2025~2037년 글로벌 시장 규모, 예측 및 추세 하이라이트
개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 규모는 2024년에 46억 달러로 평가되었으며, 2037년에는 492억 달러의 가치를 확보하여 예측 기간(2025~2037년) 동안 연평균 성장률(CAGR) 20%로 확장될 것으로 예상됩니다. 2025년에는 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 산업 규모가 55억 달러로 추산됩니다.
클라우드 컴퓨팅의 광범위한 채택과 필요한 국제 데이터 교환으로 인해 의료, 금융, 기술 산업에서 개인 정보 보호 및 보안 문제가 발생했습니다. 조직에서는 기존 데이터 보안 문제를 처리하기 위해 PEC(개인정보 보호 강화 컴퓨팅) 솔루션을 사용하고 있습니다. 보안 엔클레이브와 기밀 컴퓨팅은 무단 액세스로부터 데이터를 보호하는 별도의 처리 영역을 만드는 데 중요한 기술로 변모하고 있습니다. 기업들은 복잡한 환경에서 데이터 개인정보 보호를 위한 데이터 보존 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 6월 AntChain은 Intel과 협력하여 대규모 데이터 개인 정보 보호 컴퓨팅 플랫폼인 MAPPIC을 개발했습니다. 이 플랫폼은 Intel SGX 기술을 사용하여 대규모 AI 학습 데이터를 처리하기 위한 안전한 조건을 조성함으로써 안전한 데이터 처리 방법을 개발하려는 업계의 의지를 보여줍니다.
개인 정보 보호를 강화하는 계산 시장도 연합 학습을 통해 성장을 목격하고 있습니다. 이 기술을 사용하면 분산 시스템이 처리되지 않은 정보를 노출하지 않고 로컬에 저장된 독립적인 데이터를 처리하기 위한 모델을 공동으로 훈련할 수 있기 때문입니다. 의료 및 금융 분야에서 운영되는 기업은 엄격한 개인 정보 보호법을 경험하고 있으므로 민감한 정보를 공개하지 않아도 되는 접근 방식이 유익합니다. 동형암호 기술은 현재 분석의 시작부터 끝까지 보호를 유지하면서 암호화된 데이터의 안전한 계산을 위한 솔루션으로 떠오르고 있습니다. 클라우드 플랫폼을 통해 운영되는 회사는 데이터를 기밀로 분석해야 하는 여러 당사자 간의 안전한 다자간 계산을 지원하기 위해 이러한 솔루션이 필요합니다. 새로운 기술의 등장으로 클라우드 시스템이 활성화되어 기업이 개인정보 보호 조치와 함께 데이터 기반 통계에 액세스할 수 있게 되었습니다.
개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장: 성장 동인 및 과제
성장 동력
- 금융 서비스에서 PEC 채택 증가: 은행 부문의 기업은 보험 및 의료 부문과 함께 안전한 거래, 사기 방지 시스템, 데이터 교환 메커니즘을 개발하기 위해 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 기술을 채택하고 있습니다. 안전한 다자간 계산을 통해 다양한 주체가 데이터 분석 프로젝트에서 함께 작업하는 동시에 입력 데이터를 비공개로 유지하여 데이터 개인 정보 보호 요구 사항 및 법적 데이터 보호 표준을 충족할 수 있습니다. SMPC를 사용하면 금융 기관은 조직 전체에서 공동으로 사기 패턴 분석을 수행하고 고객 데이터 개인정보를 보호할 수 있으므로 기밀성을 손상시키지 않으면서 탐지 능력을 향상시킬 수 있습니다.
ABN MRO Bank 및 Rabobank를 포함한 많은 기관에서는 SMPC로 구축된 자금세탁 방지 시스템을 구현하고 있습니다. 이 시스템에서는 점수 시스템이 계정 평가를 거래 네트워크에 배포하여 은행이 개인 정보 보호 표준을 위반하지 않고 익숙하지 않은 거래를 찾을 수 있도록 합니다. 위험 점수를 전파하면 의심스러운 활동의 탐지 정확도가 향상되는 동시에 회상률을 상당한 비율로 유지하여 오탐(false positive)을 크게 줄일 수 있습니다. 이번 개발은 민감한 정보를 처리하는 분야에서 데이터 보안 조치를 강화하기 위한 안전한 다자간 계산의 잠재력을 강조합니다.
