인정보

IJB Gather

사람 중심의 사이버 보안 위험 대응 솔루션

기존 내부정보 유출을 방지하기 위해 많은 보안 솔루션 운영 중 문제점 및 한계 발생

수 많은 보안 솔루션에도

시스템 중심의 로그는 접속, 차단 여부만을 보여주며,
사용자가 무엇을 하였는지는 추측에 불과
누가 무엇을 왜 그렇게 했는지에 대한 분석이 되지 않음
SIEM이 있지만

SIEM은 외부 공격 네트워크 기반 에 대한 분석용

사건 발생 후 인지까지 2~3 일의 시간 소요

사용자 행위에 대한 정보는 부족하며,
다양한 디바이스 이벤트에 대한 상관관계 분석이 미비
로그데이터가 없다면 분석 불가
너무 많은 DLP Log

과탐(False)으로 어떤 행위가 악성 행위 인지 구분하기 힘듬

하나의 이벤트에 너무 많은 log 로 분석이 어려움
가시성의 부재
연관관계 분석은..

이상징후 여부만 분석이 되고 이벤트 전후 연관 관계에 대한 분석이 되지 않음. 의도(정황)를 분석하기 어려움

위험 사용자 행위 분석을 실시간 직관적으로 할 수 있는 기능 미비 확실한 증거자료 불충분

문제점

“사람의 행위 패턴을 파악하는 알고리즘과 통계 분석을 적용 하여 이러한 패턴에서 의미 있는 비정상(잠재적 위협 지표의 비정상)을 탐지하여 보안 이벤트를 추적하는 대신 시스템의 사용자(의도)를 추적한다. (가트너)

사용자 행위의 메타 데이터 기반 통계분석 알고리즘 및 위험탐지 정책을 통해 조직 내 위험 사용자 탐지 가시성

위험 사용자의 행위 히스토리 및 의도(Context)에 대해 빠르고 직관적으로 이해

위험 사용자 의도의 진위여부를 빨리 판단할 수 있어 빠른 후속 조치 기술적 물리적 관리적 교정 조치

사용자 행위 분석이 기반이므로, DLP 와 달리 PC 외부로 데이터 반출 뿐 아니라 PC 내부의 행위를 탐지

엔드포인트 로그 정보