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최근 비대면 업무와 데이터 수집 및 분석을 통한 비즈니스가 증가하면서 데이터와 자산보호를 위해 사이버 위협을 빠르게 탐지하고 대응할 수 있는 사이버 보안이 주목받고 있다.

전 세계적으로 사이버 공격으로 인한 피해가 2025년까지 연간 약 10조5000억 달러에 이를 것으로 예상되면서 향후 사이버보안 시장규모는 2021년 2천57억 달러에서 2025년에는 2천761억 달러로 연평균 7.64%의 성장세를 보일 것으로 전망했다. 2023년 국내 보안시장도 7조 437억 원에 달할 것으로 예상했으며, 이러한 성장세는 향후에도 지속될 것으로 예상했다.

급속한 디지털 전환으로 인해 사이버 위협이 지속적으로 증가하면서 기업은 빠르게 위협에 대응할 수 있도록 보안 시스템을 강화하고 보안에 대한 투자를 확대하고 있으나 아직까지 피해 규모에는 부족한 실정으로, 정부는 사이버 보안 산업이 국민의 안전과 디지털 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극적인 정책과 제도적 지원이 뒷받침되어야 한다.

이에 본 보고서는 전 세계적으로 위협받고 있는 사이버 공격으로부터 대응하기 위한 사이버 보안시장의 기술개발 동향과 주요국 전략정책 및 AI기반 정보보안 기술분석 등을 수록하였다.

Ⅰ. 개인정보 및 차세대 데이터 보호 핵심기술 동향 및 개발전략

1. 데이터 보호기술 개념 및 보안위협 현황
    1) 개요
    2) 분류
        (1) 기반기술
            1.1) 개인정보보호 강화기술
            1.2) 정형 데이터 비식별 기술
            1.3) 비정형 데이터 비식별 기술
            1.4) 차등정보보호기술
            1.5) 암호원천기술
            1.6) 동형 암호기술
            1.7) 양자 내성 암호기술
        (2) 응용기술
            2.1) 데이터 권리 보호기술
            2.2) 정보유출 방지기술
    3) 보안 위협 종류 및 동향
        (1) 사이버 공격
        (2) 공급망 공격
        (3) 디지털 전환에 따른 보안 위협
        (4) 양자시대의 보안 위협
2. 국내 주요 기관의 데이터 보안 관련 유망 미래기술 전망
    1) 정보통신기획평가원(IITP)이 선정한‘2023년 ICT 10대 이슈’
    2) 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 선정한 데이터 보안/보호 관련‘10대
       유망기술’
        (1) 10대 기술 선정결과
        (2) 10대 미래유망기술 분석
             2.1) 자율 무인 이동체 활용을 위한 인프라 통합 보안기술
             2.2) 인공지능 기반 지능형 사이버 보안 관제 및 자동대응 기술
             2.3) 5G/6G 네트워크 보안기술
             2.4) 제조(산업) 공급망 및 시스템 보안 취약점 진단 자동화 기술
             2.5) 프라이버시 강화 데이터 안전 활용을 위한 동형암호 등
                  기능형 암호 및 응용기술
             2.6) 메타버스 등 가상환경에서의 사용자 보호 및 보안 기술
             2.7) 양자시대의 절대적 데이터보안을 위한 양자암호기술
             2.8) 디지털 신기술 악용 사이버범죄 예방 및 추적기술
             2.9) 안전한 가상화 환경 활용을 위한 클라우드･엣지 보안기술
             2.10) 안전한 디지털 경제 활용을 위한 암호화폐 신뢰성 보장기술
3. 웹 3.0 주요 특징별 개인정보보호 이슈 분석
    1) 웹 3.0 개념 및 특징
    2) 웹 3.0 주요 특징별 개인정보 이슈
        (1) 탈중앙화
             1.1) 개인정보 유출
             1.2) 데이터 보안 및 무결성
             1.3) 개인정보보호 및 기밀성
             1.4) 규제 준수
        (2) 지능화
             2.1) 데이터 수집
             2.2) 데이터 분석
             2.3) 데이터 기밀성
