I. 보고서 요약

핵심 보기

중국의 사이버 보안 분야는 2025년에 패러다임의 전환을 맞이하고 있습니다. 강화된 규제와 제너레이티브 AI의 폭발적인 도입이라는 ”이중 압력'으로 인해 기업 보안의 초점이 수동적인 규정 준수 및 방어에서 능동적인 데이터 거버넌스와 AI 위험 관리로 이동하고 있습니다. 가트너의 중국 사이버 보안 성숙도 곡선 2025 보고서에 따르면, 2024년 8%에서 43%[1]로 급증할 것으로 예상되는 생성형 AI의 채택률은 데이터 가시성, AI 거버넌스, 위협 검증 기능의 동시적이고 긴급한 필요성을 촉발할 것으로 예상됩니다. 이러한 주기가 가속화되면서 차세대 플랫폼 기반의 데이터 중심 보안 아키텍처가 시장의 주류로 부상하고 있습니다.

전략적 핵심 결과

1. 데이터 및AI 보안메인 라인으로서의 통합:데이터 보안처분 상황 관리(DSPM)와 AI 신뢰-위험-보안 관리 시스템(AI TRiSM)의 결합은 보안 투자가 기본적인 보호에서 데이터 홍수 및 AI 모델링의 위험에 대처하는 데 필요한 기반인 비즈니스 혁신 지원으로 전환되고 있음을 의미합니다[1][2].
2. 위협 관리를 ”시뮬레이션'에서 ”검증'으로 업그레이드하기”적대적 노출 검증(AEV)과 노출 평가 플랫폼(EAP)이 기존의 공격 시뮬레이션(BAS)과 공격 표면 관리(ASM)를 대체하여 방어 최적화에서 지속적인 위협 노출 관리(CTEM) 프로그램을 뒷받침하는 실행 가능한 인사이트로 도약하고 있습니다[1].
3. 시장 환경을 지배하는 로컬 솔루션복잡한 인증 요건과 지리적 마찰의 영향을 받아 국내 공급업체가 DSPM, AI 게이트웨이, 위협 검증과 같은 신흥 분야를 장악하고 있으며 국내 생태계가 빠른 속도로 성숙하고 있습니다[1].
4. 보안 플랫폼 통합이 필수가 된 시대예산 제약과 기술 복잡성으로 인해 SIEM이 플랫폼 단계로 진입하고, SASE, DSP 및 EAP가 빠르게 성장하며, 기업은 높은 수준의 통합과 통합 도구 체인을 갖춘 플랫폼 솔루션의 도입을 우선시합니다[1].
5. 보안 운영을 위한 AI의 가속화사이버 보안 AI 어시스턴트는 지식 통합, 자동화, 에이전트 기술을 통해 인재 공백을 메우며 빠르게 성장하고 있지만, AI 환각과 데이터 유출 위험에 주의해야 합니다[1].

거시적 트렌드: 이중 압박에 따른 전략적 변화

하향식 규제 개선

2025년부터 중국의 데이터 보안 규정은고급 구현 단계. 네트워크 데이터 보안 관리 규정 및 상업 부문 데이터 보안 관리 조치의 전면 시행은 기업의 데이터 보호 의무를 규정할 뿐만 아니라 엄격한 위험 평가, 제3자 감사 및 국경 간 전송 검토 메커니즘을 통해 엄격한 규정 준수 제약을 만듭니다[1].

이번 규제 강화의 핵심 기능은 다음과 같습니다.자체 인증 메커니즘--기업은 보안 태세가 규제 요건을 충족한다는 것을 지속적으로 입증해야 합니다. 이에 따라 조직은 ”사후 점검'에서 ”사전 예방'으로, 블랙박스 컴플라이언스 점검에서 실시간 데이터 위험 정량화 및 거버넌스로 전환하고 있습니다. 데이터 보안 상황 관리(DSPM), 데이터 위험 평가(DRA), 데이터 보안 거버넌스(DSG)와 같은 기술은 새로운 규정 준수 시대를 충족하기 위한 필수 인프라로 부상하고 있습니다[1].

