SecOps 자동화: 사용 사례 및 주요 과제 극복 방법
SecOps 자동화가 무엇인지, SecOps 자동화의 다양한 사용 사례, 그리고 Stellar Cyber가 조직이 주요 SecOps 자동화 과제를 극복하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.
보안 운영(SecOps)은 전환점에 도달했습니다. 조직의 안전을 유지하는 데 사용되는 도구는 수많고, 중복되며, 매우 세부적입니다. 분석가들은 각 도구에서 발견되는 문제점을 파악하고 상호 참조하는 데 전력을 다하고 있습니다. 그러나 공격자들은 계속해서 그 틈을 노리고 있습니다.
보안 운영 자동화는 보안 운영 담당자가 오늘날 끝없이 쏟아지는 보안 데이터와 상호 작용하는 방식을 혁신하여 위협 탐지 및 규정 준수를 강화할 것으로 기대됩니다. 이 가이드에서는 차세대 자동화부터 시작하여 다양한 형태의 자동화를 살펴봅니다. SIEM 자동화부터 완전 자동화된 대응 플레이북에 이르기까지 다양한 자동화 솔루션을 살펴보겠습니다. 그 과정에서 새로운 자동화 프로젝트가 직면하는 주요 과제들을 다룰 것입니다.
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SecOps 자동화란 무엇인가요?
사이버 보안은 끊임없이 변화하는 분야입니다. SecOps의 존재조차도 이 분야가 사일로화된 팀에서 벗어나 진화한 결과입니다. SecOps가 IT와 사이버 보안을 더욱 응집력 있는 팀으로 통합함에 따라 기업은 더 빠르고 효율적인 프로세스의 이점을 누릴 수 있었습니다. SecOps 자동화는 SecOps 스펙트럼 전반에 걸쳐 직원의 워크플로를 간소화하여 이러한 진전을 기반으로 합니다.
자동화가 어떻게 실질적인 차이를 만들어낼 수 있는지 알아보기 위해 SecOps 팀이 구성하는 다섯 가지 핵심 역할을 살펴보겠습니다. 다음과 같습니다.
- 사건 대응자: 이 역할은 보안 도구를 모니터링하고, 구성하고, 도구에서 식별된 사고를 분류하는 일을 담당합니다.
- 보안 조사관: 사고 발생 시 이 역할은 영향을 받는 장치와 시스템을 식별하고, 위협 분석을 수행하고, 완화 전략을 구축합니다.
- 고급 보안 분석가: 마치 알려지지 않은 위협을 조사하는 보안 조사관처럼, 이 역할은 때때로 새로운 위협을 발견하는 데 집중할 수 있습니다. 관리자 관점에서 볼 때, 이들은 공급업체 및 제3자 프로그램의 건전성에 상당한 영향력을 행사하며, 프로그램 내의 모든 부족한 부분을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. SOC의 도구 및 절차.
- SOC 관리자: 직접 감독하는 SOC 관리자는 보안 팀과 더 넓은 범위의 비즈니스 리더들 사이의 연결 고리 역할을 합니다. 각 구성원의 역할을 잘 알고 있으며, 팀이 더 효율적이고 협력적으로 일할 수 있도록 이끌어갈 수 있습니다.
- 보안 엔지니어/건축가: 이 역할은 조직의 보안 도구 구현, 배포 및 유지 관리에 중점을 둡니다. 그들은 전반적인 보안 아키텍처를 관리하므로 팀이 처리할 수 있는 기능과 가시성을 정의합니다.
역할이 정의됨에 따라 자동화가 SecOps 분야에 얼마나 큰 이점을 가져다줄지 더 쉽게 알 수 있습니다. 사고 대응 담당자와 같이 특정 역할에 집중된 사람들은 이미 SIM(보안 정보 및 이벤트 관리)과 같은 도구를 통해 상당한 이점을 얻었습니다.SIEM). SIEM 이 도구들은 네트워크에 연결된 각 장치에서 생성되는 로그 파일을 자동으로 수집하고 정규화합니다.
