인공지능

무중단 SOC? 네, 곧 옵니다 (그리고 생각보다 빠르게요)

Fast Company에서 인정한 TAG는 AI 기반 SaaS 플랫폼을 활용하여 기업 팀, 정부 기관 및 상업 공급업체에 사이버 보안 및 인공 지능 분야의 주문형 통찰력, 지침 및 권장 사항을 제공하는 신뢰할 수 있는 차세대 연구 및 자문 회사입니다. TAG 분석 보고서 다운로드 인간 증강 자율 SOC는 반골적인 아이디어인가 아니면 차세대 […]

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고통의 피라미드에서 영향력의 피라미드로: 인간 증강 SOC에서 분석가의 역할 재고

자율 SOC에 대해 낙관적입니다. 무엇이 우리를 그 길로 이끄는지에 대한 현실적인 관점입니다. 최근 자율 SOC에 대한 이야기가 많이 나왔습니다. 기계가 단순히 경보를 발령하는 데 그치지 않고 상관관계를 파악하고, 분류하고, 조사하고, 대응하는 미래입니다. 특히 야간 근무를 하면서 경보에 파묻혀 일해 본 사람이라면 환상적으로 들릴지도 모릅니다. 하지만 사실은 이렇습니다. 자동화는 불가능합니다.

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신원 보안의 재창조: Stellar Cyber ITDR이 신원 정보 기반 공격이 확산되기 전에 차단하는 방법

오늘날의 하이브리드 환경에서 신원 정보는 새로운 경계이며, 공격자들도 이를 인지하고 있습니다. 기존 EDR 및 SIEM 도구가 따라잡기 어려워짐에 따라 신원 중심 공격이 빠르게 증가하고 있습니다. 실제로 Verizon의 70년 및 2024년 DBIR 보고서에 따르면, 현재 침해의 2025%는 도용된 자격 증명으로 시작됩니다. 따라서 신원 보안에 대한 더욱 스마트한 접근 방식이 필요합니다.

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NDR만으로는 더 이상 충분하지 않은 이유: 강력한 NDR 코어를 기반으로 하는 개방형 통합 SecOps 플랫폼의 필요성

오늘날의 사이버 보안 경쟁에서는 가시성이 무엇보다 중요하지만, 무엇보다 중요한 것은 맥락입니다. 네트워크 탐지 및 대응(NDR)은 오랫동안 심층 패킷 검사(DPI)와 행동 분석을 활용하여 측면 이동, 랜섬웨어 행위, 그리고 침해 후 활동을 탐지하는 가장 효과적인 방법 중 하나였습니다. 하지만 위협 행위자들이 더욱 교묘하고 분산화됨에 따라, NDR에만 의존하는 것은

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MSSP가 AI에 투자하는 이유 - 하지만 여전히 NDR의 힘을 놓치고 있는 이유

실시간 네트워크 트래픽은 미싱 링크입니다. AI는 보이지 않는 것을 감지할 수 없습니다. AI가 사이버 보안 논의를 주도하고 있으며, MSSP(보안 서비스 제공업체)들은 이를 활용하기 위해 앞다투어 나서고 있습니다. 머신러닝(ML)이 내장된 SIEM 플랫폼이든, AI 지원 조사 기능을 갖춘 EDR이든, 그 약속은 분명합니다. 더 빠른 탐지, 더 스마트한 분류, 그리고 더 나은 결과입니다. 하지만 냉정한 진실이 있습니다. AI만으로는 구원받을 수 없습니다.

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개방적이고 원활한 API 통합으로 SOC 팀 강화

오늘날의 복잡한 사이버 위협 환경은 기업과 관리형 보안 서비스 제공자(MSSP) 모두에게 여러 가지 과제를 안겨줍니다. 다양한 IT 및 보안 환경에서 진화된 위협에 대처하기 위해 사이버 보안 전문가는 특정 위협 환경을 모니터링하기 위한 다양한 도구와 데이터 소스를 개발합니다. 그러나 도구 배열은 가시성에 차이가 있기 때문에 고유한 어려움을 안겨줍니다.

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보안팀을 위한 초자동화

6년 전, 우리는 보안 자동화 회사인 Dtonomy를 설립했습니다. 대규모 AI 기반 EDR 시스템 구축부터 일상적인 보안 운영 관리에 이르기까지 보안 운영의 최전선에서 일한 보안 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 과학자로서 우리는 보안 팀이 직면한 과제를 잘 알고 있었습니다. 공휴일 동안 보안 경고를 분류하고,

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Oracle Government Cloud의 Stellar Cyber ​​Open XDR 플랫폼으로 효율성 향상

정부 보안 운영(SecOp) 팀은 예기치 않게 변화할 수 있는 환경에서 끊임없는 공격과 씨름하면서 독특한 과제에 직면합니다. 정부의 압력이 가중되고 예산이 제한되는 경우가 많습니다. 이러한 요인들의 조합은 스트레스와 불확실성의 완벽한 폭풍을 만들어냅니다. SecOps 리더는 팀이 보호할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