상향식 기술적 필요성

한편, 제너레이티브 AI의 상업적 도입은 티핑 포인트에 도달했습니다. 8%에서 43%로 채택이 급증한 것은 AI의 비즈니스 가치에 대한 강한 자신감을 반영합니다[1]. 하지만 이러한 자신감에는 완전히 새로운 차원의 위험이 수반됩니다:

• 데이터 유출 채널 분열AI 모델 학습, 큐워드 삽입, 파일 업로드가 민감한 데이터에 대한 새로운 취약점이 되고 있습니다.
• 예측할 수 없는 모델 위험AI로 생성된 콘텐츠는 정확성, 윤리 및 규정 준수에 대한 알려지지 않은 위험에 직면해 있으므로 런타임에 실시간 보호가 필요합니다.
• 비용 손실 관리 위험토큰 청구 모드에서 확인하지 않은 API 호출은 기하급수적인 비용 증가로 이어질 수 있습니다.

이러한 위험의 출현으로 인해 조직은 AI TRiSM, AI 게이트웨이 등을 통해 AI 도입을 보호해야 하고, 사이버 보안 AI 비서, 위협 인텔리전스 자동화 등을 통해 보안 역량을 강화하기 위해 AI를 활용해야 합니다[1].

가속화된 주기 및 시장 회전율

이러한 ”규제 + 기술'의 이중 압박은 전체 보안 성숙도 곡선의 진화를 가속화하고 있습니다. 주류로 진입하는 데 5~10년이 걸렸던 특정 기술(예: DSPM, AEV, EAP)이 오늘날의 긴급한 요구 사항을 충족하기 때문에 상업적 채택이 가속화되고 있습니다. 시장의 초점은 기본적인 규정 준수 요구 사항(예: 방화벽, 침입 탐지)에서 선제적 방어 및 데이터 중심 보안 아키텍처로 이동하고 있습니다[1].

III. 중점 영역에 대한 심층 분석

영역 I: 데이터 보안을 위한 핵심 인프라 시스템

상태 및 포지셔닝

데이터 보안은 중국 기업에서 가장 우려하는 보안 주제가 되었으며 상호 연결된 여러 수준의 기술 시스템을 포괄합니다. 그중에서도

• 데이터 보안 상황 관리(DSPM)초기 단계로 수익 등급이 ”혁신적”[1]이며, 5~10년 내에 성숙할 것으로 예상되며 시장 침투율은 1% 미만입니다.
• 데이터 보안 플랫폼(DSP):: ”높은” 혜택 등급[1]으로 상승세, 만기까지 2~5년, 얼리어답터가 이미 자리를 잡았습니다.
• 데이터 위험 평가(DRA)수익 등급 ”높음”[1], 만기 2~5년, 시장 침투율 5%-20%로 상승세입니다.
• 데이터 보안 거버넌스(DSG)상향 이동성, ”높은” 수익률 등급[1], 만기 2~5년.
• 데이터 분류플랫폼 단계에서는 ”높은” 수익률 등급[1]으로 만기까지 2년 미만이며 데이터 인프라의 필수 구성 요소로 자리 잡았습니다[1].

핵심 가치 및 정의

DSPM은 데이터 인프라의 ”명령 허브” 역할을 하며 로컬 데이터 센터, 프라이빗 클라우드, 여러 로컬 클라우드 제공업체에서 자동화된 데이터 검색, 민감도 특성화, 분류를 통해 데이터의 보안 상태와 노출 현황을 실시간으로 보여줍니다. ”어떤 데이터가 있는지”, ”누가 데이터에 액세스할 수 있는지'뿐만 아니라 더 중요하게는 ”데이터가 시스템을 통해 어떻게 흘러가는지'에 대한 답을 제공합니다. 데이터의 홍수와 AI 모델 학습에 대한 수요에 힘입어 DSPM은 기업이 섀도 데이터를 발견하고 규정 준수 실패를 방지하며 AI의 가치를 실현하는 데 필수적인 기반이 되었습니다[1].