        (3) 사용자 중심성
             3.1) ID 관리
             3.2) 사용자 교육
             3.3) 사용자 통제
                   3.3.1) 사용자 보안 및 책임
                   3.3.2) 사용자 익명성 및 책임 
                   3.3.3) 개인정보보호 규정 
                   3.3.4) 데이터 공유 촉진
4. 데이터 보호 관련 빅데이터/머신러닝 주요 이슈 분석
    1) 현황
    2) 빅데이터 및 데이터 보호
    3) 개인정보 이용 고지 및 동의 모델 문제
    4) 인공지능 기반 서비스 운영상 소비자데이터 보호의 한계
    5) 사후 데이터 관리 책임
    6) 리스크 관리 및 데이터 윤리 기반 프레임워크 구축
5. 국내외 데이터 보호기술 시장현황
    1) 글로벌 시장
    2) 국내 시장
6. 대표 차세대 데이터 보호기술 및 개인정보 보호기술 개발동향
    1) 기술개발 현황 전반
    2) 공통 기반기술 개발현황
        (1) 데이터 비식별화
        (2) 차등 정보보호
        (3) 동형 암호
        (4) 양자내성 암호
    3) 응용기술 개발현황
        (1) AI 학습 데이터 보안
        (2) 정보유출 방지·추적
        (3) 데이터 권한 관리
        (4) 블록체인 데이터 보호
        (5) IoT/스마트시티 데이터 보호
        (6) 자율이동체 데이터 보호
        (7) 의료 데이터 보호
        (8) 스마트제조 데이터 보호
    4) 데이터 프라이버시 보호기술 동향
        (1) 현황
        (2) 개인정보 비식별화 이슈 및 표준 동향
             2.1) 비식별화 관련 이슈
                   2.1.1) Netflix Prize
                   2.1.2) 유전자 재식별화
             2.2) 비식별화 관련 표준
                   2.2.1) ISO/IEC 20889
                   2.2.2) NISTIR 8053
         (3) 프라이버시 보호기술 동향
             3.1) 프라이버시 모델
             3.2) 암호 기반 프라이버시 보호 기술
                   3.2.1) 형태보존암호
                   3.2.2) 순서보존암호
                   3.2.3) 동형암호
    5) 보안 저장영역 생성 및 접근 제어 관련 연구동향
         (1) 현황
         (2) Data Storage Methods
         (3) Process Access Control Method
         (4) Experimental Design
    6) 재현데이터 기술 특성 및 활용동향
         (1) 재현데이터 부상 배경 및 전망
         (2) 개인정보보호 측면에서의 재현데이터 특성
             2.1) 재현데이터 특성
             2.2) 재현데이터 생성방법
         (3) 재현데이터 장단점
             3.1) 장점
                   3.1.1) 개인정보보호
                   3.1.2) 품질 
                   3.1.3) 비용 절감
                   3.1.4) 확장성 
              3.2) 단점
                   3.2.1) 실제 데이터 처리 
                   3.2.2) 법적 모호성 
                   3.2.3) 재식별 위험 
                   3.2.4) 사실성 
                   3.2.5) 편향
    7) 개인정보 비식별 솔루션 개발동향
         (1) 개인정보 비식별 솔루션 개념 및 분류
         (2) 시장분석
         (3) 개인정보 비식별 솔루션 기술개발 동향
7. 데이터 보호기술 개발 관련 국내외 주요기업 현황
    1) 해외
         (1) 미국
             1.1) Anonyome Labs, Inc.
