NetWitness® 사이버 보안 데이터 분석

통합 데이터 분석으로 모든 자산을 파악하고, 모든 위협을 이해하고, 더 빠르게 대응하세요.

넷위트니스

통합 사이버 보안 데이터 분석 플랫폼

보안 팀을 위해 설계된 머신 러닝, 자산 검색, 행동 분석

알려진 위협 및 알려지지 않은 위협을 즉각적으로 표면화

고급 분석 및 ML은 보안 팀이 위협을 신속하게 식별하여 온프레미스와 클라우드 모두에서 효과적으로 대응할 수 있도록 컨텍스트를 제공합니다.

SOC 리드

현명한 의사 결정을 위한 문맥 강화

모든 알림 뒤에는 사용 기준선, 자산 변경, 위험 순위 등 풍부한 컨텍스트가 제공되므로 분석가는 가장 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

자동화된 자산 검색 및 우선순위 지정

비지도 머신러닝은 수동 구성이 필요 없이 활동과 노출에 따라 모든 자산을 지속적으로 식별하고 순위를 매깁니다.

알림 피로 감소

동적 위험 점수를 통해 가장 위험도가 높은 지표에 집중하여 팀이 노이즈를 최소화하면서 신속하게 분류할 수 있습니다.

넷위트니스

NetWitness 데이터 분석의 작동 방식

완전한 가시성, 행동 기준선, ML 기반 탐지

종합적인 데이터 수집
하이브리드 환경 전반에 걸쳐 탁월한 가시성을 위해 로그, 패킷, 엔드포인트 및 클라우드 텔레메트리를 수집합니다.
즉시 기준선 생성
비지도 머신러닝이 사용자, 자산 및 네트워크 동작에 대한 위험 기반 기준선을 몇 시간 만에 설정합니다.
자동화된 위협 탐지
ML 모델이 이상 징후와 편차를 정확히 찾아내어 규칙이나 시그니처 없이도 의심스러운 행동을 신속히 탐지합니다.
컨텍스트 기반 인시던트 강화
자산 분류, 노출 순위 및 동료 그룹 컨텍스트로 이벤트를 보강하여 실행 가능한 조사를 보장합니다.
조율된 신뢰성 높은 대응
SIEM, SOAR 및 NDR 플랫폼과 원활하게 통합되어 탐지부터 대응까지의 과정을 간소화합니다.
넷위트니스

넷위트니스 분석의 차별화 요소

비지도 ML, 지속적인 자산 가시성, 진정한 리스크 컨텍스트

기능 넷위트니스 접근 방식 기존 도구
자산 검색 패시브, 특허 받은 ML 자동 및 완전형 수동, 불완전
위협 탐지 컨텍스트, 행동, 노출 기반 점수 매기기 시그니처 또는 규칙 기반만
위험 점수 다인자, 적응형 동료 그룹 리스크 정적, 단일 요인
분석가 경험 우선 순위가 지정된 대시보드, 강화된 인시던트 높은 노이즈, 수동 분류
배포 유연성 확장 가능한 SaaS, 온프레미스 및 하이브리드, 플러그 앤 플레이 통합 종종 제한적이고 사일로화된
넷위트니스

핵심 모듈 기능

모든 데이터를 위한 고급 ML 기반 분석

NetWitness 인사이트

  • 모든 자산을 검색, 프로파일링, 순위 지정하여 공격 표면을 즉시 최소화하세요.
  • SaaS 오케스트레이션 – 고객이 직접 설정하거나 개입할 필요가 없습니다.

NetWitness UEBA

  • 비지도 ML 및 피어 그룹 분석은 고위험 사용자 행동과 지능형 위협을 발견합니다.
  • 수동 알고리즘 튜닝이 필요 없으며 몇 시간 내에 기준선이 시작됩니다.
넷위트니스

당사를 차별화하는 요소

확장성, 속도 및 컨텍스트가 필요한 보안 팀을 위해 구축되었습니다.

관찰

환경이 변화하더라도 지속적인 자산 및 행동 가시성을 확보할 수 있습니다.

조사

스마트한 우선순위 지정 및 보강을 통해 조사 및 사고 대응을 가속화합니다.

시스템 통합

NetWitness SIEM, NDR, SOAR 및 타사 보안 도구와 원활하게 통합됩니다.

통계 보고서

확장 가능한 분석 플랫폼으로 온프레미스 또는 클라우드에서 매일 수백만 건의 이벤트를 처리합니다.

넷위트니스

종합적인 보안을 위한 통합

보안 스택에 연결

SIEM, NDR, SOAR, 클라우드, 엔드포인트 플랫폼과 플러그 앤 플레이하세요.

기존 워크플로와 쉽게 통합할 수 있는 유연한 API 및 커넥터

넷위트니스

전문가 인사이트 및 전략

보안 역량 강화를 위한 리소스

견적
넷위트니스

산업 전반에서 입증된 결과

전 세계 보안 리더들이 신뢰하는 기업

위협 탐지 워크플로우를 혁신할 준비가 되셨나요?

미래 보장형 탐지 – 알려지지 않은 위협부터 신속한 대응까지