고객 사례

보이시 주립대학교의 사이버돔은 학생들에게 역량을 강화하고 아이다호 지역 사회의 안전을 보장합니다.

실무 중심의 사이버 보안 기술을 습득하고 농촌 지역 기관을 위한 보안 서비스를 제공하세요. 보이시 주립대학교의 사이버돔 프로그램은 실습 교육과 실제 보안 운영을 결합하여 사이버 보안 학생들이 아이다호 농촌 지역의 도시, 교육구 및 카운티에 보안 서비스를 제공하는 동안 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 지원합니다.

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K-12 교육구, Stellar Cyber를 통해 보안 가시성 및 대응력 강화

미국 서부의 한 공립 교육구는 20개 이상의 학교, 2,000명의 교직원, 그리고 매일 20,000명의 학생에게 서비스를 제공하고 있었는데, 다양한 기술 환경 전반에 걸쳐 위협을 탐지하고 대응하는 능력을 향상시켜야 할 필요성을 느꼈습니다. 보안팀 규모가 작은 이 교육구는 기존 도구와 오픈 소스 기술로는 가시성과 대응 능력에 한계가 있음을 인식했습니다.

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CoopCentral, Stellar Cyber로 사이버 보안 강화

협동조합 은행을 위한 통합적이고 효율적인 보안 운영 구현. CoopCentral은 55년 이상의 역사를 가진 콜롬비아 협동조합 은행으로, 저축, 대출, 투자, 서비스형 뱅킹 등 다양한 금융 서비스를 조합원들에게 제공하고 있습니다. 사이버 위협이 심화됨에 따라 CoopCentral 경영진은 더욱 강화된 가시성, 신속한 탐지, 그리고 효과적인 대응의 필요성을 인식했습니다.

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취리히 대학교, Stellar Cyber ​​도입으로 보안 가시성 및 사고 대응 능력 강화

취리히 대학교는 여러 캠퍼스에 걸쳐 학생, 교수진 및 연구원들에게 서비스를 제공합니다. 연구 시스템, 관리 네트워크 및 클라우드 서비스를 포함한 다양한 IT 환경을 갖춘 이 대학의 보안팀은 모든 분야와 기술 전반에 걸쳐 가시성을 중앙 집중화하고, 탐지 기능을 향상시키며, 대응 속도를 높여야 했습니다. 기존 도구들은 가시성에 공백을 남기고 가치가 낮은 경고를 대량으로 생성했습니다.

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익명의 대학, Stellar Cyber를 통해 위협 가시성 및 보안 태세 강화

유명 대학의 IT 및 보안 팀은 위협을 더 효과적으로 탐지하고 완화하기 위해 모든 교수진, 직원 및 학생 활동에 대한 가시성을 강화해야 한다는 점을 인식했습니다. 기존 도구는 로그만 제공할 뿐 실질적인 상황 정보를 제공하지 못했기 때문에, 팀은 기존 환경과 통합되고, 수작업을 줄이며, 대응 시간을 단축할 수 있는 최신 솔루션이 필요했습니다.

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금융 회사가 AI 기반 보안 운영(SecOps) 플랫폼을 구축하여 개방적이고 통합적인 보안 기능을 구현합니다. SOC 전체 공격 영역에 걸쳐 경고를 상호 연관시키기 위해

Stellar Cyber의 AI 기반 SecOps 플랫폼은 자동화된 이상 탐지 및 대응 기능을 제공하여 분석가 생산성을 극대화하고 공격 대응 시간을 단축합니다. 미국 중부에 위치한 한 금융 서비스 회사는 네트워크 보안 위협을 탐지하고 대응하는 능력에 대해 점점 더 우려하고 있었습니다. 수년간 이 회사는 방화벽, 신원 관리, 로그 기록 등을 여러 단계로 구축해 왔습니다.

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의료기관, Stellar Cyber를 통해 보안 운영 강화

중규모 의료기관은 랜섬웨어, 사칭, 자격 증명 도용 등의 위협에 직면했지만, 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 및 ID 시스템 전반에 걸친 통합적인 가시성이 부족했습니다. 인력 부족으로 인해 보안팀은 위협이 더욱 정교해짐에 따라 탐지 및 대응 규모를 확장하는 데 어려움을 겪었습니다.

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제조업체, Stellar Cyber ​​도입으로 보안 비용 대폭 절감 및 분석가 생산성 향상

아시아, 미국, 유럽에 생산 시설을 보유한 글로벌 제조 기업은 과도한 사이버 보안 비용과 수많은 경고로 어려움을 겪고 있었습니다. 보안 분석가들은 여러 콘솔에서 수천 건의 경고를 비효율적으로 처리하고 있었습니다.

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공공기관, Stellar Cyber를 통해 보안 운영 중앙 집중화

분산된 정부 조직에 통합된 가시성과 신속한 대응을 제공합니다. 여러 부서로 구성된 지역 공공 기관은 보안 운영을 현대화해야 했습니다. 부서별로 시스템과 도구가 서로 달라 위협에 대한 통합된 가시성이 부족했고, 수동 프로세스에 의존하여 조사가 지연되고 위험이 증가했습니다.

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