자동화된 분석의 중요성
분석 엔진은 그러한 데이터는 물론 그 이상의 데이터까지 처리하는 데 있어 독보적인 위치에 있습니다. 사고 대응 담당자의 역할 중 상당 부분이 다양한 도구에서 생성된 경고와 데이터를 상호 참조하는 데 집중되어 있다는 점을 생각해 보세요. SOAR(Security Orchestration Analysis and Response)와 같은 자동화 도구는 여러 소스의 데이터를 비교하는 방법을 제공합니다. SIEM방화벽 및 엔드포인트 보호 솔루션을 포함한 모든 보안 운영 자동화 솔루션을 통합하여 하나의 중앙 플랫폼에 데이터를 수집합니다. 이를 통해 위협에 대한 통합된 시각을 제공하므로 사고 대응 담당자가 데이터를 검토하는 속도가 약간 빨라지고, AI 분석 엔진이 데이터를 처리하는 속도는 훨씬 빨라집니다. 이처럼 데이터 수집 및 정규화부터 경고 분석 및 대응에 이르기까지 보안 운영 자동화는 단계적으로 구축할 수 있으며, 평균 대응 시간(MTTR)을 몇 달이 아닌 몇 분 단위로 단축할 수 있습니다.
예를 들어 자동화 기능을 갖춘 경우 SIEM 도구가 사용자가 민감한 리소스와 상호 작용하는 방식에서 이상 징후를 감지하면, 플레이북을 통해 AI는 최근 로그인 데이터나 기기가 최근에 상호 작용한 웹페이지와 같은 다른 정보 흐름을 평가하도록 지시받을 수 있습니다. 이 모든 정보는 위협을 검증하는 데 사용될 수 있으며, 수집된 세부 정보가 사고 대응 담당자의 받은 편지함에 도착하면 보안 조사관의 수동 대응 속도가 빨라집니다.
오늘날의 최첨단 SecOps 자동화는 여전히 인시던트 대응자가 특정 위협에 대응하여 어떤 조치를 취할지 선택하도록 요구합니다. 이는 플레이북을 통해 달성됩니다. 올바른 플레이북이 있으면 의심스러운 사용자가 고위험 자료를 다운로드하거나 민감한 네트워크에 액세스하는 것을 방지할 수 있습니다. SOAR과 같은 자동화 도구는 수동 개입에 대한 의존도를 줄임으로써 SecOps 효율성과 대응 시간을 가속화할 뿐만 아니라 팀이 전략적 이니셔티브와 복잡한 위협에 집중할 수 있도록 해줍니다.
SecOps 자동화를 위한 사용 사례
위협 탐지 및 대응
위협 탐지는 항상 가장 많은 시간이 소요되는 구성 요소 중 하나였습니다. SOC 팀: 전체 스택 가시성에 대한 필요성을 고려할 때, 지난 10년간의 사이버 보안 발전으로 인해 매우 세분화된 모니터링 플랫폼이 등장했습니다. SIEM 도구는 유용했지만, 보안 데이터의 양과 복잡성이 끊임없이 증가하면서 사고 대응팀과 같은 상위 시스템에 부담이 가중되었습니다.
기존의 수동적인 보안 이벤트 모니터링 및 분석 방식은 현대 기업에 필요한 속도와 규모를 따라잡기 어렵기 때문에 자동화를 적용하는 것이 투자 대비 수익률(ROI)이 가장 높은 활용 사례 중 하나입니다. 기존 시스템과 통합함으로써 SIEM 현재 사용 중인 도구는 사람이 처리할 수 있는 것보다 훨씬 빠른 속도로 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
위협 탐지 자동화의 성공에 가장 중요한 것은 기반이 되는 분석 엔진입니다. 대부분의 SOAR 공급업체는 지도 학습과 비지도 학습을 혼합하여 사용합니다. 첫 번째는 알려진 위협의 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 명시적으로 학습하여 작동합니다. 이를 통해 위협 패턴의 데이터베이스를 구축한 다음 이를 기업에서 들어오는 실제 데이터에 적용할 수 있습니다. 반면 비지도 학습은 본질적으로 '정상적인' 네트워크 및 엔드포인트 활동을 이해하도록 학습된 모델을 봅니다. 여기에서 벗어난 것이 발견될 때마다 분류할 수 있습니다. 비지도 모델은 출력 '위협'이 올바른지 아닌지로 판단됨에 따라 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선할 수 있습니다.
Stellar Cyber의 다단계 AI 하이브리드 학습 모델을 GraphML과 결합합니다. 이는 기업의 네트워크에서 발생하는 모든 이벤트를 상관시킵니다. 이를 통해 여러 개의 이질적인 시스템에 분산된 복잡한 공격도 포함하여 모든 공격을 발견할 수 있습니다. 하이브리드 모델을 채택함으로써 기업은 전자를 사용하여 시작하고 후자는 시간이 지남에 따라 기업의 자체 네트워크 윤곽에 맞게 조정할 수 있습니다.
