기존의 보안 탐지 시스템은 공격자의 인프라가 이미 가동된 후에야 작동합니다. 도메인이 등록되고, 명령 및 제어(C&C) 채널이 활성화된 뒤, 압박 속에서 대응이 시작되는 식입니다.
NetWitness와 BforeAI의 통합을 통해 예측 인텔리전스가 위협 탐지 및 대응 프로세스에 직접 적용됩니다. BforeAI의 PreCrime 지표가 원활하게 수집되어 NetWitness의 로그, 네트워크 및 엔드포인트 텔레메트리 데이터와 상호 연관됨으로써, 악성 인프라를 조기에 식별하고 차단할 수 있습니다.
이 통합 솔루션이 주목할 만한 이유
이 데이터시트에서는 NetWitness 내에서 예측 인텔리전스가 아키텍처 및 운영 차원에서 어떻게 적용되는지 상세히 설명합니다.
- 예측형 인텔리전스 생성 – BforeAI가 글로벌 인터넷 인프라를 분석하여 캠페인이 시작되기 전에 악성 도메인, IP 및 자산을 식별하는 방식.
- 네이티브 텔레메트리 상관관계 분석 – 예측 지표가 NetWitness 내에서 로그, 네트워크 트래픽 및 엔드포인트 데이터와 자동으로 연관되는 방식.
- 분석가 중심의 우선순위 지정 – 보강된 경보가 불필요한 정보를 걸러내고 신뢰도가 높은 위협에 대한 조사에 집중할 수 있도록 돕는 방식.
- 사전 차단 및 대응 – 초기 지표가 실행 전 MTTC(평균 처리 시간)를 단축하는 차단 및 대응 조치를 어떻게 뒷받침하는지.
- 운영 지표 – 체류 시간 단축, 오탐지 감소, 신속한 차단 등 측정 가능한 성과.
데이터시트를 다운로드하여 NetWitness와 BforeAI의 예측 보안 통합 기술에 적용된 데이터 흐름, 상관 관계 로직 및 응답 메커니즘을 확인해 보세요.