AI 기반 엔진을 활용해 다양한 출처의 비정형 데이터를 수집하고 다차원 분석을 수행함으로써,
가치 있는 위협 인텔리전스를 제공합니다.
랜섬웨어, 지능형 지속 위협(APT), 제로데이 취약점 등 점점 정교해지는 새로운 유형의 공격들은 보안 전략에 위협 인텔리전스의 통합을 필수적이 되었습니다. 기존의 단편적인 데이터와 정보에 기반한 수동적인 대응 방식으로는 알려지지 않은 위협이나 이상 행위를 충분히 탐지하지 못하며, 탐지된 일부 위협 이벤트 또한 오탐일 가능성이 있습니다.
이러한 환경에서 위협 인텔리전스를 적용하면 보안 전략을 한층 고도화할 수 있으며, 오탐률을 줄이고 90% 이상의 효과적인 위협 탐지가 가능해집니다.
수집된 비정형 데이터는 AI/ML 및 빅데이터 기반으로 분석되며, MAD, MUD, UCC, MLT, DMP 등 다양한 분석 모듈을 통해 처리됩니다.
수집된 비정형 데이터는 AI/ML 및 빅데이터 기반으로 분석되며, MAD, MUD, UCC, MLT, DMP 등 다양한 분석 모듈을 통해 처리됩니다.
MIF, AIC, FIC 모듈을 통해 다양한 출처에서 수집된 비정형 데이터는 ‘수집 > 분석 > 처리 > 배포’의 연속적이고 반복적인 프로세스를 거쳐 분석 및 처리됩니다. 이 중 ‘분석’ 단계의 핵심 모듈은 AI/ML 기술을 기반으로 작동하며, 데이터는 빅데이터로 저장됩니다.
정제된 위협 정보는 모니터랩의 제품과 서비스는 물론, MISP, CTAS, Virustotal과 같은 외부 플랫폼에도 전송됩니다. 이를 통해 모니터랩 보안 제품은 실시간 위협 인텔리전스로 지속적으로 업데이트되며, 기업에 제공되는 보안 성능이 한층 강화됩니다.
Loading...
