이글루 분기보고서 (2022.03)
7. 기타 참고사항

가. 업계의 현황(1) 산업의 특성

세계 각국은 전통적 ICT기술과 인공지능, 클라우드, IOT를 결합하여 디지털 전환을 진행하고 있습니다. 현재 주요 변화의 요인을 바탕으로 제 4차 산업혁명이 가져온 비대면 경제 산업의 발전에 박차를 가하고 있습니다. 그러나 각종 보안위협은 ICT 기술의 발전이 지향하는 편리한 삶을 위협하고 국민생활 뿐 아니라 사회 전반의 위협으로까지 확대되고 있습니다. 또한 이러한 정보들을 악용할 목적으로 해킹을 시도해 피해를 주는 사례가 늘고 해킹사고, 랜섬웨어 공격, IP카메라 해킹 등 다양한 사이버사고가 발생하며 국민 불안감 확산되고 있습니다. 이와 같은 사이버 보안위협은 4차 산업혁명의 주요 걸림돌로 지목되고 있습니다. 각국은 사이버위협정보의 수집ㆍ공유는 물론 잠재 위협 및 사고 예측이 가능 하도록 정보보안 강화에 투자활동을 강화하고 있습니다. 미, EU, 일 등 주요국 사이버보안 선진국에서 민ㆍ관 정보공유 활성화와 더불어 기술개발 및 인력양성을 핵심과제로 추진하고 있습니다. 또한 지능형 공격 탐지ㆍ방어 능력향상 기술개발과 우수인재 확보ㆍ경력단절 없는 전주기적 인력 관리 등 우수 인력양성에 주력하고 있습니다.

주요 글로벌 기업은 위협정보의 탐지ㆍ공유하며, 클라우드 기반 통합 솔루션 개발에 전략적 협업 및 정보공유하는 등 사업부문을 재편 중입니다. 경쟁 기업간 위협 정보공유 및 M 전략적 제휴 등을 통해 대형화하고, 혁신적 기술 개발을 통해 글로벌 보안 위협에 대응하고 있습니다. 이는 기술력을 기반으로 하는 중소형 IT기업이 세계적으로 성장할 수 있는 기반을 제공하는 것입니다.

정부는 2020년 6월 ‘제2차 정보보호산업 진흥계획’을 발표를 통해 국내보안 시장 발전에 대한 주요 청사진을 제시하였습니다. 이에 정부는 ‘정보보호가 기본이 되는 신뢰 기반의 디지털 경제 확산’을 비전으로 3대 목표(①정보보호산업 전체 매출액 20조원 ②300억 매출액 이상 기업 100개 ③일자리 16만 5,000명)와 10대 중점 추진과제로 설정하여 향후 5년동안 적극적 투자를 진행하여 보안위협보안부터 안전한 디지털 생태계를 조성하고자 전력을 다하고 있습니다.

이에 각 정보보호업체들은 디지털 전환을 정보보호 시장 성장의 기회로 삼고, 공공과 민간에서 정보보호를 강화하기 위한 투자를 확대하며 신규 보안기술 개발과 정보보호 클러스터 조성 등 경쟁력 있는 산업 환경을 조성하고자 투자활동을 지속적으로 시행하고 있습니다.

(2) 산업의 성장성

글로벌 정보보안 시장은 2018년 솔루션은 866억 5,000만 달러, 서비스는 660억 600만 달러를 각각 기록했으며, 2023년에는 솔루션이 1,357억 6,000만 달러, 서비스가 1,125억 달러를 차지할 것으로 전망됩니다.

또한 IoT 보안 시장은 시장 규모 면에서는 네트워크 보안, 성장률 면에서는 클라우드 보안 분야가 시장장을 견인 중이며 2023년까지 연평균 33.7%의 성장률을 기록하여 351억 2,200만 달러의 시장을 형성하여 그 규모를 키울 것입니다. 인공지능 관련 보안은 2019년 시점 북미 시장이 전 세계의 40% 이상을 차지하여 글로벌 인공지능 보안 시장을 주도하고 있으며, 전 세계적으로 2026년까지 23.3%로 성장하며 382억 달러 이상의 규모에 이를 전망됩니다.