주요 동인

규정 준수 압력네트워크 데이터 보안 관리 규정은 기업이 데이터 처리 활동, 특히 제3자 공유 및 국경 간 전송 시나리오에 대한 포괄적인 위험 평가를 수행하도록 요구하며, DSPM은 자동화된 데이터 매핑, 민감도 상관관계 및 액세스 추적을 통해 규정 준수 증명의 복잡성을 획기적으로 간소화합니다[1].

AI 애플리케이션 위험생성형 AI 채택이 81 TP3T에서 431 TP3T로 급증했으며[1], 조직은 AI 모델 학습에 사용하기에 안전한 데이터와 민감도를 낮추거나 분리해야 할 데이터를 시급히 파악해야 합니다.DSPM과 AI TRiSM의 통합은 안전한 데이터-AI 융합을 위한 기술적 토대 역할을 합니다[1].

멀티 클라우드 하이브리드 아키텍처중국 기업들은 일반적으로 로컬 + 프라이빗 클라우드 + 다수의 퍼블릭 클라우드로 구성된 하이브리드 IT 아키텍처를 채택합니다. 기존의 고립된 데이터 보안 제품은 도메인 전반에 걸친 글로벌 가시성을 제공할 수 없으며, DSPM의 가치는 통합 데이터 매핑과 위험 정량화에 있습니다[1].

주요 과제 및 장애물

검색 지연복잡한 로컬, 프라이빗 클라우드, 여러 CSP 환경에서 포괄적인 데이터 검색은 특히 레거시 시스템과 네트워크 세분화가 심한 중국 기업 환경에서는 몇 주가 걸릴 수 있습니다[1].

통합 복잡성DSPM 시장은 아직 통합 메타데이터 표준이 형성되지 않았고, 여러 공급업체의 DSPM 제품이 각기 다른 특성을 가지고 있으며, DLP, DSP, 데이터 거버넌스 등 다운스트림 제어 플랫폼과 통합하는 데 있어 적응 문제가 있습니다[1].

제어 용량 제한대부분의 DSPM 공급업체는 데이터 액세스 위험을 식별하는 데는 효과적이지만 충분한 수정 제어 기능이 부족하고 수정 작업을 수행하기 위해 DLP, DSP 또는 타사 데이터 보안 기능에 의존하는 경우가 많습니다[1].

기업 CISO를 위한 조치 권장 사항

1. 검색 속도 및 빈도에 대한 우선 순위 평가데이터 풋프린트 변화에 따른 지속적인 가시성을 보장하기 위해 일반적인 중국 엔터프라이즈 IT 환경(로컬, 프라이빗 클라우드, 로컬 CSP 포함)에서 DSPM 제품의 빠르고 포괄적인 검색 기능과 반복적인 업데이트 빈도를 평가합니다[1].
2. 계획 및 다운스트림 제어를 위한 통합 경로데이터 손실 방지(DLP), 데이터 액세스 거버넌스, 암호화, DSP 등 선호하는 수정 제어와 DSPM이 어떻게 통합되는지 충분히 평가하고, 중국 시장의 멀티 벤더 매시업 현실을 고려하여 오픈 API 또는 커넥터[1]가 있는 DSPM 솔루션을 우선적으로 고려하세요.
3. 실시간에 가까운 데이터 스트림 분석 사용포인트 투 포인트 정적 분석에만 의존하지 않고 데이터 탐지 및 응답(DDR) 기술을 통해 실시간에 가까운 분석을 수행할 수 있는 DSPM 도구의 기능을 평가합니다. 분석 오버헤드와 오탐을 줄이기 위해 가치가 높은 데이터 세트에 집중합니다[1].

대표 제조업체

알리윈, 앰버콤, ASIC DAS, 홀로넷 시큐리티, QAX, 상포, 티안롱신, 베누스텍 등[1].

