필요 없이 이러한 접근 방식이 유익합니다. 현재 동형 암호화 기술은 암호화된 데이터의 안전한 컴퓨팅을 위한 솔루션으로 부상하고 있으며, 분석 시작부터 끝까지 보안을 유지합니다. 클라우드 플랫폼을 사용하는 기업들은 기밀 데이터를 분석해야 하는 여러 당사자 간의 안전한 다자간 컴퓨팅을 지원하기 위해 이러한 솔루션이 필요합니다. 새로운 기술의 등장은 클라우드 시스템을 활성화하여 기업들이 개인정보 보호 조치와 함께 데이터 기반 인사이트에 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다.
개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 성장 동인 및 과제:
성장 동력
- 금융 서비스에서 PEC 도입 증가: 은행 부문과 보험 및 의료 부문 기업들은 안전한 거래, 사기 방지 시스템, 데이터 교환 메커니즘 개발을 위해 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 기술을 도입하고 있습니다. 안전한 다자간 컴퓨팅(SMPC)을 통해 여러 기관이 데이터 분석 프로젝트에 공동으로 참여하면서 입력 데이터를 비공개로 유지하여 데이터 개인정보 보호 요건 및 법적 데이터 보호 기준을 충족할 수 있습니다. SMPC를 사용하면 금융 기관이 여러 조직에서 공동으로 사기 패턴 분석을 수행하고 고객 데이터 개인정보를 보호하여 기밀성을 유지하면서 탐지 능력을 향상시킬 수 있습니다.
ABN MRO Bank와 Rabobank를 포함한 많은 기관들이 SMPC를 기반으로 구축된 자금세탁방지 시스템을 도입하고 있습니다. 이 시스템의 점수 시스템은 계좌 평가를 거래 네트워크에 배포하여 은행이 개인정보 보호 기준을 위반하지 않고도 의심스러운 거래를 찾아낼 수 있도록 합니다. 위험 점수 전파는 의심스러운 활동의 탐지 정확도를 높이는 동시에 회수율을 상당한 수준으로 유지하여 오탐률을 크게 줄이고 있습니다. 이러한 발전은 민감한 정보를 처리하는 분야에서 데이터 보안을 강화할 수 있는 안전한 다자간 연산의 잠재력을 보여줍니다. - 개인정보 보호 요구 사항에서 AI 및 ML 확장: 인공지능 및 머신러닝 기술은 지속적인 발전으로 인해 개인 정보와 민감 정보가 포함된 빅데이터에 의존하는 경우가 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 측면에 대한 의존성은 차등 개인정보보호(Differential Privacy) 및 연합 학습(Federated Learning)과 같은 필수적인 개인정보 보호 강화 기술의 잠재력을 강조합니다. 이러한 PET는 조직이 개인정보를 보호하고 조직의 신뢰성을 높이는 AI 훈련 모델을 개발하는 데 도움을 주어 AI 시스템 구축을 더욱 확대하고 있습니다. 정부 기관 또한 PET를 데이터 개인정보 보호 관리에 활용하고 있습니다. 예를 들어, 미국 국립과학재단(NSF)은 2024년 6월 개인정보 보호 데이터 공유 실무 프로그램을 시작했습니다. PDaSP는 다양한 분야 전반에 걸쳐 안전한 데이터 공유 역량을 향상시키기 위해 PET의 실질적인 구축을 통해 PET를 신속하게 상용화하기 위한 이니셔티브입니다.
기술 기업들은 혁신적인 개인정보 보호 AI 프레임워크를 구축하고 있으며, 훈련된 AI 모델이 실제 데이터 콘텐츠를 노출하지 않고 다양한 데이터 세트에서 작동할 수 있도록 하는 연합 학습 방식 개발에 집중하고 있습니다. 동형 암호화 및 안전한 다자간 연산과 같은 기술은 데이터 보안의 지속적인 발전을 가능하게 하며, 기업은 규제 문제를 최소화하고 의료, 금융 서비스 및 기업을 위한 고급 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. PET를 구현하는 기업들은 사용자 개인정보를 보호하는 AI 인사이트를 통해 전략적 우위를 확보하고 더욱 안전한 디지털 기반을 구축하고 있습니다.