2019년도 정보보안 분야의 성장은 정보보안시스템 개발 및 공급시장이 7.01%, 정보 보안 관련 서비스 시장은 6.32% 증가한 것으로 나타나 전체 규모에서는 정보보안시스템 개발 및 공급시장이 훨씬 크고, 최근 성장추세 또한 정보보안시스템 개발 및 공급시장이 주도하고 있는 것으로 나타났습니다. 향후에도 ISMS 의무화 대상자 확대 등에 따라 보안교육 및 훈련 서비스, 공인/사설 인증서, 보안관제 서비스 시장은 지속적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 이처럼 국내외 정보보안 시장은 정보보호에 대한 필요성 대두, 정부의 지속적 지원정책과 정보보호 기업의 꾸준한 R투자 바탕으로 향후 지속적인 성장을 할 것으로 전망됩니다.

(3) 경기변동의 특성

정보보호산업은 2020년 3조 9,074억원의 매출을 기록하여 2019년 3조 6,188억원 대비 8.0% 증가하였습니다. 이 중에서 정보보안 시스템 개발 및 공급 은 2020년 2조 3,979억으로 2019년 2조 2,097억원 대비 8.5% 증가하였으 며, 정보보안 관련 서비스는 2020년 1조 5,095억으로 2019년 1조 4,092억원 대비 7.1% 증가하였습니다. 이와 같이 정보산업은 그 수요의 꾸준한 증가로 타 산업과 달리 높은 성장율을 기록하고 있습니다. 정보보안 시스템 개발 및 공급 분야의 업종별 매출비중은 일반기업 업종부문이 41.1%의 가장 높은 매출 비중을 보였고, 다음으로 공공 업종 39.8%, 금융기관 업종 19.1% 순으로 나타났습니다. 정보보안 관련 서비스의 업종별 매출비중에서는 공공기업 업종 부문이 가장 많은 44.0%의 매출 비중을 보였으며, 일반기업 업종 38.6%, 금융기관 업종 17.4%로 각각 조사되었습니다. 정보보안산업은 업종의 특성 상, 경기 변동에 민감하지 않으며, 경제활동을 원활히 하는 데 필수적인 기간산업의 특성을 가지고 있습니다. 또한 정보보안 투자 활동의 사이클이 장기간 지속되며, 1회성 투자가 아닌 지속적 투자를 유발하는 산업의 특성을 보이고 있습니다. 따라서 제품별 수요가 고르게 발생하고, 기간산업의 특성을 가지고 있는 정보보안산업은 경기변동의 영향은 크지 않을 것으로 예상됩니다

나. 국내외 시장 여건(1) 경쟁상황

현재 국내정보 보안 시장은 중소형 국내 정보보안업체들이 치열하게 경쟁을 하고 있으며, 협소한 국내 시장 문제점을 극복하고자 해외시장 진출을 위하여 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. 국내 보안업체들이 정보보안 제품을 해외로 수출하고자 노력하고 있으나 주로 일본과 동남아시아를 중심으로 매출을 올리고 있을 뿐 보안시장의 중심지인 미국시장 등 선진시장으로의 진출은 어려운 상황입니다.

또한 자본력을 바탕으로 한 글로벌 정보보안업체와 중국 정보보안업체의 국내 정보보호 시장 진출이 가시화 되고 있어 향후 그 경쟁은 더욱 치열해 질 것으로 보입니다

미래지향적인 정보보안산업의 성장과 Global 경쟁력 확보를 위하여 정보보안 산업에 속한 업체의 노력뿐 만 아니라 정부의 적극적인 정보보안시장 지원정책 시행 또한 필요한 시점입니다.

(2) 시장점유율

정보보안시장은 그 적용분야가 다양하고 관련된 연관 산업이 많은 산업의 특성으로 인하여 시장의 규모를 정의하기도 곤란하고 그에 따른 시장점유율 산출 또한 어렵습니다.

당사는 공공기관을 비롯하여 금융, 통신, 기업, 교육 분야 등 다양한 산업 군의 500여 개의 유수 레퍼런스를 보유하고 있습니다.