사고 대응
기존의 수동 워크플로에서 경고 분류, 데이터 수집, 대응 실행과 같은 작업은 종종 상당한 시간과 인적 노력이 필요합니다. SOAR 도구는 조직의 보안 도구의 폭을 아우르므로 인시던트 대응 자동화를 구현할 수 있습니다. 즉, 위협에 대한 대응은 위협이 발생한 바로 그 엔드포인트에서 이루어질 수 있습니다.
예를 들어, 이메일은 전통적으로 중요한 위협 요소였습니다. 일반적으로 피싱 이메일에 직면했을 때, 보안 운영팀은 사용자가 속아 넘어가 기기가 의심스러운 URL을 로드하려고 시도하기 전까지는 어떤 문제가 발생했는지 알 수 없습니다. 더욱 심각한 것은, 중앙 집중식 시스템이 이러한 위협에 취약하다는 점입니다. SIEM 일반적인 도구는 피싱 사이트를 감지하지 못할 수도 있습니다. 특히 피싱 사이트가 사용자의 로그인 정보를 몰래 빼돌리는 경우 더욱 그렇습니다. SOAR 도구는 여러 방면에서 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 네트워크 수준에서는 방화벽의 IP 평판을 통해 피싱 웹사이트가 의심스러운지 식별할 수 있고, 엔드포인트 수준에서는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 피싱 메시지의 문법적 특징을 파악할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 먼저 사용자가 가짜 로그인 사이트에 접근하지 못하도록 차단하고, 그다음 해당 이메일을 위험 요소로 표시하여 보안 운영팀에 분석을 의뢰할 수 있습니다.
SOAR 자동화는 SecOps의 사고 대응 기능을 자동화할 뿐만 아니라, 적시 대응 기능을 분산시켜 SecOps가 원격 엔드포인트도 보호할 수 있도록 합니다.
규정 준수 관리
SecOps는 기본적인 로그 관리 업무부터 상위 수준의 위협 관리 측면까지 다양한 방법으로 규정 준수 관리를 자동화할 수 있습니다.
SOAR 플랫폼은 로그, 시스템 구성 및 사고 세부 정보를 중앙 집중화하고 집계함으로써 포괄적인 기록 보관을 가능하게 합니다. 이는 기본이지만 여전히 중요합니다. GDPR의 제30조와 ISO 27001은 모두 로그 기록, 보고서 및 문서가 최신 상태여야 함을 명시적으로 요구합니다. SOAR은 이 데이터를 자동으로 중앙 집중화하고 저장함으로써 SecOps 팀의 관리 작업 부하를 크게 줄일 수 있습니다.
현대적 규정 준수 프레임워크 내에서 책임을 요구하는 것은 명확하고 중앙 집중적인 기록 보관에서 끝나지 않습니다. 역할 기반 액세스 제어가 준수되고 있음을 입증해야 합니다. SOAR는 ID 및 액세스 관리(IAM) 제어를 구현하여 권한이 있는 직원만 특정 작업을 실행할 수 있도록 합니다. 그러나 SOAR는 이를 단순한 자격 증명 확인에서 한 단계 더 나아가 사용자 또는 장치에 액세스가 부여되기 전에 모든 데이터 스트림을 고려합니다. 위치, 기간, OTP 성공, 요청된 리소스는 모두 합법적인 최종 사용자에게 영향을 미치지 않고 권한 부여에서 역할을 할 수 있습니다.
취약점 관리
자동화된 패치 관리로 인해 그렇지 않으면 지루한 모니터링 및 패치 수동 적용 프로세스가 간소화됩니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 조직은 취약성을 더 빠르고 효율적으로 해결하여 중요한 시스템이 안전하게 유지되도록 할 수 있습니다.
조직의 구성 관리 시스템에 SOAR 플랫폼을 통합하면 끊임없이 발생하는 패치 관리 요구 사항이 간소화됩니다. 취약성 관리 자동화는 다양한 시스템 버전의 상태를 지속적으로 모니터링하여 승인된 보안 기준선에서 벗어난 사항을 식별할 수 있습니다. 누락된 패치가 감지되면 SOAR 플랫폼은 자동화된 수정 프로세스를 시작하여 패치를 적용할 수 있습니다. 그런 다음 독립적인 검증을 수행하여 패치가 성공적으로 구현되었는지 확인합니다. 패치 프로세스가 실패하거나 특정 시스템이 운영상의 이유로 자동화된 패치 관리에서 제외된 경우 SOAR 플랫폼은 이러한 문제를 수동으로 검토하도록 플래그를 지정합니다. 즉, 간과된 취약성이 없습니다.