- 개인 정보 보호 요구 사항에 따른 AI 및 ML의 확장: 지속적인 발전으로 인해 개인 정보와 민감한 정보가 포함된 대규모 데이터 세트에 의존하는 인공 지능 및 머신러닝 기술의 수가 점점 늘어나고 있습니다. 이러한 측면에 대한 의존은 필수적인 필수 요소인 차등 개인 정보 보호 및 연합 학습을 포함하여 개인 정보 보호 강화 기술의 잠재력을 강조합니다. 이러한 PET는 조직이 개인 정보 보호 정보를 보호하고 조직의 신뢰성을 높이는 AI 훈련 모델을 생성하는 데 도움을 주어 더 광범위한 AI 시스템 배포를 촉진합니다. 정부 기관도 데이터 개인 정보 보호 관리를 위해 PET를 활용하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월, 미국 국립과학재단은 개인정보 보호 데이터 공유 실무 프로그램을 시작했습니다. PDaSP는 다양한 부문에서 안전한 데이터 공유 기능을 향상시키기 위해 실제 배포를 통해 PET를 신속하게 상용화하기 위해 노력하는 이니셔티브입니다.
기술 조직은 혁신적인 개인 정보 보호 AI 프레임워크를 구축하고 훈련된 AI 모델이 실제 데이터 콘텐츠를 노출하지 않고도 다양한 데이터 세트 위치에서 작동할 수 있도록 하는 연합 학습 접근 방식을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 동형 암호화 및 안전한 다자간 계산과 같은 기술을 통해 데이터 보안의 지속적인 개발과 기업은 규제 문제를 최소화하고 의료, 금융 서비스 및 기업 조직을 위한 고급 AI 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. PET를 구현하는 기업은 사용자 개인정보를 보호하는 AI 통계를 통해 전략적 이점을 확보하여 더욱 보호되는 디지털 기반을 개발하고 있습니다.
도전과제
- 기존 시스템과의 통합 복잡성: 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 솔루션을 기존 IT 인프라와 통합하려면 복잡하고 리소스 소모적인 단계가 필요합니다. 현대 조직은 연합 학습을 포함한 다가오는 개인 정보 보호 기술로는 효율적으로 운영할 수 없는 레거시 정보 시스템을 유지 관리하고 있습니다. 이러한 시스템을 설치하려면 철저한 테스트 절차와 함께 주요 시스템 변경과 전문 지식이 필요하므로 운영 지연이 발생하고 총 비용이 증가합니다. 기업들은 개인 정보 보호 기능을 추가하는 대신 안정성과 효율성을 유지하고 싶어 함에도 불구하고 이러한 시스템과 현재 데이터 처리 프레임워크 간의 원활한 통합을 달성하기가 어렵기 때문에 PEC 도입에 어려움을 겪고 있습니다.
- 개인 정보 보호와 성능 간의 절충: 완전 동형 암호화(FHE)는 물론 신뢰할 수 있는 실행 환경, 다자간 계산과 같은 기타 개인 정보 보호 강화 계산 기술은 암호화된 정보에 대한 작업을 통해 강력한 보안을 제공합니다. FHE는 작동하는 데 엄청난 처리 능력과 충분한 메모리 리소스가 필요하므로 상당한 성능 제한을 부과합니다. FHE에서 구현하면 컴퓨팅 요구 사항이 높아지고 기존 데이터 분석 방법이 훨씬 더 빨라집니다. PEC 기술을 통한 처리에 필요한 시간으로 인해 빈번한 시장 운영 및 사기 탐지 시스템과 같이 실시간 기능이 필요한 상황에서는 이 방법을 사용할 수 없게 될 수 있습니다. 많은 성과 중심 조직은 업계 내 통합 제한으로 인해 PEC 채택을 기피하고 있습니다.
개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장: 주요 통찰력
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기준 연도 |
2024년 |
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예측 연도 |
2025년부터 2037년까지 |
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CAGR |
20% |
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기준연도 시장 규모(2024년) |
46억 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2037년) |
492억 달러 |
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지역 범위 |
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개인 정보 보호 강화 계산 세분화
기술(동형암호, 신뢰할 수 있는 실행 환경, 다자간 컴퓨팅, 차등 개인정보 보호, 개인 데이터 저장소)
동형암호 부문은 산업 데이터 공유 요구 사항으로 인한 데이터 보안 수요 증가로 인해 2037년까지 개인 정보 보호 강화 계산 시장 점유율을 35.2% 이상 차지할 것으로 예상됩니다. 기업은 민감한 정보를 보호할 수 있는 능력으로 인해 이 기술을 통해 여러 당사자를 활용하고 암호화된 데이터를 집단적으로 분석하고 있으며 이는 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정에 적합합니다. 이 부문은 또한 하드웨어 가속의 지속적인 발전으로 인해 성장을 목격하고 있습니다. 기술 기업들은 또한 FHE에서 발생하는 성능 문제를 해결하기 위한 솔루션을 위해 협력하고 있습니다. 예를 들어 2024년 12월 Optalysys는 Zama와 제휴하여 FHE 구현에 필요한 시간을 줄이기 위해 하드웨어 가속 속도를 갖춘 FHE 솔루션을 제공했습니다.