다. 회사의 강점(1) 통합보안관리

당사는 방화벽과 Anti-Virus 제품이 보안의 전부로 여겨지던 초창기 정보보호 시장에서 통합보안관리(SIEM) 분야라는 새로운 영역을 개척했습니다. 시장 개척 후 꾸준히 국내 SIEM시장을 주도해 온 결과 현재 당사는 자타공인 통합보안관리 분야의 대표 기업으로 자리매김하였습니다.

당사의 최대 강점은 뛰어난 기술력과 함께 ‘고객 지향’을 추구한다는 것입니다. 따라서 당사의 임직원은 고객이 원하는 제품과 기능, 성능이 무엇인지 파악해 고객의 의견을 제품 설계 초기 단계에서부터 반영하고 있습니다.

현재 통합보안관리분야 당사제품은 SPiDER TM 은 공공 시장점유율 70%이상(자체추산)을 기록하여 10년 이상 MS 1위자리를 수성하고 있습니다. 현재 공공기관, 금융권, 통신 등 다양한 분야에 도입되어 총괄적 관제업무에 활용되고 있으며, 특히 편의성, 안정성 및 가용성에서 경쟁 제품을 압도하고 있습니다.

최근 정보보안 시스템 구축에 있어 AI는 우선적으로 검토해야 할 핵심 요소로 부각되고 있습니다. 하루에도 수천만 건이 넘게 생성되는 보안 이벤트에서 공격의 흔적을 빠르게 찾아내기 위해서는 고차원의 정보 저장 및 분석 능력이 뒷받침되어야 하기 때문입니다. 당사는 기업이 기하급수적으로 증가하는 고도화된 보안 위협에 맞서 기업의 보안성을 높일 수 있도록, 정보 인프라의 자기 방어 능력 강화에 초점을 맞춘 AI 기반 SIEM 솔루션인 ‘SPiDER TM AI edition’을 선보이며 국내 통합보안관리 시장에서 한단계 앞선 정보 인프라의 자기 방어 능력을 고객에게 제공하고 합니다. 당사는 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 솔루션 ‘스파이더 SOAR’를 출시하며 보안위협에 대응 프로세스를 자동화해 보안 업무의 효율성을 높이며, 안전한 사이버 환경을 구축하고자 연구활동을 지속하고 있습니다. 단일한 범용 알고리즘 하나로 여러 유형의 보안 데이터를 처리하는 데는 한계가 있는 만큼, AI 표준 플랫폼을 토대로 장애 예측, 정책 최적화, 취약점 분석 등 다양한 분야에 최적화된 AI 알고리즘을 지속 개발함으로써, 보안 경보부터 위협 차단에 이르는 과정을 자동화할 계획입니다.

(2) 보안관제서비스

당사의 보안관제서비스인 ‘HUSKY Service’는 중소규모의 기업들이 보안의 필요성을 느끼면서도 보안제품 구입이라는 경제적인 문제와 보안담당자 확보라는 리소스 측면의 고민을 해결할 수 있도록 24시간 365일 보안관리를 제공해주는 서비스입니다.

당사는 정보보안시스템 구축 및 관리를 대행하는 통합보안관리서비스(MSS: Managed Security Service) 제공을 통해 보안정책수립, 취약점 분석, 보안솔루션 제공 및 구축, 보안시스템의 24×7 실시간 원격관리, 모니터링, 장애처리 및 보안교육서비스 등 보안전문가에 의한 체계적인 보안관리를 대행하고 있으며, 주요 국가, 공공기관을 비롯해, 대기업은 물론 중소기업에 이르기까지 국내 500여 개의 사이트를 원격 및 파견관제로 관리하고 있습니다.

또한, 정부가 발표한 중기 계획 및 ‘국가사이버안전관리’규정에 의거한 국가 공공기관의 통합보안관제센터 의무화 등, 관리적 기반 강화의지를 밝히고 있으며, 향후 보안관제서비스의 수요는 더욱 증가할 것입니다.

당사는 아시아 최초로 세계최대의 방화벽 업체인 Check Point사의 프리미어 CCMSP(Check Point Certified Managed Service Provider) 인증을 획득하였으며, 정보보호관리체계에 대한 인증인 ISMS 인증, 정보보호관리체계 국제규격인증인 ISO27001 인증 등 다수의 정보보호 관련 인증을 획득하여 당사 보안관제방법론에 대한 안정성과 신뢰성을 확보하였습니다.