사용자 행동 분석(UBA)
UBA는 SOAR 기능의 핵심입니다. SOAR 플랫폼이 엔드포인트 감지 시스템, 액세스 로그, 네트워크 트래픽 모니터를 포함한 방대한 데이터 소스에서 데이터를 집계한다는 사실로 가능합니다. 각 데이터 포인트는 전체적으로 최종 사용자가 내리는 작업 또는 결정을 나타냅니다. UBA 도구를 사용하면 SOAR에서 이 데이터를 분석하고 각 사용자 또는 엔터티에 대한 행동 기준을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 일반적인 근무 시간, 장치 사용 또는 데이터 액세스 패턴이 시간 경과에 따라 기록됩니다. 비정상적인 시간에 중요한 파일에 액세스하거나 장치에서 비정상적인 네트워크 연결을 시작하는 등 편차가 발생하면 SOAR 플랫폼은 이를 잠재적 위협으로 표시합니다.
이상 행동이 감지되면 SOAR 플랫폼은 대응 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어, 만약 UEBA 의심스러운 활동이 감지되면 플랫폼은 접근을 일시적으로 제한하거나, 보안팀에 알리거나, 해당 주체의 최근 활동에 대한 조사를 시작하는 등 미리 정의된 워크플로를 실행할 수 있습니다. 이러한 워크플로는 정상적인 운영에 지장을 최소화하면서 신속한 조치를 보장합니다.
Stellar Cyber가 주요 SecOps 자동화 과제를 극복하는 방법
SecOps 자동화가 엄청난 성장을 약속하는 반면, 현재 팀이 직면한 가장 큰 장애물을 파악하고 SecOps 자동화 과제를 어떻게 극복할 수 있는지 알아보는 것도 가치가 있습니다.
데이터 과부하
모든 새로운 자동화 프로젝트가 직면하는 첫 번째 질문은 어디서부터 시작해야 하는가입니다. 이 부분은 관련된 데이터의 양이 엄청나게 많기 때문에 특히 주의해야 할 사항입니다. SIEM 데이터 과부하는 상황을 혼란스럽게 만들고 판단을 어렵게 할 수 있습니다.
어떤 자동화 프로젝트가 가장 높은 수익을 낼까?
이를 해결하기 위해 Stellar Cyber의 AI 엔진 Stellar Cyber는 이 방대한 보안 데이터를 수집하여 두 가지 주요 데이터 유형인 경고(Alert)와 사고 사례(Incident Case)로 변환합니다. 경고는 의심스럽거나 위험도가 높은 행동의 특정 사례를 나타내며, 사고 사례의 기본 요소 역할을 합니다. 이러한 핵심 데이터가 모두 정확하게 평가되도록 Stellar Cyber는 데이터를 다음과 같은 범주에 매핑합니다. XDR 킬 체인. 각 경고에는 활동에 대한 명확하고 사람이 읽기 쉬운 설명과 권장되는 복구 조치가 포함되어 있습니다.
여기서 멈추면 분석가는 여전히 분류가 필요한 엄청난 양의 데이터에 얽매여 있을 것입니다. Stellar의 엔진은 경고를 교차 참조하여 이를 해결합니다. GraphML을 사용하면 경고와 이벤트를 더 작은 정확하고 실행 가능한 경고 집합으로 자동으로 비교하고 그룹화하여 경고를 인시던트로 분류할 수 있습니다. 이 기능은 보안 분석가에게 공격 경로, 심각도 및 가장 우려되는 영역에 대한 향상된 가시성을 제공합니다. 이는 소규모 자동화(경고 분석 및 매핑)가 중복 제거와 같은 효율성을 더욱 높일 수 있는 방법의 또 다른 예입니다.
모든 경고가 중앙 분석 엔진으로 수집되면 SecOps는 다양한 관리 자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어 중복 제거를 통해 중복된 경고 및 이벤트를 식별하여 제거할 수 있으며, 이러한 체계적인 필터링 프로세스를 통해 노이즈를 크게 줄일 수 있습니다.