유형(클라우드 기반, 온프레미스)
개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장의 클라우드 기반 부문은 국제 데이터 개인정보 보호법의 복잡성 증가로 인해 꾸준한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 조직에서는 엄격한 데이터 보호에 대한 엄격한 요구 사항을 충족하면서 중요한 정보를 안전하게 처리하기 위해 클라우드 기반 보안 방법을 적극적으로 구현하고 있습니다. 예를 들어 2023년 9월 Inpher는 Oracle Cloud Marketplace를 통해 XOR 개인정보 보호 머신러닝 플랫폼을 제공하여 조직이 원시 데이터 노출을 제거하여 안전하게 분석을 수행할 수 있도록 했습니다.
개인정보 보호 기술의 개발은 부문별 성장을 위한 또 다른 촉매제 역할을 하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 신뢰할 수 있는 실행 환경과 함께 안전한 다자간 계산 및 동형 암호화를 제공합니다. 이러한 보안 솔루션을 통해 기업은 현대 개인 정보 보호 표준을 충족하기 위한 수단으로 데이터 접근성을 완전히 제어하면서 기밀 정보를 조사하고 처리할 수 있습니다.
글로벌 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
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이 보고서 맞춤 설정개인정보 보호 강화 컴퓨팅 산업 - 지역 범위
북미 시장
개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장에서 북미 지역은 데이터 보안을 향상시키는 능력으로 인해 2037년까지 46.7% 이상의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 조직은 증가하는 사이버 위협과 내부자 위험에 노출되지 않도록 데이터를 보호하기 위해 차등 개인 정보 보호 및 보안 구역을 포함한 개인 정보 보호 솔루션을 사용하고 있습니다. 정부와 금융 기관은 중요한 데이터 보호를 위한 중단 없는 검증 시스템을 구축하기 위해 이러한 기술에 투자하고 있습니다.
미국의 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장은 다양한 업계의 연합 학습 채택으로 인해 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 조직은 보호된 데이터 세트를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 이러한 접근 방식을 통해 분산형 데이터 교육의 이점을 누리고 있습니다. 연합 학습을 통해 금융 기관은 사기 패턴을 식별하고 의료 기관은 환자 관련 데이터를 노출하지 않고 공동 연구를 수행할 수 있습니다. 데이터 공유 보안 요구사항이 증가함에 따라 조직은 계산 프로세스 전반에 걸쳐 개인정보를 보호하기 위한 기술에 투자하는 데 박차를 가하고 있습니다.
클라우드 환경으로의 급속한 전환으로 인해 지역 기업도 민감한 작업 부하를 보호하기 위해 컴퓨팅 솔루션을 배포하게 되었습니다. 클라우드 제공업체는 처리 중 데이터의 전체 암호화를 지원하기 위해 보안 엔클레이브 기술을 서비스에 통합하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 11월 Microsoft는 데이터 보호 기능을 강화하는 동시에 AI 기능을 더욱 강력하게 만드는 두 개의 새로운 데이터 센터 인프라 칩을 출시했습니다. Azure 통합 HSM은 보안 모듈 내에서 보안에 중요한 암호화 데이터와 기타 민감한 정보를 보호하는 엔지니어링 솔루션으로 작동합니다.
캐나다의 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장은 데이터 개인정보 보호 규정의 적극적인 강화로 인해 꾸준한 성장을 보이고 있습니다. Bill C-27에 의해 발의된 국가의 소비자 개인 정보 보호법은 기업이 개인 정보를 관리해야 하는 더 강력한 의무를 설정하고 있습니다. 조직에서는 최신 개인 정보 보호법을 준수하면서 데이터 유틸리티 보존을 가능하게 하는 PEC 솔루션을 구현하고 있습니다. 국가의 새로운 규제 환경은 의료, 기술, 금융 기관을 포함한 부문에서 개인 정보를 보호하는 고급 기술을 활용하도록 강요하고 있습니다. 캐나다와 다른 국가 간에 운영되는 기업은 데이터를 국제적으로 관리하는 경우가 많으므로 개인 정보 보호 요구사항에 맞는 고급 보안 솔루션이 필요합니다.
