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 […]
NDR만으로는 더 이상 충분하지 않은 이유: 강력한 NDR 코어를 기반으로 하는 개방형 통합 SecOps 플랫폼의 필요성 자세히보기»
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.
MSSP가 AI에 투자하는 이유 - 하지만 여전히 NDR의 힘을 놓치고 있는 이유 자세히보기»
사이버 보안 환경은 분산된 도구와 소위 플랫폼으로 가득 차 있습니다. 한편, 보안 팀은 더 적은 자원으로 더 많은 성과를 내야 한다는 압박을 끊임없이 받고 있습니다. 더 빠른 탐지, 더 스마트한 분류, 그리고 인력이나 예산을 무한정 늘리지 않고도 신뢰할 수 있는 결과를 얻어야 합니다. Stellar Cyber는 최근 Gartner의 첫 번째 매직 쿼드런트 네트워크 탐지 및 대응(NDR) 부문에서 챌린저로 선정되었습니다.
Stellar Cyber의 NDR이 단순한 NDR 그 이상인 이유: Pure Play NDR보다 우수한 5가지 이유 자세히보기»
들으셨나요? 중소기업의 클라우드 보안 지출이 6년까지 전년 대비 8%에서 2028%로 증가할 것으로 예상됩니다. 그렇다면 IT 지출 증가의 원동력은 무엇일까요? 가트너는 세계에서 가장 인기 있는 기술 시장에서 기록적인 IT 지출이 AI에 의해 촉진되고 있다고 말합니다. 딜로이트는 AI가 도입될 것이라고 예측합니다.
중소기업의 미래: 2025년에 주목해야 할 보안 동향 자세히보기»
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.
개방적이고 원활한 API 통합으로 SOC 팀 강화 자세히보기»
사이버 보안에 관해서 Armis와 Stellar Cyber는 독특한 것을 제공합니다. 자산 가시성 및 관리 분야의 인정받는 리더인 Armis는 클라우드, 온프레미스 또는 IoT 환경 등 모든 기기에서 실시간의 포괄적인 가시성을 조직에 제공합니다. 한편, Stellar Cyber의 Open XDR 플랫폼은 보안 운영을 더 간단하고 스마트하게 만드는 데 중점을 두고 있습니다.
파트너십의 힘: Armis와 Stellar Cyber가 힘을 합쳐 보안 운영을 재정의하는 방법 자세히보기»
Open XDR 기술의 혁신자인 Stellar Cyber는 태국 국가 사이버 보안 기관(NCSA)과 Stellar Cyber University Program에 따라 새로운 Open XDR 플랫폼을 제공하기 위한 파트너십을 발표했으며, 이를 통해 Khon Kaen University(KKU)가 Stellar Cyber의 고급 종합 탐지 및 대응 플랫폼에 무료로 액세스할 수 있게 되었습니다. 이 협업은
Stellar Cyber, NCSA와 협력해 새로운 Open XDR 플랫폼으로 KKU의 사이버 보안 교육 효율성 향상 자세히보기»
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.
Oracle Government Cloud의 Stellar Cyber Open XDR 플랫폼으로 효율성 향상 자세히보기»
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
AI로 AI와의 싸움: 21세기를 위한 도구 자세히보기»
대학 환경은 본래 개방적이기 때문에 사이버 보안 위험은 지속적인 우려 사항입니다. 기업에서 하듯이 네트워크를 잠그려고 하는 것은 불가능합니다. 그래도 개별 학과, 교수 또는 학생이 네트워크에 자체적인 새로운 기술, 장치 또는 애플리케이션을 도입하는 환경에서는 유혹적입니다. 시도하는 것보다
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.
MSP와 리셀러가 지금 사이버 보안 서비스를 제공해야 하는 XNUMX가지 이유 자세히보기»
당연한 말이지만, 완벽한 사이버 보안 제품이란 없습니다. 보안 전문가가 조직의 보안을 유지하기 위해 매일 사용하는 훌륭한 제품이 많이 있지만, 그 중 어느 것도 개선할 수 있는 부분이 있습니다. 그러나 보안 스택이 점점 더 복잡해짐에 따라 이러한 "이상적이지 않은" 모든 항목이
보안 스택을 변경해야 할 때임을 알려주는 세 가지 징후 자세히보기»
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.
OT 환경을 보호하기 위한 XNUMX가지 필수 요소 자세히보기»
사이버 보안 공급업체가 시스템을 속이고 있다는 세 가지 징후 4월에 RSA 컨퍼런스에 참석한 사람이라면 공급업체 이메일, 전화 통화, LinkedIn 회의 요청이 쏟아지고 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 회의를 구걸하는 공급업체 중 다수가
MSSP의 경우 CIO의 핵심은 지금 지출하는 비용보다 적은 비용으로 위험을 줄이는 것이라고 Stellar Cyber는 주장합니다. CIO 또는 CISO의 일은 결코 쉽지 않지만 사이버 공격이 그 어느 때보다 빈번하고 복잡해졌기 때문에 지금은 더 어렵습니다. 사이버 보안은 최우선 순위입니다.
엔터프라이즈 최고 경영진 고객이 MSSP에게 원하는 것 자세히보기»
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
사이버 보안에서 AI/ML의 잠재력 잠금 해제: 과제, 기회 및 진행률 지표 자세히보기»
인간은 변화에 저항하는 타고난 자질이 있습니다. 연구자들에 따르면, 우리의 뇌는 변화에 저항하도록 하드와이어링되어 있습니다. 편도체라는 우리 뇌의 한 부분은 변화를 위협으로 보고 두려움, 싸움 또는 도피를 위한 호르몬을 분비합니다. 그래서 변화가 생기면 우리 뇌는 우리를 해로부터 보호하려고 시도합니다.1
Securonix 고객이 Stellar Cyber로 이동하는 세 가지 이유 자세히보기»
모든 공격 활동을 조기에 정확하게 식별하고 수정하여 비용을 절감하고 기존 도구에 대한 투자를 유지하며 분석가 생산성을 가속화함으로써 비즈니스 위험을 줄입니다. Open XDR: IT 환경에서 모든 잠재적 공격에 대한 전반적인 보기 및 경고 회사를 사이버 공격으로부터 성공적으로 보호하려면 다양한
Open XDR – 모든 사이버 보안 이벤트의 중앙 상관 관계 자세히보기»