             1.2) Immuta
             1.3) Protegrity
             1.4) SAS
             1.5) Wisconsin-Madison
             1.6) IBM
             1.7) Amazon
             1.8) Apple
             1.9) Google
         (2) 영국 - Privitar
    2) 국내
         (1) 가명 처리 비식별화 기술개발 기업
             1.1) SK C&C
             1.2) 케이티넥스알
             1.3) 이지서티
             1.4) 컴트루테크놀로지
             1.5) 데이타스
             1.6) Fasoo
             1.7) Penta
             1.8) Vormetric
         (2) 동형 암호 및 양자내성 암호 기술개발 기업
             2.1) 삼성SDS
             2.2) LG유플러스
             2.3) 크립토랩
8. 데이터 보호기술 주요 정책동향
    1) 해외 주요국 정책
         (1) 미국
         (2) 독일
         (3) 영국
         (4) 일본
         (5) 중국
         (6) 사우디아라비아
             6.1) '데이터·프라이버시 규제 샌드박스' 추진배경 및 목적
             6.2) '데이터·프라이버시 규제 샌드박스' 추진현황
                    6.2.1) 도입목표
                    6.2.2) 지원대상
                    6.2.3) 평가기준
                    6.2.4) 진행절차
                    6.2.5) 기대효과
                    6.2.6) 기타사항
    2) 국내 정책
         (1) 개술개발 전략
             1.1) 데이터보호 핵심기술 개발 전략(2021년 11월)
             1.2) 디지털 전환시대 정보보호산업의 전략적 육성방안(2022년 02월)
         (2) 활성화 정책

                 
Ⅱ. 사이버 보안 산업의 관련 기술개발 동향과 주요국 전략정책 동향

1. 차세대 보안 및 사이버 보안 개념과 사이버 위협 전망
    1) 사이버 보안 개요
    2) 2023년 사이버 보안 위협 전망
         (1) 2022년 사이버 보안 위협 현황 개요
         (2) 국가/산업 보안을 위협하는 글로벌 해킹조직 공격
         (3) 사회적 이슈를 악용한 사이버 공격
         (4) 지능형 지속 공격 및 다중협박으로 무장한 랜섬웨어
         (5) 클라우드 전환에 따른 위협
         (6) 복잡해지는 기업 SW 공급망에 대한 위협
    3) ICT 대표기술의 사이버 위협 전망
         (1) 국내외 사이버 위협 관련 주요 보고서 현황
         (2) ICT 8대 유망기술의 사이버위협 분류
         (3) ICT 주요 기술별 주요 위협분석
             3.1) 현재 위험도 분석
             3.2) 미래 위험도 전망
             3.3) 대응준비도 분석
        (4) ICT 대표기술별 이슈 분석
2. 국내외 사이버 보안 시장규모 및 전망
    1) 사이버 보안 및 관련 기술 시장동향
    2) 글로벌 시장
        (1) 글로벌 사이버보안 시장규모 및 전망
        (2) 주요국 사이버보안 시장규모 및 현황
             2.1) 미국
             2.2) 영국
             2.3) 일본
    3) 국내시장
3. 사이버 보안 산업 및 정보보호 산업 주요동향
    1) 보안산업 구조적 변화 현황
        (1) 클라우드 컴퓨팅
            1.1) 책임 공유 모델
            1.2) 멀티테넌시 및 가상화
        (2) 오픈소스(OSS)
        (3) 메타버스 및 블록체인
            3.1) 마이크로소프트 사례
                  3.1.1) 하드웨어: TPM 탑재를 필수 사양으로 명시
                         a) TPM(Trusted Platform Module)
                         b) 마이크로소프트 플루톤(Microsoft Pluton)
                  3.1.2) 소프트웨어: 엔드포인트용 Microsoft Defender, 가상화
                          기술을 활용해 더욱 가상화
    2) 국내 정보보호산업 현황
4. 사이버 보안 관련 기술 및 표준화 동향
    1) 표준화 동향
        (1) 사이버 보안 관련 표준화 기구
        (2) 정보 보안 관련 표준화 현황
        (3) 물리 보안 관련 표준화 현황
        (4) 융합 보안 관련 표준화 현황
    2) 분야별 기술 개발동향
        (1) 정보 보안 분야
        (2) 융합 보안 분야
    3) 최근 부상 중인 보안기술 현황
        (1) 클라우드 인프라를 위한 보안
        (2) 오픈소스 및 오픈API 보안
        (3) 통합 관제 서비스 증가