영역 II: AI 보안 및 거버넌스 시스템

상태 및 포지셔닝

중국 사이버 보안 시장에서 AI 보안은 투트랙 성장 단계에 접어들었습니다:

• AI TRiSM(신뢰-위험-보안 관리)피크, 수익 등급 ”높음”[1], 성숙도 2~5년, 시장 침투도 1%-5%. 딥시크-R1과 같은 자체 개발 대형 모델의 등장으로 기업들의 AI 보안 문의가 급증하면서 기술이 빠르게 성장하고 있습니다.
• 중국 AI 게이트웨이”중간” 매출 등급[1]의 초기 단계로 5~10년 내에 성숙하여 1%-5%의 시장 점유율을 보이지만, 고객의 초기 피드백에 따르면 런타임 가시성 및 제어에 대한 요구가 매우 높습니다[1].

핵심 가치 및 정의

AI TRiSM은 AI 거버넌스, AI 런타임 검사 및 시행, 기존 데이터 보호, 개인정보 보호 등 4단계 기술 역량 아키텍처를 통해 엔터프라이즈 AI 애플리케이션과 모델이 기업의 의도에 따라 작동하도록 보장하는 동시에 데이터 유출, 제3자 위험, 원치 않는 결과[1]를 방어합니다. 위험 및 원치 않는 결과물[1]을 방어합니다.

반면에 중국의 AI 게이트웨이는 AI 애플리케이션을 확장할 때 발생하는 새로운 위험을 해결하기 위한 전용 툴입니다. AI 게이트웨이는 API 키를 중앙에서 관리하고, 속도 제한을 설정하고, 비용을 추적하고, 여러 LLM을 지능적으로 라우팅함으로써 비용 급증과 콘텐츠 보안에 대한 기업의 이중 우려를 해결합니다[1].

주요 동인

데이터 보안 고려 사항데이터 유출, 제3자 위험, 부정확한 결과물에 대한 기업의 우려로 인해 AI 행동이 기업의 의도와 일치하도록 보장하기 위해 AI TRiSM을 도입하게 되었으며, 이는 AI TRiSM 도입의 주요 동인이 되었습니다[1].

비용 및 콘텐츠 관리AI 게이트웨이는 토큰 계량, 지능형 요청 라우팅, LLM 다중 선택 관리[1]를 통해 기업을 위한 중앙 집중식 비용 제어 및 규정 준수 시행 플랫폼을 제공합니다.

국내 대형 모델의 부상DeepSeek-R1과 같은 고성능 자체 개발 모델의 도입은 기업에서 현지 AI 보안 솔루션에 대한 수요를 자극하여 AI TRiSM 및 중국 AI 게이트웨이의 시장 관심을 직접적으로 이끌었습니다[1].

규제 준수 압력중국의 AI 거버넌스 프레임워크가 개선됨에 따라 기업은 데이터 프라이버시 및 콘텐츠 보안과 같은 새로운 규정을 준수하기 위해 보다 상세한 AI 런타임 감독 수단이 필요합니다[1].

주요 과제 및 장애물

채택 지연대부분의 기업은 AI 애플리케이션이 이미 생산 환경에 도입된 후, 즉 개조 비용과 난이도가 크게 상승한 후에 AI TRiSM을 고려합니다[1].

기술 부족조직 내 성숙한 AI TRiSM 구현 역량이 부족하여 공급업체가 제공하는 기능에 의존하는 경우가 많지만, 공급업체의 AI TRiSM 솔루션 시장 자체는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다[1].

불안정한 신흥 기술AI 게이트웨이는 아직 신흥 기술로서 완전히 검증되지 않았고 AI 요구 사항(예: 모델 컨텍스트 프로토콜 엔드포인트 관리)이 지속적으로 진화하고 있어 요구 사항을 정의하는 데 어려움이 있습니다[1].

지연 시간 및 고가용성중간 계층으로서의 AI 게이트웨이는 지연 위험을 초래합니다. 기업은 첫 토큰 발급 시간 및 토큰 처리량을 중요하게 생각하며, 단일 장애 지점은 고가용성 배포에 더욱 필요한 고려 사항입니다[1].