따라서 데이터 과부하의 과제를 해결하려면 SecOps 체인의 맨 아래부터 시작하는 것이 가장 좋습니다. 분석가 워크플로의 어떤 섹션이 가장 오래 걸리는지 확인하고 그에 따라 조치를 취하세요. SecOps 자동화를 처음 접하는 대부분의 조직에서 이는 경고 분류 및 분석 프로세스입니다. 따라서 중앙 집중식 데이터 분석을 자동화하는 데 중점을 둡니다.
통합 복잡성
서로 다른 보안 도구를 통합하는 것은 복잡할 수 있지만, 개방형 API를 활용하면 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. SIEM여러 로그 소스를 수집할 수 있는 기능이 해결책을 제시합니다.
SecOps 자동화가 상호 연결성에 의존한다는 점을 감안할 때, 스택의 다른 모든 보안 도구와 통합하는 과제는 진입에 큰 장벽이 될 수 있습니다. 이를 해결하려면 자산 발견과 자동화된 통합이라는 두 단계가 필요합니다.
- 자산 검색: Stellar Cyber는 엔드포인트 탐지 및 대응 도구, 디렉토리 서비스, 클라우드 감사 로그, 방화벽, 서버 센서를 포함한 다양한 소스에서 수동적으로 데이터를 수집하여 자산 발견을 자동화합니다. 이 실시간 집계는 IP 및 MAC 주소와 같은 자산을 식별하여 해당 호스트와 연결합니다. 시스템은 새로운 데이터가 네트워크에 입력됨에 따라 이 정보를 지속적으로 업데이트합니다. 이 프로세스를 자동화함으로써 Stellar Cyber는 수동 개입 없이 네트워크 전반에 걸쳐 포괄적인 가시성을 보장합니다.
- 자동화된 통합: Stellar Cyber는 사전 구성된 API를 통해 통합 문제를 해결합니다. 이러한 커넥터는 각 애플리케이션의 접근 방식에 따라 개발되며, 설치 후에는 미리 설정된 일정에 따라 데이터를 능동적으로 가져옵니다. 외부 시스템에서 데이터를 수집하는 것 외에도, 커넥터는 방화벽에서 트래픽을 차단하거나 사용자 계정을 비활성화하는 등의 대응 조치를 실행할 수 있습니다. 이러한 커넥터는 원시 로그 데이터와 같은 모든 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다. SIEM또는 다른 보안 도구에서 발생하는 직접적인 보안 경고도 포함됩니다. 이러한 모든 정보는 자동화된 분석을 위해 안전한 데이터 레이크로 수집됩니다.
이 두 가지 단계를 모두 거치면 새로운 도구가 SecOps 팀에 요구하는 사항이 크게 줄어듭니다.
오 탐지
비지도 학습을 통해 알고리즘은 새로운 공격을 식별할 수 있지만, 데이터 세트에서 이전에 알려지지 않은 패턴을 플래그로 표시합니다. 이는 거짓 양성과 결국 경고 피로에 대한 완벽한 레시피입니다. 이는 비지도 학습 시스템이 "정상적인" 동작을 구성하는 것이 무엇인지 학습하고 이 기준선에서 벗어난 모든 편차를 잠재적인 이상으로 플래그로 표시하기 때문입니다. 침입 탐지 시스템(IDS)은 정상적인 네트워크 트래픽 패턴을 인식하고 장치가 정상이 아닌 다른 포트에 액세스하려고 할 때 경고할 수 있지만, 이는 IT 팀 구성원이 새 앱을 설정하는 것일 수도 있습니다.
이 때문에 비지도 학습 기반 시스템은 종종 많은 수의 거짓 양성을 생성하며, 경고가 생성된 후에는 보안 분석가가 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 평가하는 데 필요한 맥락이 부족할 수 있습니다. Stellar에서는 비지도 ML을 단순히 기초 단계로 사용하여 이러한 과제를 해결합니다. 비정상적인 동작에 더하여 조직의 데이터 레이크 전체 범위를 모니터링하여 다른 데이터 포인트와 상관 관계를 파악합니다. 이를 통해 각 인시던트에 위험 요소가 부여되고, 이는 도구가 대응하는 방식에 영향을 미칩니다.