현재 CISA, CISSP 등 다수의 전문보안관련자격증을 소지한 기술 인력을 확보하고 있으며, 보안관제, CERT, 기술지원 등 보안과 관련된 다양한 분야의 전문 인력을 확보하고 있습니다. 또한 NCSC, KISA 등 유관기관과 상호협약을 통해 완벽한 정보공유 분석체계를 구축하여 보안사고 발생 시 유기적이고 신속한 대응체계를 구축하고 있습니다.

당사는 국가정보자원관리원, 우정사업정보센터, 국회사무처, 외교통상부 등 주요 핵심공공기관을 비롯하여BC카드, KT 그룹 등 금융권과 대기업을 중심으로 파견관제서비스를 제공하는 국내 최대 파견관제서비스업체로 국가 핵심 기간망의 보안관제 및 보안분석 업무를 수행하고 있습니다.

(3) 정보보안 컨설팅

2000년 초 시행된 ‘정보통신기반보호법’의 재정을 시작으로 국내 정보보안 컨설팅시장이 본격적인 성장세를 기록하였습니다. 그 후 모의해킹과 같은 기술적 보안진단, 정보통신기반보호법, 개인정보보호기본법 등과 같은 Compliance를 위한 체계수립 컨설팅, ISO27001, KISA/ISMS와 같은 국내외 정보보호관체계인증을 준비하는 컨설팅 등 정보보안컨설팅의 업무영역 점차 확대 되고 있습니다. 특히 기업 내 효과적인 정보관리를 도모하기 위해 내부정보유출방지와 Security governance로 정보보안 컨설팅에 대한 시장의 Needs가 날로 증가하고 있습니다.

최근 주요 정보통신기반시설 대상이 확대되고 각종 보안 사고에 따른 보안컨설팅 수요가 급증하면서 컨설팅전문업체 추가 지정에 대한 필요성이 대두하였습니다. 이에 따라 당사는 '정보통신산업진흥법'에 의거해 엄격한 심사 과정을 거쳐 지난 2014년 3월 당사는 지식정보보안 컨설팅 전문업체로 지정되었습니다.

현재 당사는 국내외 정보보호 관리체계 기준 및 요구사항 반영하여 효율적 정보보호 체계 수립 및 보안 수준 진단하고 평가하는 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 ISO27001, KISA-ISMS 등 사전인증 컨설팅, Compliance대응 컨설팅을 제공하기 위하여 자체 자산 분석 및 위험분석 평가 방법론 보유하는 등 고객이 목적하는 결과를 얻도록 정보보안컨설팅을 운영하고 있습니다.

라. 신규사업 등의 내용 및 전망

당사는 보안 솔루션 시장에서 제품경쟁력을 확보하고 품질경쟁에서 우위를 확보하기 위하여 연구개발활동을 진행하고 있습니다.

최근 몇 년동안 AI(인공지능)를 핵심 성장 동력으로 삼아 연구개발 투자를 지속적으로 확대하여 왔습니다. 이에 지난 2019년 국내 최초의 AI 보안관제 솔루션인 ‘SPiDER TM AI Edition’을 출시하고 다수의 기관ㆍ기업에 공급하여 국내 최초 AI보안관제솔루션 시장을 개척하였습니다.

디지털 전환이 가속화되면서 수많은 보안 솔루션을 밀접히 연결하여 잘 활용하기 위한 보안 오케스트레이션ㆍ자동화ㆍ대응(SOAR) 역량의 필요성이 부각되고 있습니다. 이러한 시장의 Needs를 충족하고자 국내 보안 조직에 최적화된 자동화 기능을 제공하는 보안 케스트레이션ㆍ자동화ㆍ대응(SOAR) 기술 확보에도 속도를 붙였습니다. 최근 국내 수많은 사이트에서 실제로 활용되고 있는 ‘플레이북’에 기반한 SOAR 솔루션인 ‘SPiDER SOAR(스파이더 SOAR)’를 출시했습니다.