도전 과제
- 기존 시스템과의 통합 복잡성: 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 솔루션을 기존 IT 인프라에 통합하려면 복잡하고 많은 리소스가 소모되는 단계가 필요합니다. 현대 기업들은 연합 학습(Federated Learning)을 포함한 차세대 개인정보 보호 기술을 도입하더라도 효율적으로 운영할 수 없는 기존 정보 시스템을 유지하고 있습니다. 이러한 시스템을 설치하려면 대대적인 시스템 변경과 전문 지식, 그리고 철저한 테스트 절차가 필요하며, 이로 인해 운영 지연과 총비용 증가가 발생합니다. 기업들은 개인정보 보호 기능을 추가하는 대신 안정성과 효율성을 유지하고자 하지만, 기존 데이터 처리 프레임워크와 이러한 시스템을 원활하게 통합하는 데 어려움을 겪으면서 PEC 도입에 어려움을 겪고 있습니다.
- 개인정보 보호와 성능 간의 상충 관계: 완전 동형 암호화(FHE)와 신뢰 실행 환경(TEE), 다자간 연산(MCE)과 같은 개인정보 보호 강화 연산 기술은 암호화된 정보에 대한 연산을 통해 강력한 보안을 제공합니다. FHE는 엄청난 처리 능력과 충분한 메모리 리소스를 필요로 하기 때문에 상당한 성능 제한을 초래합니다. FHE에 구현되면 연산 요구 사항이 높아지고 기존 데이터 분석 방식은 훨씬 더 빠른 것으로 입증됩니다. PEC 기술을 통한 처리 시간으로 인해 빈번한 시장 조작이나 사기 탐지 시스템과 같이 실시간 기능이 필요한 상황에서는 이 방법을 사용할 수 없습니다. 많은 성과 중심 기업들은 업계 내 통합 제한으로 인해 PEC 도입을 기피하고 있습니다.
개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 규모 및 예측:
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
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기준 연도 |
2025 |
|
예측 기간 |
2026-2035 |
|
연평균 성장률 |
22.2% |
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기준 연도 시장 규모(2025년) |
45억 9천만 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2035년) |
340억 8천만 달러 |
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지역 범위 |
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개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 세분화:
기술( 동형 암호화, 신뢰할 수 있는 실행 환경, 다자간 계산, 차등 개인 정보 보호, 개인 데이터 저장소 )
동형암호 분야는 산업 데이터 공유 요구로 인한 데이터 보안 수요 증가로 2035년까지 프라이버시 강화 컴퓨팅 시장 점유율 35.2% 이상을 차지하며 프라이버시를 주도할 것으로 예상됩니다. 기업들은 이 기술을 통해 여러 주체를 활용하고 암호화된 데이터를 공동으로 분석하고 있으며, 민감한 정보를 보호할 수 있어 엄격한 데이터 프라이버시 규정을 준수할 수 있습니다. 또한 하드웨어 가속 기술의 지속적인 발전으로 이 분야는 성장세를 보이고 있습니다. 기술 기업들은 FHE(Full Hearing Hearing)에서 발생하는 성능 문제를 해결하기 위한 솔루션 개발에도 협력하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 12월, Optalysys는 Zama와 파트너십을 맺고 하드웨어 가속 속도를 갖춘 FHE 솔루션을 제공하여 FHE 구현 시간을 단축했습니다.
유형( 클라우드 기반, 온프레미스 )
개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장에서 클라우드 기반 부문은 국제 데이터 개인정보보호법의 복잡성 증가로 꾸준한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 기업들은 민감한 정보를 안전하게 처리하는 동시에 엄격한 데이터 보호 요건을 충족하기 위해 클라우드 기반 보안 방안을 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 9월, Inpher는 Oracle Cloud Marketplace를 통해 XOR 개인정보보호 머신러닝 플랫폼을 출시하여 기업들이 원시 데이터 노출을 방지하고 안전하게 분석을 수행할 수 있도록 지원했습니다.