B2B(기업 간 거래)CSO제안

1. 미래 계획 AI TRiSM 전략GenAI 애플리케이션 계획 및 개발 단계에서 AI TRiSM 고려 사항을 통합하고, 프로덕션까지 기다렸다가 수정하지 마세요. 교차 기능 팀(보안, 법무, 규정 준수, AI 개발)을 구성하여 허용 가능한 AI 사용 정책을 정의하고 거버넌스 수준에서 AI 위험 관리를 포함시킵니다[1].
2. 런타임 거버넌스 프레임워크 개발기업 내 모든 AI 사용(자체 구축 AI, 오픈 소스 솔루션, SaaS API 포함)에 대한 검색, 인벤토리, 거버넌스 메커니즘을 구축합니다. AI 게이트웨이 아키텍처를 최적화하여 대기 시간 위험을 줄이고, 고가용성 배포를 보장하며, 재해 복구 및 부하 분산 설계가 입증된 공급업체 솔루션을 선택합니다[1].
3. 데이터-AI 보안 통합데이터 분류, 보호, 액세스 관리가 비정형 데이터를 포함한 모든 기업 정보를 포괄하도록 하여 AI에 액세스할 수 있는 데이터 세트가 적절하게 관리되고 위험 평가되었는지 확인합니다. 엔드포인트-데이터-애플리케이션 레이어에서 AI 런타임 보호를 강화하기 위해 AI 게이트웨이를 Secure Service Edge와 통합합니다[1].

대표 제조업체

Cisco, DAS 보안, 화웨이, NSFOCUS, 엔비디아, 팔로알토 네트웍스, 파라뷰, QAX, 베누스텍 등[1].

도메인 III: 위협 노출 및 인증의 진화

상태 및 포지셔닝

위협 노출 관리는 기술 반복을 거치고 있습니다:

• 적대적 노출 검증(AEV)수익 등급 ”높음”[1], 만기까지 2~5년, 시장 침투율 1%-5%로 상승세, 기존 BAS를 대체하고 있습니다.
• 노출 평가 플랫폼(EAP)현재 전성기를 맞이하고 있으며, 수익 등급이 ”높음”[1]이고, 빠르게 성장하고 있으며, 기존 ASM을 대체하고 있습니다.

핵심 가치 및 정의

AEV는 자동화된 지속적인 공격 시뮬레이션과 검증을 통해 공격을 시뮬레이션할 뿐만 아니라 더 중요한 것은실제 노출 가능 여부 확인또한 중요 자산의 취약성 경로를 강조합니다. 이는 ”피어 투 피어 공격 모델링'에서 ”실행 가능한 지속적인 노출 인사이트'로의 패러다임 전환을 의미합니다[1].

EAP는 통합 플랫폼을 통해 다음과 같은 서비스를 제공합니다.우선순위 지정 및 실행 가능취약성 및 잘못된 구성 보기는 기업이 방어를 타겟팅하고 최적화하는 데 도움이 되며, 지속적인 위협 노출 관리(CTEM) 프로젝트의 기반이 됩니다[1].

주요 동인

규정 준수 중심AEV의 지속적인 규정 준수 테스트 및 검증은 레드팀 운영 및 유지 관리 비용을 크게 줄여 기업이 더 복잡한 시나리오에 집중할 수 있게 해줍니다[1].

공격 표면 복잡성클라우드 다각화, 컨테이너화, API 폭발의 시대에는 기존의 수동적인 자산 스캔과 취약점 발견만으로는 더 이상 충분하지 않으며, AEV와 EAP의 지속적이고 자동화된 검증 기능이 필요해졌습니다[1].

방어 최적화 요구 사항기업들은 보안 도구와의 API 통합을 통해 보안 제어의 효과를 평가하고 방어 구성의 최적화를 자동화하기 위해 AEV를 도입하기 시작했습니다[1].

주요 과제 및 장애물

중국 시장 격차중국 AEV 공급업체는 아직 모든 사용 시나리오를 커버할 수 없기 때문에 구매자는 종종 커버리지와 수요 매칭 사이에서 절충점을 찾아야 합니다[1].