            3.1) 로그 및 모니터링
            3.2) 클라우드를 위한 보안
            3.3) SD-WAN 시장 확대
        (4) 사이버 보안에 적용한 블록체인
    4) 지능형 사이버 위협 보안관리 솔루션 개발동향
        (1) 개념
        (2) 기술개발 이슈 및 동향
            2.1) 지능형 사이버 위협분석 기술
            2.2) 사이버 범죄 예측 및 추적기술
            2.3) 지능형 사이버 보안관제 기술
            2.4) 지능형 사이버 디셉션 관리기술
            2.5) 클라우드 보안관리 기술
            2.6) 보안 취약점 분석 및 관리기술
    5) 공급망 보안 취약점 자동진단 솔루션 개발동향
        (1) 개념
        (2) 기술개발 이슈 및 동향
    6) 블록체인 기반 데이터 통합관리시스템 개발동향
        (1) 개념
        (2) 기술개발 이슈 및 동향
            2.1) 블록체인 주요 기술별 동향
            2.2) 산업분야별 기술개발 적용동향
                  2.2.1) 의료
                  2.2.2) 금융
5. 사이버 보안 주요 분야별 대표기업 동향
    1) 업계 전반 현황
    2) 정보 보안 분야
        (1) Accenture
        (2) Cisco
        (3) CrowdStrike
        (4) McAfee
        (5) Microsoft
        (6) Okta
    3) 융합 보안 분야
        (1) 아일랜드 - Tyco International Inc
        (2) 독일 - Bosch Security Systems
        (3) 한국 - 한화테크윈
    4) 지능형 사이버 위협 보안관리 솔루션 분야
        (1) 미국
            1.1) Microsoft
            1.2) Fortinet
            1.3) Elastic
            1.4) Splunk
            1.5) Securonix
            1.6) Exabeam
            1.7) LogRhythm
        (2) 중국 - Huawei
        (3) 한국
            3.1) SK쉴더스
            3.2) 삼성SDS
            3.3) 이글루코퍼레이션
            3.4) 로그프레소
            3.5) 시큐레이어
            3.6) 안랩
            3.7) S2W
    5) 공급망 보안 취약점 자동진단 솔루션 분야
        (1) 미국
            1.1) Microsoft
            1.2) Synopsys
            1.3) WhiteSource
            1.4) Anchore
            1.5) Contrast Security
            1.6) Snyk
            1.7) Sonatype
            1.8) Veracode
        (2) 캐나다 - Cybeats
        (3) 한국
            3.1) LG전자
            3.2) 현대차그룹
            3.3) IoTCube
            3.4) Sparrow
            3.5) KTDS
            3.6) 아쿠아시큐리티
            3.7) 코드마인드
            3.8) 트리니티소프트
    6) 블록체인 기반 데이터 통합관리시스템 분야
        (1) 미국
            1.1) IBM
            1.2) Ripple Labs
            1.3) Microsoft
            1.4) AWS
        (2) 한국
            2.1) 삼성 SDS
            2.2) CJ올리브네트웍스
            2.3) 픽션네트워크
            2.4) 기프토, 유니오
            2.5) 한국전자통신연구원
    7) 국내 사이버 보안 스타트업 현황
6. 주요국 사이버 보안 전략정책 및 정보보호 컨설팅 동향 
    1) 국내외 사이버 보안 정책동향
        (1) 한국 
        (2) 미국
            2.1) NITRD (THE NETWORKING & INFORMATION TECHNOLOGY
                  RESEARCH & DEVELOPMENT PROGRAM)
            2.2) 「NISTIR 8228」 발간
            2.3) 바이든 정부의 국가 사이버 보안정책
                  2.3.1) 중요 인프라 보호
                  2.3.2) 랜섬웨어 방어 국가적 총력 대응체계
                  2.3.3) 정보보호 및 회복력을 촉진하기 위한 피해책임 법률 재
                          구성
                  2.3.4) 회복력있는 미래에 투자
                  2.3.5) 공동 목표 추구를 위한 국제파트너십 구축
            2.4) CISA 전략계획 2023~2025 (CISA Strategic Plan 2023~2025, ‵22. 9.)