개인정보 보호 기술의 발전은 부문별 성장의 또 다른 촉매제 역할을 하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 안전한 다자간 연산(MPC)과 동형 암호화(Homomorphic Encryption)를 신뢰 실행 환경과 함께 제공합니다. 이러한 안전한 솔루션을 통해 기업은 기밀 정보를 검토하고 처리하는 동시에 데이터 접근성을 완벽하게 제어하여 최신 개인정보 보호 기준을 충족할 수 있습니다.
글로벌 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
기술 |
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유형 |
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최종 사용 |
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Vishnu Nair
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개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 지역 분석:
북미 시장
개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장에서 북미 지역은 2035년까지 46.7% 이상의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 데이터 보안 강화 역량 덕분입니다. 이 지역의 기업들은 차등 개인정보보호 및 보안 엔클레이브를 포함한 개인정보 보호 솔루션을 활용하여 증가하는 사이버 위협과 내부자 위험으로부터 데이터를 보호하고 있습니다. 정부와 금융 기관은 중요 데이터 보호를 위한 중단 없는 검증 시스템을 구축하기 위해 이러한 기술에 투자하고 있습니다.
다양한 산업에서 연합 학습(Federated Learning)을 도입함에 따라 미국 의 개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장이 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 기업들은 보호된 데이터 세트를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위해 이러한 접근 방식을 통해 분산형 데이터 학습의 이점을 누리고 있습니다. 연합 학습을 통해 금융 기관은 사기 패턴을 파악하고, 의료 기관은 환자 관련 데이터를 노출하지 않고 협업 연구를 수행할 수 있습니다. 데이터 공유 보안 요건의 증가로 기업들은 컴퓨팅 프로세스 전반에 걸쳐 개인정보를 보호하는 기술에 대한 투자를 가속화하고 있습니다.
클라우드 환경으로의 빠른 전환은 지역 기업들이 민감한 워크로드 보안을 위한 컴퓨팅 솔루션을 구축하도록 이끌고 있습니다. 클라우드 제공업체들은 처리 과정에서 데이터의 완전한 암호화를 지원하기 위해 보안 인클레이브 기술을 서비스에 통합하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 11월, Microsoft는 AI 기능을 더욱 강력하게 만들고 데이터 보호 기능을 강화하기 위해 두 개의 새로운 데이터 센터 인프라 칩을 출시했습니다. Azure Integrated HSM은 보안 모듈 내에서 보안이 중요한 암호화 데이터 및 기타 민감한 정보를 보호하는 엔지니어링 솔루션 역할을 합니다.
캐나다 의 개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장은 데이터 개인정보보호 규정의 적극적인 강화에 힘입어 꾸준한 성장을 보이고 있습니다. C-27 법안으로 발의된 캐나다의 소비자 개인정보보호법(Consumer Privacy Protection Act)은 기업의 개인정보 관리 의무를 더욱 강화하고 있습니다. 기업들은 데이터 활용도를 보존하는 동시에 최신 개인정보보호법을 준수할 수 있도록 PEC 솔루션을 도입하고 있습니다. 캐나다의 새로운 규제 환경은 의료, 기술, 금융 기관 등 여러 산업 분야에서 개인정보를 보호하는 첨단 기술을 활용하도록 요구하고 있습니다. 캐나다와 다른 국가 간에 사업을 운영하는 기업들은 데이터를 국제적으로 관리하는 경우가 많기 때문에 개인정보보호 요건을 충족하는 첨단 보안 솔루션이 필요합니다.
아시아 태평양 시장 분석
아시아 태평양 지역의 개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 급속한 확장에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 클라우드 플랫폼으로 전환하는 기업들은 더욱 안전한 데이터 처리 방식을 요구하며, 이는 해당 지역의 개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장 성장을 촉진합니다. 이러한 기업들은 클라우드 컴퓨팅 인프라의 이점을 누리면서 민감한 데이터를 보호하기 위해 클라우드 구축 과정에서 개인정보보호 강화 컴퓨팅 도구를 활용합니다. 인공지능과 빅데이터 분석의 사용 증가 또한 기업들이 잠재적인 침해로부터 귀중한 고객 정보를 안전하게 보호하고자 함에 따라 개인정보보호 기술에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.