배포 비용AEV는 상당한 구성, 사용자 지정 및 지속적인 O&M 투자가 필요하며 성숙한 보안 운영 역량과 전문 리소스를 갖춘 기업에만 적합합니다[1].

팀 간 협업AEV의 가치는 보안 팀, 네트워크 팀, 애플리케이션 팀, 비즈니스 부서의 공동 참여에 달려 있습니다. 가치에 대한 부서 간 합의가 부족하면 해결 우선순위가 달라질 수 있습니다[1].

기업 CSO를 위한 조언

1. CTEM 계획 통합기존 공격 시뮬레이션과 모의 침투 테스트를 CTEM 로드맵에 통합하고, AEV 자동화를 통해 레드팀 역량을 점진적으로 강화하며, 영향력이 큰 시나리오와 위협 인텔리전스 기반 시뮬레이션의 우선순위를 정합니다[1].
2. 팀 간 협업 및 우선순위 지정AEV의 모델링된 데이터를 비즈니스 영향과 연결하여 해결의 우선순위를 명확하게 정하고 다양한 이해관계자의 동의를 얻는 퍼플팀 메커니즘을 구축합니다[1].
3. 종합적인 비용 편익 분석기존 취약성 관리 및 보안 테스트와 비교하여 AEV 배포 옵션(클라우드 호스팅과 로컬 배포)을 평가하여 부가가치를 정량화하고 명확한 ROI 사례를 개발합니다[1].

대표 제조업체

360 디지털 시큐리티, 앤트 소드(베이징 지첸 테크놀로지), 차이틴 테크, 사이리텍스, 모윤 테크놀로지, 탑섹, NS포커스, 벌.에이아이 등[1].

영역 IV: 보안 운영 및 플랫폼 통합

상태 및 포지셔닝

보안 플랫폼 통합은 기업의 핵심 요구사항이 되었으며, 여러 기술이 서로 다른 양상을 보이고 있습니다:

• 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)플랫폼 단계에서는 수익 등급이 ”중간”[1], 성숙도 2년 미만의 단계로, 제품 기능이 수렴되고 사용자 경험이 성숙해졌으며 주류로 채택되었습니다[1].
• 보안 액세스 서비스 경계(SASE)”중간” 매출 등급[1]으로 상승 중이며, 2~5년 내 성숙, 네트워크 및 보안 통합에 대한 지속적인 수요로 성장[1]하고 있습니다.
• 데이터 보안 플랫폼(DSP):: 수익 등급 ”높음”[1]으로 상승세, 2~5년 내 성숙, 데이터, 분석 및 AI 파이프라인 보호에 대한 수요 증가로 빠르게 성장[1]하고 있습니다.

핵심 가치 및 정의

이 네 가지 유형의 플랫폼 기반 제품은 예산이 제한적이고 기술적으로 복잡한 조직의 환경을 반영합니다.통합 가시성 및 간소화된 O&MSIEM의 플랫폼 시기는 보안 로깅 인프라로서 성숙기를 의미하고, SASE의 부상은 네트워크와 보안이 융합되는 추세를 반영하며, DSP와 EAP의 빠른 성장은 데이터 및 노출 관리가 우선적인 투자 대상이 되었음을 시사합니다[1].

주요 동인

예산 제약 및 복잡성 압박중국 기업의 보안팀은 일반적으로 인력이 부족하고 기존 툴체인이 파편화되어 있어 O&M 부담이 큽니다. 통합의 필요성으로 인해 기업은 통합 플랫폼의 ROI를 평가해야 합니다[1].

데이터 가치 실현기업들은 데이터가 새로운 경쟁 우위임을 인식하고 있지만 기존의 사일로화된 데이터 보안 제품으로는 데이터 분석과 AI 혁신을 지원할 수 없으며, DSP는 중앙 집중식 정책 정의 및 시행을 통해 데이터 공유를 더욱 안전하고 제어할 수 있게 해줍니다[1].