                  2.4.1) 사이버 방어(Cyber Defense)
                  2.4.2) 위험 감소 및 복원력(Risk Reduction and Resilience)
                  2.4.3) 운영 협력(Operational Collaboration)
                  2.4.4) 기관 통합(Agency Unfication)
        (3) EU - EU 사이버방어정책 (EU Policy on Cyber Defence, ’22. 11.)
            3.1) 강력한 사이버 방어를 위한 공동 대응체계 마련
            3.2) EU 국방 생태계 확보
            3.3) 사이버 방어 역량 강화 투자
            3.4) 문제 해결을 위한 파트너십 강화
        (4) 영국 - 국가사이버전략 2022 (National Cyber Strategy 2022, ’21. 12.)
            4.1) 영국의 사이버 생태계 강화
            4.2) 복원력을 갖춘 발전적인 디지털 영국 구축
            4.3) 사이버파워에 필수적인 기술 선도
            4.4) 안전·발전적 국제질서를 위해 글로벌 리더십 및 영향력 증진
            4.5) 사이버공간 위협요소 탐지·차단·방지를 통해 국가안보 강화
        (5) 프랑스 - 국가전략 2022 (Nationale Stratégique 2022, ‵22. 11.)
            5.1) 최고 수준의 사이버복원력 확보
            5.2) 하이브리드 분야에서 방어 및 행동 능력
        (6) 독일
            6.1) 정보기술법 개정안 발의
            6.2) 사이버보안전략 2021
                 (Cybersicherheitsstrategie fr Deutschland 2021, ‵21. 9.)
                  6.2.1) 디지털 환경에서 시민들의 자기결정권 보장
                  6.2.2) 국가 및 기업의 사이버보안에 대한 공동대응
                  6.2.3) 효율적이고 지속 가능한 국가 사이버보안 아키텍처
                  6.2.4) 유럽 및 국제 사이버보안 정책에서 독일의 적극적인 역할 유지
            6.3) 사이버보안전략
        (7) 중국
        (8) 일본
            8.1) 개인정보보호법 개정안
            8.2) 新사이버보안전략 2021 (サイバーセキュリティ戦略 2021, ‵21. 9.)
                  8.2.1) 경제·사회·활성화 및 지속적인 발전
                  8.2.2) 국민이 안전하고 안심하며 살 수 있는 디지털 사회 실현
                  8.2.3) 국제사회의 평화·안정 및 일본의 안전보장에 대한 기여
                  8.2.4) 범부처·중단기 시책
    2) 주요국 정보보호 컨설팅 정책동향
        (1) 한국
            1.1) 기업지원 정책
                  1.1.1) 제2차 정보보호산업 진흥계획
                  1.1.2) K-사이버방역 추진전략
                  1.1.3) 정보보호 전문서비스 기업 지정제도
                  1.1.4) K-사이버보안 대연합
            1.2) 인력양성 정책
                  1.2.1) 국가직무능력표준
                  1.2.2) 표준의 활용 영역
        (2) 미국
            2.1) 기업지원 정책
            2.2) 인력양성 정책
        (3) 영국
             3.1) 기업지원 정책
             3.2) 인력양성 정책
        (4) 일본
             4.1) 기업지원 정책
             4.2) 인력양성 정책

                
Ⅲ. AI기반 정보보호 및 개인정보보호 산업동향과 기술/정책현황

1. 정보보호산업 시장 및 기술/R&D 동향
    1) 개념 및 기술분류
    2) 국내외 시장현황
        (1) 해외
        (2) 국내
    3) 정보보호 분야별 기술개발 및 주요 R&D 현황
        (1) 정보보안 기술개발 동향
            1.1) 해외
                  1.1.1) 암호/인증
                  1.1.2) 데이터 보안
                  1.1.3) 디바이스 보안 
                  1.1.4) 악성코드
                  1.1.5) 네트워크 보안/5G/6G 
                  1.1.6) 위협 분석 및 관제
                  1.1.7) 클라우드 보안 
                  1.1.8) 핀테크 보안 
                  1.1.9) AI 역기능
                  1.1.10) 공급망 보안
                  1.1.11) IoT인프라 보안 
            1.2) 국내
                  1.2.1) 암호/인증 