중국 개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장은 통합 데이터 시장의 발전으로 꾸준한 성장을 경험하고 있습니다. 중국은 데이터 요소 시장화에서 벗어나 강력한 데이터 보안 프레임워크를 필요로 하는 통합 데이터 시장 시스템으로 전환하고 있습니다. 또한, 다양한 산업 분야에서 데이터 보호에 대한 요구가 증가함에 따라 기업들은 PEC 솔루션을 선택하고 있습니다. 기업들은 개인정보 보호를 위해 분석 및 컴퓨팅 기술을 도입하고 운영 구조 전반에 걸쳐 개인정보보호 컴퓨팅 솔루션을 구축하고 있습니다.
인도 의 개인정보보호 강화 컴퓨팅 시장은 디지털 전환이 가속화되고 기업들이 AI 기반 솔루션을 활용하여 데이터를 처리하고 분석함에 따라 꾸준히 성장하고 있습니다. 개인정보보호 강화 컴퓨팅 기술은 안전한 데이터 활용 기능을 제공하기 때문에 기업에서 적극적으로 도입되고 있습니다. MPC(다중 프라이버시) 및 차등 프라이버시 기술의 통합은 금융 기관과 의료 기관의 필수적인 데이터 보안 요구를 충족하기 때문에 상당한 주목을 받고 있습니다. AI 거버넌스 요구 사항이 증가함에 따라 비즈니스 AI 배포를 무책임한 관행으로부터 보호하는 고급 개인정보보호 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장의 주요 참여자:
- 마이크로소프트 주식회사
- 회사 개요
- 사업 전략
- 주요 기술 제공
- 재무 성과
- 핵심 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 존재감
- SWOT 분석
- IBM 주식회사
- 구글 유한회사
- 인텔 코퍼레이션
- 시스코 시스템즈 주식회사
- 시만텍 주식회사
- 맥아피, LLC
- RSA 보안 LLC
- 팔로알토 네트웍스 주식회사
- 포티넷 주식회사
- 체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스 유한회사
- 카스퍼스키 랩
- 소포스 그룹 주식회사
- AVG 테크놀로지스
기업들이 안전한 데이터 처리와 규제 준수를 우선시함에 따라 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장이 확대되고 있습니다. IBM, Microsoft, Google, AWS, Intel, Duality Technologies 등 주요 기업들은 동형 암호화, 안전한 다자간 컴퓨팅, 신뢰 실행 환경(TEE)과 같은 솔루션을 개발하고 있습니다. 전략적 파트너십과 인수는 혁신을 주도하고 있으며, 클라우드 제공업체들은 개인정보 보호 AI 및 안전한 거래를 위해 PEC 기술을 통합하고 있습니다. 규제 프레임워크의 도입이 가속화됨에 따라 기업들은 강력한 개인정보 보호 솔루션을 구축해야 합니다. 글로벌 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장에서 활동하는 주요 기업들은 다음과 같습니다.
최근 동향
- 2024년 2월, IBM은 싱가포르 공공기관 및 기업을 위한 양자 안전 및 개인정보 보호 강화 서비스를 개발하기 위해 NCS 와 협력했습니다. 두 회사의 공동 백서는 추후 위협의 수집 및 복호화 위험을 다루고, 조직에 양자 안전 관행을 안내합니다.
- 2023년 12월, SAP는 보쉬(Bosch) 와 협력하여 다양한 산업 분야에서 개인정보 보호가 가능한 데이터 분석을 위한 안전한 다자간 컴퓨팅(MPC)을 활용했습니다. MPC는 여러 조직이 민감한 데이터를 기밀로 유지하면서 협업하여 컴퓨팅할 수 있도록 하는 고급 암호화 방식으로, 다양하고 민감한 정보를 처리하는 SAP 고객과 파트너에게 이점을 제공합니다.
- Report ID: 7399
- Published Date: Aug 25, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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