보안 분석이란?

보안 분석은 이상하고 비정상적인 사용자 행동 및 기타 위협을 감지하기 위해 데이터를 분석하는 디지털 보안 접근 방식입니다. 전체 에코시스템에서 데이터를 취합하여 그 데이터를 조치 가능한 인사이트로 바꿈으로써 IT 부서는 신속하게 위험을 최소화할 수 있게 됩니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 같은 고급 기능은 감지 및 재구성 프로세스를 자동화하여 더 많은 지원 서비스를 제공합니다.

보안상의 장점 외에도, 정교한 보안 분석 솔루션을 통해 귀중한 성능 메트릭을 제공하고 사용자 환경을 개선하는 데 도움을 주며 궁극적으로는 더 나은 비즈니스 성과를 촉진할 수 있습니다.

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보안 분석 솔루션의 핵심 요소는 무엇입니까?

보안 분석 솔루션은 성능을 모니터링하고 데이터를 분석해 잠재적인 위협이 있는지 파악할 수 있어야 합니다. 보안 솔루션이 보고할 수 있어야 하는 세 가지 핵심 성능 분야에는 네트워크, 애플리케이션 및 기기 성능이 포함됩니다.

이러한 분야 중 하나에서라도 성능이 저조한 경우 맬웨어가 위협 감지 솔루션을 통과하여 침투하고 인프라에서 감지되지 않은 상태로 작동할 가능성이 더 커집니다. AI 및 ML이 탑재된 보안 분석과 보안 정책 및 모범 사례를 함께 사용하면 조직은 위험을 낮추는 데 있어서 큰 진척을 이룰 수 있습니다.

알려진 데이터 침해 건수
41억 건
2019년 첫 6개월간의 기록3

보안 분석에 대한 비즈니스와 IT 부서의 요구사항은 무엇입니까?

사이버 공격과 침해는 지속적으로 증가하고 있기 때문에 현재 고위 경영진이 가장 우려하고 있는 비즈니스 문제는 보안입니다.1 악의적인 활동, 내부자 위협 또는 의도하지 않은 누출 등 경로에 관계없이, 조직들은 데이터 손실의 결과로 피해를 입습니다.2 부정적인 파급 효과에는 수익 또는 브랜드 평판 손실, 비용이 많이 드는 소송, 거액의 거버넌스 및 규제 준수 벌금 그리고 운영 장애 등이 포함될 수 있습니다.

침해가 발생하면 IT 팀에도 막대한 피해를 입힙니다. 침해 후 재구성을 하려면 시간이 많이 소요되고 직원의 귀중한 시간이 할애되며 다른 목적을 위한 예산이 잠식됩니다.

회사 자체의 직원(및 계약업체와 벤더)을 통한 내부자 위협은 사이버 보안과 관련해 해결되지 않은 가장 큰 문제 중 하나입니다.2

McKinsey & Company

보안 분석에 대한 상위 사용 사례는 무엇입니까?

보안 분석의 요구사항 가운데 가장 중요한 것 중 하나는 내외부 사용자 활동을 검토하는 총체적인 접근 방식인데, 그 이유는 위협이 조직 외부에서만 발생하지는 않기 때문입니다. 동급 최강의 보안 분석 솔루션은 전체 인프라에서 모든 데이터, 트래픽 및 활동을 검토합니다. 이러한 엔드투엔드 보기를 통해 IT 부서는 보안에 대해 후행적인 접근 방식이 아니라 선행적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.

분석 솔루션이 조직을 보안 위협으로부터 보호하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보기

최고의 보안 분석 사용 사례에는 다음이 포함됩니다.

  • 실시간 인사이트를 통해 귀중한 지적 재산의 손실로부터 비즈니스 보호
  • 네트워크의 수신 및 발신 트래픽 모니터링
  • 앱, 모바일 및 클라우드를 위한 추가 보안 제어
  • 전체 디지털 업무 공간 환경에서 IT 부서를 위한 가시성 개선
  • 재구성을 통해 IT 팀이 감지에 대한 후행적 접근 방식보다는 선행적 접근 방식을 취하도록 권한 부여

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