IBM 연구 "제조업, 데이터 유출 비용 연평균 447만 달러... AI·자동화 보안으로 300만 달러 절감"

IBM 시큐리티 X-포스 전략 책임자 존 헨들리(John Hendley)는 "제조 기업은 기존 방식의 보안을 포기하고 적응해야 한다"고 말합니다.

IBM 시큐리티가 연구 서비스 기관 포네몬 인스티튜트(Ponemon Institute)와 연례 보안 연구를 진행했습니다.

결과에 따르면 데이터 유출 건당 제조업 비용은 최대 447만 달러로, IBM과 포네몬이 조사한 17개 산업 중 7번째로 높은 비용을 기록했습니다.

AI와 자동화 보안으로 보호받는 제조 부문

제조 기업은 과거에 하나의 사설 네트워크로 운영되었지만, 인더스트리 4.0의 성공 이후 최신 상태를 유지하려는 기업은 연결성을 활용해야 하며, 이는 안타깝게도 데이터 유출을 노리는 사이버 범죄자의 표적이 되게 만듭니다.

IBM 연구에 따르면, AI와 자동화 보안을 갖춘 조직은 그렇지 않은 조직보다 유출 비용이 최대 300만 달러 적었습니다.

완전히 구축된 AI와 자동화 보안을 갖춘 기업은 유출 라이프사이클(유출 발견 및 억제 시간)이 74일 더 짧았습니다.

보고서의 기타 주요 발견사항:

• 데이터 유출 평균 비용은 400만 달러로, 2021년 대비 2.6% 증가
• 완전히 구축된 보안 AI 및 자동화와 관련된 평균 비용 절감액은 300만 달러
• 조직의 83%가 한 번 이상의 유출 경험
• 조사 대상 조직의 60%가 데이터 유출 비용 증가로 서비스나 제품 가격을 인상해야 했다고 응답
• 보안 AI 및 자동화 구현 비율이 2년간 1/5 증가: 2020년 59% → 2022년 70%

IBM, 제조업의 사이버 범죄 대비 보안 강화 촉구

IBM 시큐리티 X-포스 전략 책임자 존 헨들리는 제조 기업이 보안 체계를 업데이트해야 한다고 말합니다.

"사이버 범죄의 산업화로 공격 윈도우가 크게 단축되었습니다. 오늘날 침해는 단 며칠 만에 발생합니다. 산업 조직은 레거시 OT 기술에 발목이 잡혀 따라잡을 수 없습니다."라고 헨들리는 말했습니다. "따라서 이들 조직은 기존 방식의 보안을 포기하고 '침해 전제(assumption of compromise)' 하에 운영해야 합니다. 이는 중요 시스템에 대한 접근 권한을 가진 사람을 강화하고, 지속적으로 검증하고 인증하는 것을 의미합니다."

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