퀄리스 26년 2분기 어닝콜

안녕하세요. Qualys 2026년 2분기 실적 발표 콜에 오신 것을 환영합니다. 오늘 실적에 대해 논의하기 위해 저와 함께하는 분은 수메드 타카르 사장 겸 CEO와 김주미 CFO입니다. 시작에 앞서, 오늘 말씀드릴 내용에는 제품 역량, 향후 이벤트 또는 미래의 재무 및 운영 성과와 관련된 전망성 진술이 포함되어 있음을 알려드립니다. 실제 결과는 이러한 진술과 상당히 다를 수 있습니다. 결과가 크게 달라질 수 있는 요인들은 오늘 보도자료와 SEC에 제출한 최신 Form 10-Q 및 10-K 서류에 명시되어 있습니다. 이번 콜에서 하는 모든 전망성 진술은 오늘 기준의 가정에 근거하고 있습니다. 새로운 정보나 향후 이벤트로 인해 이러한 진술을 업데이트할 의무는 없습니다. 이번 콜에서는 GAAP 및 비GAAP 재무 지표를 모두 제시할 예정입니다.

GAAP와 비GAAP 지표 간의 조정 내역은 오늘 보도자료에 포함되어 있습니다. 참고로, 보도자료, 준비된 발언문, 투자자 프레젠테이션은 모두 당사 웹사이트 투자자 관계 섹션에서 확인하실 수 있습니다. 그럼 수메드에게 마이크를 넘기겠습니다.

감사합니다, 블레어. 저희 2분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에 오신 것을 환영합니다. 적의 전략은 AI에 의해 근본적으로 재작성되어 공격 실행 시간이 단축되었고, 한 가지는 명백해졌습니다. 지속 가능한 사전 침해 위험 관리는 이론적 노출을 넘어 실제로 악용 가능한 위험을 자율적으로 정량화하고 해결하는 벤더 중립적 에이전트 AI 체계가 점점 더 요구되고 있습니다. 이 확신을 입증하듯, 저희는 또 한 분기 동안 강력한 매출 성장과 수익성을 기록했습니다. 이 확신의 긴박함은 계속해서 심화되고 있습니다. 프론티어 및 오픈 소스 AI 모델은 어떤 인간 팀보다도 빠르게 취약점을 발견하고 무기화할 수 있으며, 공격 실행 시간을 몇 시간으로 압축하고, 경우에 따라 패치가 존재하기도 전에 공개가 침해로 전환되기도 합니다. AI는 동시에 사이버 보안이 지금까지 직면한 가장 강력한 증폭기이자 가장 거대한 도전 과제가 되고 있습니다. 저희가 지속적 위협 노출 관리(CTEM) 솔루션과 다른 점은 이에 대응하는 방식입니다.

현재 CTEM 솔루션은 더 많은 발견, 더 많은 이론적 위험 점수, 더 많은 대시보드를 생성한 뒤, 이 발견들을 데이터 수집과 패치를 담당하는 분리된 솔루션에 넘기면서 매 전달마다 중요한 시간을 잃고 있습니다. 이 접근법은 AI가 위협 환경을 가속화하기 전부터 이미 실패하고 있었으며, 지금은 근본적으로 부적절합니다. 저희는 AI 시대에 승리하는 방어자는 단순히 더 많은 취약점을 탐지하고 대시보드만 늘어놓는 이들이 아니라고 믿습니다. 그들은 AI 속도로 자율적으로 취약점을 탐지하고, 실제 악용 가능성을 검증하며, 그 위험을 금전적 가치로 정량화하고, 이를 해결한 뒤, 다중 벤더 환경에서 노출이 완전히 차단되었음을 증명하는 이들입니다. 모두 적보다 먼저 이뤄내야 합니다.

이것이 바로 저희 엔터프라이즈 TruRisk 관리(ETM) 솔루션이 지원하는 AI 네이티브 위험 운영(ROC)의 설계 목표입니다. 거의 모든 고객과의 대화가 이 방향으로 나아가고 있습니다. 이러한 배경에서, 이번 주 후반 블랙햇에서 선보일 플랫폼의 주요 신규 기능을 발표하게 되어 기쁩니다. 이는 AI 보안과 보안을 위한 AI 양쪽을 아우르며, 포스트-미토스 위협 환경에 정면으로 대응합니다. 먼저, AI 보안 측면에서, 저희는 에이전트 인스타(Agent Insta)가 지원하는 인스타스캔(InstaScan)을 소개합니다. 이는 에이전트 AI 마켓플레이스와 ETM 솔루션에 새로 추가된 기능으로, 연속적이고 즉각적이며 스캔이 필요 없는 AI 속도 탐지를 제공합니다. 현재 새로운 취약점 권고문이 발표되면, 전통적인 스캔 주기를 통해 이를 탐지하는 데 24시간에서 일주일이 걸리지만, 적들은 같은 취약점을 몇 분 만에 무기화합니다. 에이전트 인스타는 이 시간을 단축하도록 설계되었습니다.