                  1.2.2) 데이터 보안 
                  1.2.3) 디바이스 보안 
                  1.2.4) 악성코드 
                  1.2.5) 네트워크 보안/5G/6G `
                  1.2.6) 위협 분석 및 관제 
                  1.2.7) 클라우드 보안 
                  1.2.8) 핀테크 보안
                  1.2.9) AI 역기능 
                  1.2.10) 공급망 보안 
                  1.2.11) IoT 인프라 보안 
        (2) 물리보안 기술개발 동향
            2.1) 해외
                  2.1.1) 지능형 CCTV
                  2.1.2) 휴먼/바이오인식 
            2.2) 국내
                  2.2.1) 지능형 CCTV
                  2.2.2) 휴먼/바이오인식
        (3) 융합보안 기술개발 동향
            3.1) 해외
                  3.1.1) 스마트시티 보안 
                  3.1.2) 스마트공장 보안 
                  3.1.3) 디지털 헬스케어 보안 
                  3.1.4) 산업제어시스템 보안 
                  3.1.5) 무인이동체 보안 
            3.2) 국내
                  3.2.1) 스마트시티 보안 
                  3.2.2) 스마트공장 보안 
                  3.2.3) 디지털 헬스케어 보안 
                  3.2.4) 산업제어시스템 보안 
                  3.2.5) 무인이동체 보안 
        (4) 주요 R&D 동향
    4) 정보보호 관련 표준화 동향
        (1) 국내외 정보 보안 관련 표준화 기구
        (2) 정보보안 표준화 현황
            2.1) ISO/IEC JTC1/SC27
            2.2) ITU-T SG17
            2.3) FIDO
            2.4) TTA TC5
        (3) 물리보안 표준화 현황
            3.1) ISO/IEC JTC1/SC37
            3.2) TU-T SG17
            3.3) TTA TC5, TC4
        (4) 융합보안 표준화 현황
            4.1) ISO/IEC JTC1/SC17
            4.2) ISO TC215
            4.3) ITU-T SG17
            4.4) IEC TC65 WG10
            4.5) 3GPP
            4.6) OCF
            4.7) oneM2M
            4.8) TTA TC5
            4.9) TTA TC10 PG1001
2. AI 기반 정보보안 관련 국내외 동향 및 기술수준 분석
    1) AI 기반 보안 이슈 및 향후 방향
        (1) AI시대의 보안현황
        (2) AI기술의 보안 위협 분류 및 발생단계
        (3) 대표적인 AI 보안위협
            3.1) AI 모델 공격
                  3.1.1) 학습단계 공격 
                         a) 오염 공격
                         b) 백도어 공격
                  3.1.2) 활용단계 공격
            3.2) AI 모델 보안
            3.3) 안전성(Safety) 이슈
            3.4) 프라이버시 침해
                  3.4.1) 학습데이터의 프라이버시
                  3.4.2) 프라이버시 보존형 머신러닝
        (4) 향후 AI 관련 보안 정책방향
    2) 글로벌 AI 기반 사이버보안 시장규모 및 세부기술별 시장전망
        (1) 글로벌 사이버 보안용 AI 시장규모 및 전망
        (2) 세부기술별 시장규모
        (3) 지역별 시장규모
    3) 주요국 AI기반 정보보안 산업동향 분석
    4) AI 기반 정보보안 기술동향 및 관련 솔루션 활용동향
        (1) AI기반 정보보안 기술분류
        (2) AI 기반 정보보안 기술동향 분석
        (3) 인공지능 기반 보안관제 서비스 개발동향
            3.1) 인공지능 기반 보안관제 서비스 개념
                  3.1.1) 개요
                  3.1.2) 인공지능이 보안관제 분야의 핵심으로 부각된 이유
                  3.1.3) 중요성
                  3.1.4) 기대효과
            3.2) 인공지능 보안관제 필요기술 이슈
                  3.2.1) 인공지능을 위한 인공지능 방식
                  3.2.2) 비 보안 데이터를 고려한 인공지능 솔루션
                   3.2.3) 설명 가능한 인공지능(XAI, eXplainable AI)
            3.3) 인공지능 기반 보안관제 구축 및 대응동향