아시아 태평양 시장 분석
아시아 태평양 지역의 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 급속한 확장으로 인해 예측 기간 동안 크게 확장될 것으로 예상됩니다. 클라우드 플랫폼으로 전환하는 기업에는 데이터 처리를 위한 보다 안전한 방법이 필요하므로 해당 지역의 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장 성장을 촉진합니다. 이러한 기업은 클라우드 배포에서 개인정보 보호 강화 계산 도구를 사용하여 중요한 데이터를 보호하는 동시에 클라우드 컴퓨팅 인프라의 혜택을 누리고 있습니다. 인공지능과 빅데이터 분석의 사용이 증가하면서 조직은 잠재적인 침해로부터 귀중한 고객 정보를 안전하게 유지하는 것을 선호하므로 개인정보 보호 기술에 대한 수요도 높아지고 있습니다.
중국의 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장은 통합 데이터 시장의 발전으로 인해 꾸준한 성장을 경험하고 있습니다. 국가는 데이터 요소 시장화에서 강력한 데이터 보안 프레임워크가 필요한 통합 데이터 시장 시스템 개발로의 전환을 목격하고 있습니다. 또한 다양한 산업 전반에 걸쳐 데이터 보호에 대한 필요성이 높아지면서 조직은 PEC 솔루션을 선택하게 되었습니다. 조직에서는 개인정보를 보호하고 운영 구조 전반에 걸쳐 개인정보 보호 컴퓨팅 솔루션을 구현하기 위해 분석 및 계산 기술을 채택하고 있습니다.
인도의 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장은 AI 기반 솔루션을 활용하여 데이터를 처리하고 분석하는 기업과 함께 국가의 디지털 혁신이 증가함에 따라 꾸준한 확장을 보이고 있습니다. 개인 정보 보호를 강화하는 계산 기술의 채택은 이러한 기술이 안전한 데이터 활용 기능을 제공하기 때문에 조직에서 활발히 이루어지고 있습니다. MPC와 차등 개인 정보 보호 기술의 통합은 금융 기관 및 의료 기관의 필수 데이터 보안 요구 사항을 충족하기 때문에 상당한 관심을 얻고 있습니다. AI 거버넌스 요구사항이 증가함에 따라 무책임한 관행으로부터 비즈니스 AI 배포를 보호하는 고급 개인정보 보호 솔루션이 필요하게 되었습니다.
개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장을 지배하는 회사
- Microsoft Corporation
- 회사 개요
- 비즈니스 전략
- 핵심 기술 제공 사항
- 재무 성과
- 핵심성과지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 입지
- SWOT 분석
- IBM 주식회사
- Google LLC
- 인텔사
- Cisco Systems, Inc.
- Symantec Corporation
- McAfee, LLC
- RSA 보안 LLC
- Palo Alto Networks, Inc.
- Fortinet, Inc.
- Check Point Software Technologies Ltd.
- Kaspersky Lab
- 소포스 그룹 plc
- AVG 기술
조직이 보안 데이터 처리 및 규정 준수를 우선시함에 따라 개인 정보 보호 강화 컴퓨팅 시장이 확대되고 있습니다. IBM, Microsoft, Google, AWS, Intel 및 Duality Technologies를 포함한 주요 업체는 동형 암호화, 안전한 다자간 계산 및 신뢰할 수 있는 실행 환경과 같은 솔루션을 개발하고 있습니다. 클라우드 제공업체가 개인 정보 보호 AI 및 안전한 거래를 위해 PEC 기술을 통합하면서 전략적 파트너십 및 인수를 통해 혁신을 주도하고 있습니다. 규제 프레임워크는 채택을 가속화하고 기업이 강력한 개인 정보 보호 솔루션을 구현하도록 유도합니다. 전 세계 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 시장에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.
In the News
- 2024년 2월, IBM은 NCS와 제휴하여 싱가포르의 공공 기관 및 기업을 위한 양자 안전 및 개인 정보 보호 강화 서비스를 개발했습니다. 이들의 공동 백서는 차후 위협을 수집하고 복호화할 때 발생할 수 있는 위험을 다루고 조직에 양자 안전 관행을 안내합니다.
- 2023년 12월, SAP는 Bosch와 협력하여 업계 전반의 개인정보 보호 데이터 분석을 위해 안전한 다자간 컴퓨팅을 활용했습니다. MPC는 여러 조직이 민감한 데이터를 기밀로 유지하면서 공동으로 계산할 수 있도록 하는 고급 암호화 방법으로, 다양하고 민감한 정보를 처리하는 SAP 고객과 파트너에게 도움이 됩니다.
저자 크레딧: Abhishek Verma
- Report ID: 7399
- Published Date: May 02, 2025
- Report Format: PDF, PPT