저희 고객이 이미 콸리스 센서로 수집한 자산 인벤토리, 소프트웨어 경로, 위협 인텔리전스를 스캔 없이 높은 신뢰도의 노출 발견으로 전환하여, 공개 직후 몇 분 내에 새로운 탐지가 이루어지고 재스캔이나 에이전트 중단이 필요 없습니다. 발견된 내용은 즉시 에이전트 발(Agent Val)로 전달되어 즉각적인 악용 검증이 이루어지고, 위험 영향이 즉시 산정 및 정량화됩니다. 경쟁사들이 여전히 권고문을 처리하고 시그니처를 작성하며 스캔 완료를 기다리는 동안, 저희 고객은 이미 노출 여부를 파악하고 벤더 패치가 나오기 전에 조치를 취하고 있습니다. 발견된 내용이 검증과 수정으로 바로 이어지기 때문에, 탐지는 단순한 보고서가 아닙니다. 이는 지속적인 폐쇄 루프의 첫 단계입니다.

지난 분기 출시된 TruConfirm과 에이전트 발은 실제 공격 경로 전반에 걸쳐 실제 악용 가능성을 안전하게 검증하고, 수백만 건의 발견 사항 중 즉각적인 조치가 필요한 1% 미만을 하이퍼 우선순위로 지정함으로써, 병목 현상이 무엇을 고쳐야 할지 파악하는 단계에서 실제로 적이 행동하기 전에 문제를 해결하는 단계로 이동하고 있습니다. 이것이 저희 TruRisk Eliminate 의 다음 단계인 대규모 자율 제로데이 수정으로 이어집니다. AI 점수 기반 자율 수정 웨이브를 통해, AI 네이티브 ROC는 다중 벤더 환경의 모든 자산에 대해 적절한 조치를 결정하여, 패치를 배포하거나 주의가 필요한 경우 제어를 단계적으로 적용하며, 운영 리스크가 요구하는 경우 보완 제어를 적용합니다. 모든 조치는 AI 기반 패치 신뢰도 점수와 복원력 스냅샷에 의해 관리되며, 롤백 비율은 1.5% 미만, 즉 0.5% 이하 수준입니다.

가장 중요한 자산은 여전히 인간의 감독을 받는 반면, 플랫폼은 나머지를 자율적으로 수정합니다. 이 사이클을 조율하는 에이전트 사라는 악용 가능한 위험을 우선순위로 지정하고, 이를 금액으로 정량화하며, 연속적인 웨이브를 순차적으로 진행하고, 에이전트 발과 함께 종료를 재검증하는 모든 과정을 인력 증가 없이 수행합니다. 또한, 피어 투 피어 패칭 도입으로 분산 환경 전반에 걸쳐 배포 속도를 가속화하면서 중앙 인프라 의존도를 제거하고 있습니다. 간단히 말해, 이 최신 혁신들은 자율 제로데이 수정을 웨이브 기반으로, 벤더에 구애받지 않고, 안전하며, 검증 가능하게 만듭니다. 실시간 벤치마킹에서 노출 기간을 21일에서 몇 분으로 단축하고, 취약점의 60%를 자동으로 패치했습니다. 이는 단순한 점진적 개선이 아닙니다. 대규모 악용 가능 취약점 급증을 불가능한 백로그에서 현대 공격 속도에 맞춘 지속적인 클리어 큐로 전환시킵니다. 분 단위 문제를 한 달짜리 해결책으로는 해결할 수 없습니다.

이것이 바로 AI 네이티브 ROC가 에이전트 인스타를 통한 AI 속도 탐지, 에이전트 발의 검증된 노출 하이퍼 우선순위 지정, 에이전트 사라의 자율 수정으로 구성된 지속적 폐쇄 루프를 통해 해결하도록 설계된 격차입니다. AI 보안으로 전환하면, 기업들이 AI 워크로드를 프로덕션에 올릴 때 구축 중인 AI 인프라가 이미 다음 공격 표면이 되고 있습니다. TotalAI 2.0 도입으로 조직은 이제 인력에서 워크로드, 코드에서 런타임까지 전체 AI 자산을 볼 수 있습니다. 직원과 워크로드 수준 모두에서 AI 활동을 감지하는 새로운 센서를 통해, 보안팀은 조직 전반의 그림자 AI 활동을 발견할 수 있습니다. 직원들이 AI로 무엇을 하는지부터 하이브리드 멀티클라우드 환경 전반에서 어떤 모델, 엔드포인트, 서비스가 프로덕션에서 실행 중인지까지 파악합니다.