디지털 혁신 가속화기업의 디지털 혁신과 AI 도입이 가속화되면서 보안 아키텍처의 민첩성과 범위가 새롭게 요구되고 있으며, SASE 및 SSE와 같은 플랫폼 기반 제품이 이러한 요구에 부응하고 있습니다[1].

IV. 기술 전략 우선순위 매트릭스의 해석

가트너 우선순위 매트릭스에 따라 조직은 단계적 기술 도입 전략을 채택해야 합니다[1]:

즉시 집중(만기까지 2년 미만)

데이터 분류 및 SIEM이제 AI는 성숙한 주류 단계에 접어들었으며 기업 보안 인프라의 필수 구성 요소입니다. DSP, DSPM, DLP 등과 같은 새로운 플랫폼과의 긴밀한 통합을 통해 규정 준수, 감사 및 AI 거버넌스에서 더 큰 가치를 실현하는 데 초점을 맞추고 있습니다[1].

중기 중요(만기까지 2~5년)

AI TRiSM, 개인정보 거버넌스(중국 내 개인정보 보호), SASE/SSE, DSP, DRA, AEV이러한 기술은 혜택 등급이 ”높음'에 해당하며 중기 전략적 투자의 우선 순위입니다. 이러한 기술은 데이터 거버넌스, AI 위험 관리 및 비즈니스 혁신에 상당한 이점을 제공할 수 있으며, 조직은 중기 계획에 파일럿 및 배포를 위한 리소스를 따로 확보해야 합니다[1].

장기 레이아웃(만기 5~10년)

DSPM, 소프트웨어 구성 요소 분석(SCA), 위협 노출 관리이러한 기술은 ”혁신적'인 이점이 있지만 시장 보급률이 1% 미만이고 구현 경험이 제한적입니다. 기업은 지속적인 개념 증명과 소규모 파일럿을 통해 향후 대규모 배포를 위한 에너지를 구축하는 한편, 공급업체와 협력하여 생태학적 성숙도를 높여야 합니다[1].

V. 결론 및 전략적 권장 사항

중국 기업을 위한 핵심 인사이트

2025년 이후 중국 기업들은 사이버 보안 구축에 있어 세 가지 주요한 전략적 변화에 직면하게 될 것입니다:

1. 사후 대응적 규정 준수 방어에서 사전 예방적 리스크 거버넌스까지규제 시스템의 개선으로 기업은 사후 감사에서 사전 예방으로 전환해야 하며, 이는 기존의 경계 보호에서 데이터 검색, 위험 평가 및 지속적인 거버넌스로 투자 초점을 전환해야 함을 의미합니다[1].
2. 기술 사일로에서 플랫폼 통합까지데이터의 홍수, AI 도입 및 AI 모델의 등장으로 인해 단일 포인트 도구로는 더 이상 대응할 수 없게 되었습니다. 플랫폼 기반의 통합 솔루션(예: DSP, SIEM+ 통합, SASE 에코시스템)이 필요하게 되었으며, 이는 인력 및 예산 제약 상황에서 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다[1].
3. 방어적 자세에서 혁신 역량 강화로보안의 궁극적인 목표는 ”멈추는 것'이 아니라 ”위험을 통제하면서 비즈니스 혁신을 가능하게 하는 것'입니다. 이로 인해 기업들은 AI TRiSM, 데이터 보안 플랫폼 등을 비용 센터가 아닌 비즈니스 가속기로 간주하고 있습니다[1].

최고 보안 책임자(CSO)를 위한 조언

즉각적인 조치 항목(정체 또는 정점)

• SIEM 배포 또는 업그레이드통합 위협 가시성의 기반을 마련하기 위해 최신 DSPM, DRA, AEV 및 기타 도구와 통합할 준비가 되어 있는지 확인하세요.
• 데이터 분류 및 DSG 프로젝트 시작네트워크 데이터 보안 관리 규정 준수를 진입점으로 사용하여 DSPM, DSP 및 AI 애플리케이션의 기반을 제공하는 엔터프라이즈 데이터 맵 및 거버넌스 프레임워크를 구축합니다[1].
• AI TRiSM 파일럿 계획GenAI 애플리케이션 계획 단계에서 AI 신뢰 위험-보안 고려 사항을 통합하여 사후 수정에 드는 높은 비용을 방지합니다[1].

