기술 산업계에 수십 년 간 종사한 사람에게도 지난 12개월 동안의 변화 속도는 놀라웠습니다.

다시 한번 기술 혁신이 이전보다 엄청난 기회와 더 복잡한 과제를 가져오고 있으며, 그 속도가 둔화될 조짐을 보이지 않는다는 점에 의심의 여지가 없습니다. 벤더, 고객, 규제 당국에서 이러한 변화와 그 영향의 속도를 따라잡으려면 집중, 에너지, 근면함이 필요합니다.

2024년 보안 부문에 영향을 미칠 주요 기술 동향은 이와 같이 빠르게 진화하는 환경을 반영합니다. 늘 그랬던 대로 이러한 동향에는 잡아야 할 긍정적인 기회임과 동시에 해결해야 할 과제가 혼재해 있습니다.

1. 보안 부문에서 생성형 AI가 갖는 잠재력

이전의 기술 동향 게시물에서는 보안 부문에서 AI와 딥러닝의 잠재력을 집중적으로 다루며 네트워크의 에지와 카메라 자체에서의 고급 분석에 특히 초점을 두었습니다.

딥러닝은 에지로 점점 빠르게 확산되고 있습니다. 새로 출시되는 거의 모든 네트워크 카메라에 딥러닝 기능이 탑재되며 분석의 정확도가 크게 개선되었습니다. 이러한 기능을 통해 대역폭 요구 사항이 경감되고, 클라우드에서의 프로세싱이 줄어들며, 시스템 안정성이 높아짐에 따라 확장 가능한 클라우드 솔루션을 구축하는 토대가 됩니다.

그러나 AI 측면에서 2023년은 대형 언어 모델(LLM)이 생성형 AI의 근간으로서 대중의 인식에 강렬하게 인식된 해였습니다. 이러한 형태의 AI는 자연어 프롬프트와 사용자의 질문에 따라 단어, 이미지, 심지어 비디오와 같은 새로운 컨텐츠 생성을 지원합니다.

모든 비즈니스에서 생성형 AI의 잠재적인 사용 사례를 살펴보고 있으며, 보안 부문도 마찬가지입니다. 2024년에는 LLM 및 생성형 AI의 사용에 기반하여 보안에 초점을 맞춘 애플리케이션이 나타날 전망입니다. 여기에는 운영자용 도우미가 포함되어 현장에서 일어나는 일을 보다 정확하고 효율적으로 해석할 수 있도록 돕고 대화형 고객 지원으로 고객의 질문에 더욱 유용하고 활용 가능한 응답을 제공합니다. 또한 생성형 AI는 소프트웨어 개발 분야에서 이미 그 가치를 입증했으며, 보안 부문 전반에서도 이점을 누릴 수 있을 것입니다.

물론 생성형 AI의 위험과 잠재적인 함정을 간과해서는 안 됩니다. 어떤 모델을 채택할지, 특히 오픈 소스 모델 대 독점 모델을 둘러싸고 어떻게 사용할지에 대한 논쟁이 있겠지만, 가장 큰 위험은 생성형 AI를 고려하지 않고 무시하는 것일 것입니다.

2. 하이브리드 아키텍처, 새로운 솔루션 관리 효율의 표준으로 부상

이제 온프레미스, 클라우드, 에지 기술의 장점을 활용하는 하이브리드 솔루션 아키텍처가 여러 보안 솔루션의 새로운 표준으로 자리매김했습니다. 가장 효율적인 곳에 기능을 배치하여 시스템에서 각 인스턴스의 최고 장점을 활용함으로써 유연성 수준을 높일 수 있습니다. 최종적으로 시스템 아키텍처는 공급업체가 선호하는 구조가 아니라 고객의 요구를 충족하는 형태가 되어야 합니다.

이는 전반적으로 접근성의 문제입니다. 솔루션이 벤더와 고객이 모두 쉽게 액세스할 수 있는 환경에 있을수록 벤더는 시스템 요소를 더 잘 관리할 수 있게 되어 더 큰 책임을 맡게 되고, 고객의 부담은 줄어들게 됩니다.

하이브리드 아키텍처는 또한 솔루션 관리 및 운영에서 AI 지원 및 자동화를 위한 향후 사용 사례를 지원하고, 시스템 접근성이 향상되면 인간 지원과 AI의 지원에 모두 가치가 있으며 서로 다른 인스턴스의 장점을 활용할 수 있습니다.

3. 보안에 이어, 안전 사용 사례 증가

보안과 안전은 하나의 주제로 연결되는 경우가 많았습니다. 그러나 이 두 가지가 별도의 사용 사례로 인식되는 사례가 늘고 있습니다. 보안은 침입, 기물 파손 행위, 인력 공격 등과 같은 고의적인 행위 방지와 연관지으며, 안전은 인력, 건물, 환경에 해를 끼칠 수 있는 의도하지 않은 위험 및 사고와 연관짓는 것입니다.