또한 전통적 정보보안시장 뿐아니라 디지털 융합 시장으로 보안범위가 확대되면서 융합보안 시장의 빠른 성장이 예측됩니다. 이에 OT 보안관리솔루션 ‘스파이더 OT (SPiDER OT)’를 출시하며 IT와 OT 환경을 아우르는 통합 보안 체계를 구축해 가고 있습니다.

지난 2021년 하반기에는 독보적인 화이트박스 테스팅 기술을 갖춘 코드마인드와 선진화된 클라우드 기술 역량을 보유한 파이오링크를 인수하며, 보안사업영역의 외연 확장성을 도모하였으며, 상호 시너지 효과를 통하여 대한민국 보안시장을 선도하는 기업으로 성장하고자 합니다.

당사는 향후 보안과 데이터를 두 축으로 삼고 사업을 전개할 계획입니다. 보안 사업의 경우, 오랜 기간 축적한 보안관제 역량과 고유의 AI 기술력을 토대로 통합보안관제·OT 보안·클라우드 보안 사업 전개에 집중할 전략입니다. 또한 국내외 최신 주요 침해사고 분야의 머신러닝 학습 데이터 생성을 위한 데이터 레이블링 사업에도 사업역량을 집중하겠습니다.

마. 조직도바. 지적재산권 보유현황

등록일	내용

2018-12-10	STIX 변환 장치 및 방법

2018-12-10	위험지수 자동 보정 장치 및 방법

2019-12-09	이벤트 기반 보안정책 실시간 최적화 시스템 및 그 방법

2020-03-06	공격빈도, 자산중요도 및 취약정도에 따른 위험지수 보정시스템 및 그 방법

2020-03-06	그래프데이터베이스 기반 로그데이터 유사패턴 매칭 및 위험관리 방법

2020-03-10	준지도학습을 통한 인공지능 기반 보안이벤트 분석시스템 및 그 방법

2020-03-12	침해사고 대응지시서에 기반한 보안장비 제어정책 자동 적용 시스템 및 그 방법

2020-03-13	지도학습기반의 경보분석과 비지도학습기반의 이상행위탐지 기법을 혼용한 지능형 보안관제 시스템 및 그 방법

2020-03-23	비지도학습 이상탐지를 위한 모델 선택 시스템 및 그 방법

2020-04-02	블록체인 기술을 활용한 보안관제 시스템 및 그 방법

2020-05-04	기계학습 기반 빈도형 보안정책 생성시스템 및 그 방법

2020-05-07	비지도 학습 기반의 이상 탐지 방법 및 그 시스템

2020-05-08	대응지시서를 생성하고, 적용 결과를 분석하는 방법, 감시장치 및 프로그램

2020-05-21	다양한 종류의 데이터베이스를 기반으로 다양한 관제 서버의 데이터를 대시보드에 실행시키는 방법

2020-05-21	맞춤형 대시보드 제공 방법, 서버 및 프로그램

2020-05-21	3차원 대시보드 제공 방법, 장치 및 프로그램

2020-06-12	보안 정책 관리 방법 및 그 시스템

2020-06-16	보안장치의 대시보드를 모바일장치로 제공하는 방법, 장치 및 프로그램

2020-06-16	보안 관제 인터페이스 제공 방법 및 그 장치

2020-06-17	맥 어드레스를 이용한 물리 보안 관제 방법 및 그 시스템

2020-07-01	머신 러닝의 예측 데이터 피드백 적용 방법 및 그 시스템

2020-07-01	머신 러닝 학습 데이터 생성 방법 및 그 시스템

2020-09-07	보안관제 시뮬레이션 방법 및 시스템

2020-09-07	시간별 스캐닝을 제공하는 보안 관제 대시보드 시스템 및 이를 활용한 보안 관제 방법

2020-09-07	다양한 진단기준을 적용한 통합 취약점 점검시스템 및 그 방법

2020-09-09	사전명령 전송을 통한 취약점 진단 명령어 실행여부 확인방법 및 그 시스템

2020-09-09	정보수집 프로세스를 통한 에이전트리스 방식 취약점 진단시스템 및 그 방법

2020-09-17	보안취약점 점검 시 점검대상 자동인식 및 선별 시스템 및 그 방법