                  3.3.1) 데이터 수집 및 분석
                         a) 데이터 수집
                         b) 데이터 분석
                             b-1) 데이터 전처리와 학습데이터 분석
                             b-2) 지도학습 기반 알고리즘
                             b-3) 정·오탐 및 이상행위 대응 서비스 모델 개발
                  3.3.2) 차세대 보안관제 체계(Adaptive Security Architecture)
                         a) 차세대 통합보안관제 운영방안
                         b) 해킹 침해사고 대응방안
                         c) 악성코드 침해사고 대응방안
                         d) 서비스거부 침해사고 대응방안
                  3.3.3) 보안관제 체계 관리방안
                         a) 보안위협 대응체계 관리
                         b) 유해 IP 관리
                         c) 보안이벤트 탐지정책 관리
                         d) 보안업무 법제도 관리
    5) 챗GPT(Chat GPT)
        (1) 개요
            1.1) 개념
            1.2) 챗GPT 답변 도출원리
            1.3) ChatGPT에 대한 평가
                  1.3.1) 긍정적 평가
                  1.3.2) 부정적 평가
                  1.3.3) 기술적 한계
        (2) ChatGPT 보안 이슈 및 분석
            2.1) AI 챗봇이 초래할 수 있는 보안 위협
                  2.1.1) 탈옥
                  2.1.2) 피싱 지원 및 악성코드 생성
                  2.1.3) 민감정보 유출
                         a) ChatGPT 입력 데이터 저장 여부
                         b) 입력 데이터의 모델 개선 활용 여부
                  2.1.4) 결과물 오남용
                  2.1.5) 데이터 오염
                  2.1.6) 인공지능에 대한 공격
            2.2) 관련 기업/기관/매체가 제시한 보안이슈 동향
                  2.2.1) OpenAI
                  2.2.2) 체크포인트(Checkpoint)
                  2.2.3) 블랙베리(Blackberry)
                  2.2.4) 카스퍼스키(Kaspersky)
                  2.2.5) 가트너(Gartner)
                  2.2.6) CSO(IDG에서 운영중인 사이버보안 전문 간행물)
        (3) 챗GPT 비즈니스 환경 및 산업동향
            3.1) 비즈니스 및 산업 전반 동향
            3.2) 산업분야별 챗GPT 현황
                  3.2.1) 교육
                  3.2.2) 광고·미디어
                  3.2.3) 가상세계(웹 3.0, 메타버스)
                  3.2.4) 반도체
                  3.2.5) 사이버보안
        (4) 챗GPT 관련 기업 경쟁동향
            4.1) 생성형 AI 업계현황
            4.2) 빅테크 기업의 챗GPT 경쟁현황 및 활용추세
                  4.2.1) 해외
                  4.2.2) 국내
    6) 국내외 AI 보안 대표기업 기술개발 동향
        (1) 국내기업
            1.1) 안랩
            1.2) 이글루코퍼레이션
            1.3) 윈스
            1.4) 샌즈랩
            1.5) SGA솔루션즈
            1.6) 제이슨
            1.7) 딥노이드
            1.8) 바이브컴퍼니
            1.9) 지란지교데이터
        (2) 해외기업
             2.1) 포티넷(FORTINET)
             2.2) 다크트레이스(Darktrace)
             2.3) 트렌드마이크로(Trend Micro)
             2.4) 시만텍(Symantec Corporation)
             2.5) 시스코(Cisco Systems)
             2.6) 계명성신(Venustech)
    7) 주요국 AI기반 정보보안 관련 활용 및 규제 / 정책동향
        (1) 해외
            1.1) 미국
            1.2) EU
            1.3) 독일
            1.4) 이탈리아
            1.5) 영국
            1.6) 일본
            1.7) 중국
        (2) 국내