여러 가지 이유로 안전 사용 사례에서 영상 감시 및 분석의 사용이 빠르게 증가하고 있으며 앞으로도 계속 그럴 것입니다.

불행히도 그 중 한 가지 이유는 기후 변화입니다. 극한의 기상 조건이 홍수, 산불, 산사태, 눈사태 등의 원인이 됨에 따라 당국에서 영상 감시, 환경 센서, 분석을 사용하여 잠재적인 재해를 조기에 경고하며 가장 빠르고 효과적인 대응을 지원하는 사례가 증가할 전망입니다.

위험 관리, 건강 및 안전 지침 준수, 규제 요구 사항은 안전 관련 사용 사례가 지속적으로 증가하는 또 다른 주요 이유입니다. 영상 감시는 H&S(안전 및 보건) 정책과 필수 개인 보호 장비(PPE) 착용 등 안전 작업 지침을 준수하는지 확인할 수 있도록 조직 내에서 광범위하게 사용될 것입니다. 사고가 발생하는 장소에서 영상 감시는 조사에 더 유용하고 중요한 도구가 될 것입니다.

감시 솔루션의 보안 사용 사례는 잘 확립되어 있습니다. 안전 사용 사례는 계속 발전할 것입니다.

4. 규제 및 규정 준수를 이끄는 기술

규제 준수 측면에서 글로벌 규제 환경은 기술 개발, 응용, 사용에 점점 더 많은 영향을 미치고 있습니다. 규정 준수는 벤더와 최종 사용자가 인식하고 준수하기 위해 긴밀한 파트너십을 유지해야 하는 사항입니다.

AI, 사이버 보안, 지속 가능성, 기업 지배구조는 모두 더 면밀한 조사의 대상이 되고 있습니다. 벤더는 자체적인 기술을 개발하고 고객의 규정 준수 요구 사항을 지원하는 방향으로 비즈니스를 운영해야 합니다.

점점 더 많은 규제 환경이 기술 자체의 구체적인 개발 및 사용 이상의 것을 다루고 있습니다. 또한 국가 간의 지정학 및 무역 관계로 인해 벤더가 주요 국제 시장에서 운영할 라이센스를 유지하고자 하는 경우 구성 요소 수준의 투명성을 요구하는 규정이 생겨나고 있습니다.

이러한 규정은 끊임없이 진화하고 변화하는 영역이며, 가치 사슬 전체에서 지속적인 근면성, 개발, 투명성이 요구됩니다. 보안 기술 사용자에게 규정은 신뢰의 문제입니다. 공급망의 모든 연결 고리가 자체적인 규제 준수를 지원하는 방식으로 운영되고 있음을 확신할 수 있습니까?

5. ‘전체 시스템’ 관점에서 바라보기

보안 솔루션의 모든 측면이 미치는 영향은 점점 더 면밀히 조사될 것이며, 벤더와 고객은 광범위한 요소를 모니터링, 측정 및 보고해야 할 것입니다. 이때 전체 시스템 관점을 취해야 합니다.

좋은 예로 에너지 소비가 있습니다. 비디오 카메라 자체는 상대적으로 적은 양의 에너지를 소비합니다. 그러나 데이터가 전송되는 서버, 스위치, 허브, 라우터가 냉각이 필요한 대규모 데이터 센터에 있다는 점을 고려하면 이야기가 달라집니다.

이러한 전체 시스템 관점은 유용할 뿐 아니라 산업에서 환영받아야 합니다. 이러한 관점은 기술과 카메라의 혁신으로 이어져 독립적이 아니라 시스템 전체에 혜택을 줄 것입니다. 서버 냉각 요구 사항을 줄이기 위해 비트 레이트, 스토리지, 서버 부하를 줄이는 카메라가 좋은 예시입니다. 더 효율적인 제품 운송, 지속 가능한 포장, 표준 구성 요소 사용도 모두 제역할을 할 수 있습니다. 공급망 전반에 대한 가시성과 제어 향상이 필수적입니다.

총소유 비용(TCO)이 중요한 척도라는 데는 모든 사람이 동의하겠지만, 보안 벤더는 환경 및 사회 문제와 같은 비재무적인 측면을 염두에 두어 총소유 영향(total impact of ownership)을 고려하고 투명하게 밝혀야 할 필요성을 높여야 합니다. 이제 벤더는 운영에서 벤더의 가치 사슬과 고객의 가치 사슬을 분리할 수 없을 것입니다.

2024년에는 더 많은 기술 발전이 이루어질 것이라는 점에 의심의 여지가 없으며, 이로 인해 살펴봐야 할 과제도 늘어날 것입니다. Axis는 파트너 및 고객과 협력하여 업계 안팎의 모든 사람에게 긍정적인 결과를 내놓을 수 있기를 기대합니다.

이상의 동향을 인포그래픽으로 요약했습니다.

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