파일럿 프로젝트 계획(상승세 및 높은 수익률)

• DSPM 개념 증명데이터 양이 많고 복잡한 멀티 클라우드 하이브리드 환경을 갖춘 사업부에서 DSPM 파일럿을 수행하여 데이터 검색, 위험 정량화 및 규정 준수 증명에 대한 실제 효과를 평가합니다[1].
• AI 게이트웨이 평가판비용 측정, 콘텐츠 보안, 멀티-LLM 관리를 위해 GenAI 애플리케이션이 집중된 부서에 AI 게이트웨이를 배포하여 운영 경험을 쌓습니다[1].
• AEV 및 CTEM 통합기존 모의 침투 테스트와 공격 시뮬레이션을 CTEM 프레임워크에 통합하여 AEV를 통한 검증 프로세스를 점진적으로 자동화합니다[1].
• DSP 및 데이터 개인 정보 보호데이터 암호화, 비감작화 및 액세스 제어에서 DSP의 통합 기능을 평가하여 확장 배포를 위한 기반을 마련합니다[1].

지속적인 우려 사항(변화의 가능성은 있지만 성숙하기까지 시간이 필요함)

• SCA 및 공급망 보안오픈 소스 모델과 AI 컴포넌트가 성장함에 따라 소프트웨어 컴포넌트 분석이 중요해질 것입니다. 내부 역량 평가 및 외부 공급업체 선정을 위한 사전 준비 작업[1].
• 개인정보 보호 강화 기술(PET)국가 간 데이터 전송 및 다자간 컴퓨팅과 같은 고위험 시나리오에서는 신뢰 컴퓨팅 및 다자간 컴퓨팅과 같은 기술의 성숙도와 유용성을 지속적으로 평가합니다[1].
• IoT 인증엔터프라이즈 IoT 및 산업용 IoT 배포가 확대됨에 따라 디바이스 ID 및 인증 메커니즘은 중요한 방어 지점이 될 것입니다[1].

미래 전망

중국 사이버 보안 시장은 2025~2027년 동안 다음과 같은 발전 양상을 보일 것입니다:

기술적 측면데이터 보안과 AI 보안의 긴밀한 통합이 차세대 보안 아키텍처의 핵심이 될 것입니다. 플랫폼화, 자동화 및 AI 지원 추세는 계속 강화될 것이며 단일 포인트 도구의 시장 공간은 축소될 것입니다.

규제 수준규제 프레임워크는 특히 AI 거버넌스, 국경 간 데이터 전송 및 개인정보 보호 분야에서 지속적으로 개선되어 더욱 미묘한 규정 준수 요건이 생겨나며, 이는 새로운 보안 기술의 상용화를 더욱 가속화할 것입니다[1].

현지화 수준인증 복잡성 및 지리적 요인으로 인해 로컬 벤더의 시장 지배력은 더욱 공고해질 것입니다. 한편, 신흥 분야(DSPM, AI 게이트웨이, AEV, DSP)에서 로컬 벤더의 제품 혁신 능력이 빠르게 향상되고 있으며, 국제적으로 경쟁력 있는 솔루션을 형성할 것으로 예상됩니다[1].

기업 보안 책임자(CSO)는 이를 보안 포트폴리오를 재구상하여 현재의 규제 및 위험 요구 사항을 충족하는 동시에 데이터 중심 및 AI 기반 비즈니스의 미래를 준비할 수 있는 기회로 삼아야 합니다.

참고 문헌

[1] 가트너 (2025, 7월). 중국 사이버 보안의 하이프 사이클, 2025 (G00828354).

https://www.gartner.com/en/documents/6677034

분석가: 앤슨 첸, 안젤라 자오, 펑 가오, 미아 유.