또한, Anthropic과 OpenAI를 포함한 SaaS 플랫폼에 대한 자세 관리 범위를 확장하여, 팀이 이미 사용 중인 AI 플랫폼 전반에 걸쳐 보안 및 컴플라이언스 정책을 시행할 수 있도록 지원합니다. 또한, 배포 전에 코드 내 보안 취약점을 식별하고, 런타임 시 가드레일로 수정하며, 50개 이상의 적대적 시나리오에서 모델 컨텍스트 MCP 도구의 공격을 테스트할 수 있습니다. 동등하게 중요한 점은, GPU부터 인프라, 공급망, 최신 프롬프트 인젝션 공격에 이르기까지 전체 스택에 걸친 모든 AI 위험이 리스크 운영 센터를 지원하는 동일한 TruRisk 엔진을 통해 점수화되고 우선순위가 매겨진다는 것입니다. AI 미래를 지원하는 인프라 보안을 원하는 조직에게 이 새로운 혁신들은 Qualys의 점점 더 강력한 차별화 요소가 되고 있습니다.

ROC 도입이 가속화되고 이러한 기능들이 계속해서 누적됨에 따라, 우리는 VMDR 고객 기반 전반에 ETM 도입을 촉진하고 장기적으로 Qualys의 더 큰 업셀 기회를 확보하는 데 집중하고 있습니다. 이제 연간 50만 달러 이상을 지출하는 고객이 전년 대비 8% 증가한 229명으로 성장한 사업 업데이트로 넘어가겠습니다. 조직들이 왜 Qualys를 선택해 보안 스택을 통합하고 ROC를 운영화하는지 보여주는 최근 성공 사례 몇 가지를 공유하겠습니다. 첫 번째는 온프레미스 멀티클라우드와 빠르게 성장하는 LLM 프로덕션을 아우르는 복잡한 데이터 집약적 환경을 관리하는 기존 글로벌 300대 고객과의 사례입니다. 환경 전반의 취약점 양과 속도가 가속화되면서, 그들의 팀은 이론적 위험 점수에 기반한 우선순위 지정이 신속한 의사결정에 필요한 비즈니스 맥락을 제공하지 못한다는 것을 인식했습니다.

단편화된 텔레메트리, 분리된 도구, 자동화 부족으로 인해 팀은 위험을 줄이기보다 문서화하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있었으며, 패치되지 않은 자산과 그림자 IT가 조용히 노출 기간을 수개월 연장하고 있었습니다. 결과적으로 이 고객은 Qualys를 선택해 ROC를 운영화하고 VMDR, ETM, TruRisk Eliminate, TotalAI 및 기타 여러 모듈을 포함한 7자리 초반 규모의 QFlex 연간 업셀을 도입했습니다. Qualys와 타사 데이터를 통합된 리스크 패브릭으로 결합함으로써, 이 고객은 이사회 허용 수준에 맞춘 리스크 보고를 정렬하고, 수동 프로세스에서 자율 워크플로우로 수정 방식을 전환했으며, 노출 기간을 수개월에서 수시간으로 단축하고 채용 곡선을 평탄화하며 더 나은 보안 성과를 달성했습니다. 이 사례는 채널 파트너를 활용해 ROC를 활성화하고 신규 비즈니스를 확보하는 뛰어난 예이기도 합니다.

두 번째는 유럽의 한 헬스케어 회사로, 소규모 기존 스캔 대행 고객이었으나 140개 이상의 지점에 걸친 광범위한 취약점 프로그램 운영을 위해 관리 서비스 제공업체에 의존하고 있었습니다. 그 모델은 인력과 프로세스를 제공했지만 자율성은 제공하지 못했습니다. 스캔 운영, 우선순위 지정, 수정 지침이 모두 제공업체 팀과 일정에 의존해 고객은 외부 자원에 의존해 자신의 위험을 이해하고 대응해야 했습니다. 환경이 복잡해지고 취약점 양이 급증하면서, 이러한 의존성의 한계는 지속 불가능해졌습니다. 고객은 증가하는 수정 주기에 대한 비용 부담과 의사결정에 사용되는 데이터에 대한 제한된 가시성을 경험했습니다. 이 고객은 Qualys를 선택해 VMDR, ETM, TruRisk Eliminate를 도입하며 스택을 Qualys 플랫폼으로 통합하는 6자리 규모의 QFlex 업셀을 진행했습니다.