예를 들어, 오전 2시에 임원이 네트워크에 로그인하는 경우를 생각해 보세요. 단독으로 보면 이는 거짓 양성으로 보일 수 있으며 경고를 보장하지 않습니다. 그러나 로그인이 러시아나 중국의 IP 주소에서 시작되고 허가되지 않은 PowerShell 명령 실행이 포함된 경우 이러한 추가 데이터 포인트는 계정 인수를 나타내는 패턴을 생성합니다. 이러한 점을 연결함으로써 시스템은 의미 있는 경고를 생성하는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다. 그리고 방금 언급한 유연한 커넥터 덕분에 이 계정은 자동으로 격리될 수 있습니다.
기술 격차
SecOps 자동화를 구현하려면 원활한 출시를 보장하기 위해 조직의 보안 목표와 성숙도 수준에 긴밀히 부합하는 맞춤형 접근 방식이 필요합니다. 이러한 역량이 없으면 프로세스가 지연되거나 실패할 위험이 있습니다.
예를 들어, 보안 도구를 통합하거나 플레이북을 개발하는 작업에는 SOAR 솔루션에 따라 Python, Ruby 또는 Perl과 같은 스크립팅 언어에 대한 실무 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다. SOC 팀이 이러한 코딩 기술에 대한 숙련도가 부족하면 필요한 통합을 수행하고 효과적인 자동화 워크플로를 구축하는 능력이 저해되어 궁극적으로 플랫폼의 전반적인 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
차세대 SecOps 자동화 도구는 자연어 처리(NLP) 프롬프트를 통해 이러한 격차를 줄이는 데 도움이 되지만, 기술 격차 해소에 있어 가장 큰 개선점은 접근성 높은 인터페이스였습니다. 복잡하게 뒤섞인 여러 도구 대신 SOAR와 SIEM Stellar Cyber와 같은 통합 기능을 통해 보안 운영팀은 모든 중요 정보를 접근하기 쉽고 실행 가능한 형식으로 확인할 수 있습니다. 여기에는 권장되는 복구 옵션과 각 사고를 구성하는 데이터 포인트에 대한 시각화 자료가 포함됩니다.
비용과 확장성
자동화는 반복적인 작업을 간소화하여 운영 비용을 절감하지만, 이로 인해 발생할 수 있는 상당한 비용을 주목할 가치가 있습니다. 시중에 나와 있는 많은 보안 도구는 개별적인 전문 분야가 있어서 각 도구와 주변 네트워크 및 엔드포인트의 데이터를 수집하는 도구는 정말 골치 아픈 일입니다. 그리고 앱, 사용자, 네트워크가 변경되면 유지 관리를 위해 더 많은 시간과 리소스만 필요합니다.
이것이 SaaS 도구에 의존하는 것이 처음부터 무언가를 만드는 것보다 훨씬 더 비용 효율적일 수 있는 이유입니다. 그러나 이것조차도 간단하지 않습니다. 자동화는 엄청난 데이터 소비에 의존하기 때문에 데이터 볼륨에 따라 확장되는 가격 책정 모델은 엄청나게 불안정할 수 있습니다. 이는 급성장하는 자동화 프로젝트가 직면한 위험을 증가시킵니다. 이것이 Stellar Cyber가 SecOps 자동화 도구를 단일의 예측 가능한 라이선스로 패키징하는 이유입니다.
Stellar Cyber로 자동화 기반 SecOps 달성
Stellar Cyber는 조직이 자동화 기반 SecOps에 접근하는 방식을 재정의합니다. 차세대 기술과 결합되어 있습니다. SIEM, NDR, 그리고 Open XDR 다양한 기능을 하나의 강력하고 원활한 솔루션으로 통합하여 데이터 상관관계를 자동화하고, 모든 소스의 정보를 정규화 및 분석하며, 노이즈를 제거하여 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 사전 구축된 사고 대응 플레이북을 통해 팀은 위협에 신속하고 일관되게 대응할 수 있으며, 다계층 AI는 엔드포인트, 네트워크 및 클라우드 전반에 걸쳐 탁월한 가시성을 제공하여 사각지대를 없애줍니다.
탐지 및 대응 시간을 줄이고 워크플로를 간소화함으로써 Stellar Cyber는 린 보안 팀이 광범위한 환경을 효율적이고 비용 효율적으로 보호할 수 있도록 지원합니다. 더 빠르고 스마트한 보안 운영을 원하는 기업은 다음을 탐색할 수 있습니다. 데모가 포함된 Stellar Cyber SecOps 플랫폼입니다.
