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보안 분석

보안 분석을 위한 데이터 스토리지 기반 구축

보안 분석을 위한 데이터를 어떻게 수집 및 저장하고 계신가요?

비정형 데이터의 기하급수적인 증가로 인해 인사이트 도출 방식에 혁신이 필요해졌습니다. 보안 분석을 통해 보안 간극과 위협에 선제적이며 실시간 대응이 가능해 졌습니다. 효과적인 데이터 스토리지와 액세스는 엔터프라이즈급 보안 분석의 기반입니다. 보안 운영 팀은 현대의 비정형 데이터에 대한 빠르고 확장 가능한 액세스를 통해 포렌식 분석, 이상탐지 기능, 이벤트 모니터링을 개선할 수 있습니다.

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비정형 로그, 이벤트, 패킷 및 플로우 데이터는 IT 인프라의 여러 엔터티에서 생성되며, 온-프레미스와 오프-프레미스를 모두 포함합니다. 소스는 다음과 같습니다:

  • 애플리케이션
  • 인프라(서버, 네트워크 및 스토리지)
  • 가상머신(VM)
  • 컨테이너
  • 운영체제
  • 보안 디바이스
  • 클라우드

또한 애플리케이션은 사용자의 상호 작용을 캡처하는 엄청난 양의 이벤트 데이터를 생성합니다. Splunk와 Elastic 같은 주요 솔루션은 조직이 보안 분석(SIEM) 사용 사례에 로그 및 이벤트 데이터를 효과적으로 활용할 수 있게 해줍니다.

보안 분석을 위해 로그와 이벤트 데이터를 수집, 제공 및 분석하는 것은 까다로운 일입니다. 직면한 위협에 신속하게 대응해야 할 필요성이 커짐에 따라 실시간 데이터 처리가 요구되고 있습니다. 효과적인 상관 및 위협 분석을 위해서는 디지털 환경 전반에서 데이터를 철저히 수집하고 유용한 과거 데이터 세트를 유지할 수 있는 역량이 필요합니다. 또한 데이터 시스템은 증가하는 데이터와 지속적으로 변화하는 데이터 포워딩 환경, 지속적인 위험과 위협에 직면한 상황에서 즉시 복원할 수 있는 역량을 갖추어야 합니다.

실시간 위협 탐지

보안 분석에는 대량의 실시간 데이터가 필요합니다. 신속한 보안 분석을 지원한다는 것은 진화하는 디지털 인프라에 보조를 맞춰야 한다는 것을 의미합니다. 고속 인제스트을 통해 더 많은 위협을 진단 및 분석하고, 빠르게 증가하는 대량의 로그, 패킷, 플로우 및 이벤트에 활용할 수 있습니다. 안정적인 올플래시 성능을 통해, 까다롭고 복잡한 쿼리에 보조를 맞추고 신속한 평균 감지 시간(MTTD)과 평균 완화 시간(MTTR)을 통해 보안 위협을 실시간 처리할 수 있습니다.

과거 컨텍스트

실시간 분석 외에도, 주요 보안 기능을 확장하고 이상 감지와 사용자 & 엔터티 행동 분석(UEBA) 같은 고급 기술을 적용하려면 방대한 과거 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 과거 데이터를 쉽게 검색할 수 있으면, 지능형 지속 공격(APT)에 대한 장기적인 분석을 통해 지적 재산 또는 고객의 개인 및 건강 데이터에 대한 탐지되지 않은 무단 액세스의 잠재적 출처를 식별할 수 있습니다. 또한 공격이나 침해가 발견된 경우, 포렌식 분석과 증거 수집을 간소화할 수 있습니다.

블레이드를 추가하기만 하면 일관되게 선형적으로 성능이 향상되므로 규모에 관계없이 신속하게 보안 분석을 수행할 수 있습니다. 퓨어스토리지 시스템의 탄력적인 확장성을 활용해 모든 데이터를 보존하고 검색 가능한 상태로 유지할 수 있습니다. 복잡한 검색과 포렌식 분석이 간소화되어 대량의 과거 데이터에 빠르게 액세스할 수 있기 때문에 광범위한 APT 및 법적 감지 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

복원성 있는 간소화된 기반

끊임없이 변화하는 디지털 환경으로 인해 다음과 같은 새로운 요구 사항이 발생했습니다.

  • 데이터 스토리지는 계획되거나, 혹은 계획되지 않은 변경 사항으로부터 복구할 수 있는 역량을 갖춰야 합니다.
  • 스토리지는 빠르게 증가하는 데이터 세트를 수집할 수 있도록 새로운 소스 유형을 즉시 추가하고 확장할 수 있어야 합니다.
  • 보안 애플리케이션의 가용성을 유지하려면 계획 및 계획되지 않은 유지 관리 다운타임을 최소화해야 합니다.
  • 용량을 늘리려면 필수 데이터를 보호하기 위한 사전 계획이 필요합니다.

퓨어스토리지의 분리된 아키텍처는 효율적이고 민첩하게 리소스를 구축할 수 있도록 스토리지와 컴퓨팅 리소스가 분리되어 있습니다. 이러한 접근 방식은 무중단 확장과 교체를 통해 애플리케이션의 가동 시간을 극대화하며, 비용이 많이 드는 리밸런싱, 리하이드레이션 및 재구축 작업을 줄여줍니다. 또한 퓨어1(Pure1)은 AI 기반 용량 요구 예측 기능을 제공하여 필수 워크로드 계획을 간소화 해줍니다.

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