2020-09-17	미식별자산 인식시스템 및 그 방법

2020-09-23	보안취약점 점검 시 데이터 분산처리 시스템 및 그 방법

2020.10.15	전이 학습을 위한 환경분석 및 보정시스템과 그 방법

2020.10.30	머신 러닝 기반의 대응 지시서 작성 방법 및 그 시스템

2020.11.03	점검대상 운영체제 및 소프트웨어 입력보정 시스템 및 그 방법

2020.11.03	임시 권한부여를 통한 보안취약점 진단시스템 및 그 방법

2020.11.03	보안취약점 진단오류 분류방법 및 그 시스템

2020.12.24	머신러닝을 이용한 대응 자동화 프로세스의 승인 절차 개선 시스템 및 그 방법

2020.12.28	머신러닝을 이용한 플레이북 자동 생성 시스템 및 그 방법

2021.01.18	보안관제 학습데이터 레이블링시스템 및 그 방법

2021.03.05	인공지능모델을 이용하여 보안 데이터를 적용할 차트를 추천하는 방법, 장치 및 프로그램

2021.03.05	기 학습된 사용자 패턴에 기초한 대시보드에서의 보안 시각화 이벤트 자동 표시 시스템 및 방법

2021.03.15	프론트엔드와 백엔드 사이의 API 중계방법

2021.03.16	이상 이벤트가 표시된 타임라인을 제공하는 보안 관제 대시보드 시스템 및 상기 보안 관제 대시보드 시스템을 활용한 보안 관제 방법

2021.03.16	스크립트를 이용한 보안 취약점 진단 시 위험성 명령어 차단 및 대체 방법

2021.03.16	대시보드를 활용한 취약 자산 실시간 점검 시스템 및 방법

2021.03.16	진단 대상 서버의 설정파일 수집 및 설정파일에 대한 취약점 진단의 주체가 이원화된 취약점 진단 장치 및 방법

2021.03.16	보안 취약점 진단 결과를 기반으로 보안 조치 보고서를 생성하는 방법, 장치 및 프로그램

2021.03.16	그래프데이터베이스 기반 실시간 위험패턴 그래프 발생 감지방법

2021.04.27	클러스터링 기법을 이용한 신규 데이터 생성 방법, 장치 및 프로그램

2021.04.27	XAI에 기초하여 생성된 학습데이터를 이용한 이상행위탐지모델 생성방법 및 장치

2021.04.27	보안 데이터의 지역성을 고려한 인공지능 이상치 탐지모델 설계방법 및 장치

2021.04.27	이상행위탐지모델의 비지도 학습을 위한 XAI 기반 정상학습데이터 생성방법 및 장치

2021.06.24	자산관리권한 정보와 매칭되는 점검대상에 대한 사용자 맞춤 취약점 진단결과보고서 제공방법

2021.08.19	자율협력주행 시스템 및 그것의 보안관제정보 생성 방법

2021.12.08	대용량 데이터의 클러스터 환경에서 셔플링을 최소화하기 위해 노드별 분산 그룹핑 처리를 수행하는 방법 및 이를 지원하는 장치

2021.12.08	멀티 클라우드 환경에서 템플릿을 이용한 자동 디플로이 방법

2022.01.11	대용량 데이터 처리 시 효율적인 서버 부하 분산을 위한 DB 이중화 방법 및 이를 지원하는 장치

2022.01.11	로그를 분석하기 위한 연관 검색 조건들이 프로파일되어 패키징에 포함되는 SIEM 원클릭 설치 방법

2022.01.18	공간 인덱스를 이용한 범주 및 연속형 데이터셋의 샘플링 방법, 장치 및 프로그램

2022.02.08	자산 서버 정보를 수집함으로써 SIEM의 경보 규칙을 최적화하는 방법 및 이를 지원하는 장치

2022.02.15	동적 URL을 이용한 에이전트 자동설치 방법

2022.02.22	스트리밍 분석 및 배치 분석을 이용하는 이기종 간 하이브리드 상관 분석 방법 및 이를 지원하는 장치

2022.03.08	인공지능 기반 웹방화벽 모델링 방법 및 장치

2022.03.21	자동화된 기계학습에 기반한 모델 추천 방법 및 장치