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AI로 AI와의 싸움: 21세기를 위한 도구

최근 주요 교육 기관의 CIO와의 대화에서 다음과 같은 상황이 발생했습니다. 대학 행정관이 직위를 채용하고 있습니다. 그가 받은 300개가 넘는 이력서 중 95%는 너무 비슷해 같은 사람에게서 나온 것일 수도 있습니다. 그리고 어떤 면에서 그들은 그렇게 했습니다. AI 기반이 확산되면서

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자동차 판매점 해킹: 공급망 확보

공급망 Open XDR 플랫폼 Open XDR Ai 기반 보안 사이버 보안 이번 주 초에 CDK 해킹에 대한 뉴스는 취약한 공급망의 주요 결함이자 만연한 문제를 보여줍니다. CDK 글로벌 시스템의 취약성은 대륙 전역의 거의 15,000개 딜러십이 여전히 어려움을 겪고 있기 때문에 광범위한 결과를 초래한 것으로 밝혀졌습니다.

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Stellar Cyber에 대한 전망

많은 사람들이 연말연시에 개인적인 목표, 성과, 그리고 포부를 되짚어 보는 것처럼, 저도 회사를 그처럼 바라보며 미래에 대한 목표, 성과, 그리고 포부를 되짚어 보고 싶습니다. 2023년을 맞이하며 저희는 네 가지 명확한 목표를 세웠습니다. 첫째, 처음부터 탁월한 고객 경험을 제공하고, 둘째, 지속적인 제품 혁신을 추구하며, 셋째, 확장합니다.

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MSP와 리셀러가 지금 사이버 보안 서비스를 제공해야 하는 XNUMX가지 이유

좋아하는 뉴스 웹사이트나 X 피드에 침해와 데이터 유출이 퍼질 때마다 고객은 사이버 공격의 다음 희생자가 될까봐 걱정합니다. 리셀러든 관리 서비스 제공자(MSP)든 고객은 사이버 공격을 경험하면 비난과 피해가 자기 책상에 떨어질 거라는 걸 알고 있습니다.

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OT 환경을 보호하기 위한 XNUMX가지 필수 요소

사이버 보안 제공: 공격자는 공격을 수행하기 위해 조직의 어느 곳에서나 약점과 취약성을 악용할 방법을 찾는 것을 결코 멈추지 않을 것입니다. 패치되지 않은 웹 서버, 알려진 취약성이 있는 오래된 애플리케이션 또는 링크를 먼저 클릭하고 나중에 읽는 경향이 있는 사용자이든 공격자는 방법을 찾는 데 집중합니다.

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스텔라 사이버 제품 업데이트:
Dog Days of Summer 에디션

여름 방학을 맞은 아이들이 햇볕을 쬐는 무더운 여름이 코앞에 다가온 지금, Stellar Cyber ​​팀은 고객이 보안 운영을 간소화하는 능력을 지속적으로 개선할 수 있도록 돕는 새로운 기능과 역량을 개발하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 멋진 새로운 기능이 몇 가지 있지만

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Amazon Security Lake가 이제 정식 출시되었습니다.

오늘 우리는 2022 re:Invent에서 프리뷰 릴리스로 처음 발표된 Amazon Security Lake의 일반 가용성을 발표하게 되어 기쁩니다. Security Lake는 Amazon Web Services(AWS) 환경, SaaS(Software as a Service) 공급업체, 온프레미스 및 클라우드 소스의 보안 데이터를 AWS 계정에 저장되는 특수 목적의 데이터 레이크로 중앙화합니다.

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사이버 보안에서 AI/ML의 잠재력 잠금 해제: 과제, 기회 및 진행률 지표

인공 지능(AI)은 3년 이상 사이버 보안 환경을 변화시켜 왔으며, 머신 러닝(ML)은 위협 탐지를 가속화하고 비정상적인 사용자 및 엔터티 동작을 식별합니다. 그러나 OpenAI의 GPT-XNUMX와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 최근 개발로 인해 AI가 사이버 보안 커뮤니티의 최전선에 올랐습니다. 이러한 모델은 문서화된

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이 중 하나는 다른 것들과 다릅니다

본성적으로 인간은 과도한 위험을 피하도록 배선되어 있습니다. 규칙에는 항상 예외가 있지만 대체로 알려진 것과 알려지지 않은 것 중에서 선택할 때 일반적인 사람은 선택이 약간 긍정적인 결과만 가져올 수 있음에도 알려진 것을 선택합니다. 이것은 자연스러운 편향입니다.

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네트워크 트래픽 분석

새로운 모습의 스텔라 사이버

사이버 보안 공급업체로서, 큰 문제를 해결하는 훌륭한 제품이나 서비스를 만드는 것이 저희의 목표입니다. 저희가 제 역할을 제대로 한다면, 저희는 보안팀이 환경을 더 잘 보호하고 사업을 성장시키는 데 도움을 줄 것입니다. 지금은 수백만 개의 변수가 회사의 성장 능력에 영향을 미칩니다. 많은 변수가 직접적으로 관련이 있지만,

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