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빅 데이터 사이버 보안

모든 규모를 대상으로 실시간 위협 감지

빅 데이터 사이버 보안에 대한 준비가 되셨나요?

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개요

Hortonworks Cybersecurity Platform(HCP)은 모든 규모의 애플리케이션과 보안 데이터를 수집, 표준화, 강화, 분류, 관리하는 실시간 보안 분석 플랫폼입니다. 빅데이터와 머신 러닝의 핵심 교차 지점에 있는 HCP는 리스크 싱글 뷰를 제공하고, 위험 감지를 자동화하며, 작업을 간소화하여 보안 운영을 위한 인력 부족을 극복할 수 있도록 지원합니다.

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Apache Metron을 기반으로 하는 Hortonworks Cybersecurity Platform(HCP)은 적합한 규모의 다양한 스트리밍 보안 데이터를 시각화하기에 적합하도록 정밀하게 엔지니어링되어 위협을 실시간에 감지하고 효과적으로 대처할 수 있습니다.

장점

정밀한 위협 감지 가속화

매우 빠른 속도로 표준화되고 저장되는 보안 원격 측정 정보에 고급 컴퓨팅 및 분석을 위해 쉽게 액세스할 수 있도록 지원합니다.

  • 고급 통계 및 데이터 과학 모델로 감지 가속화
  • 실시간 수집 및 스트림 처리로 신속한 위협 분석 가능
  • 머신 러닝 모델로 위협 감지 자동화
백서: 사이버 보안이 머신 러닝을 활용하는 방법
기사: AI로 사이버 보안의 과제를 극복하는 방법
솔루션 요약: 사이버 보안 플랫폼
포괄적
보안 운영을 간소화하여 인재 부족 현상 극복

경고 요약 및 고급 검색 정보를 포함하여 모든 관련 데이터에 대한 중앙 집중식 싱글 뷰 덕분에 정보 과부하를 완화하고 위협을 분석 및 해결을 간소화할 수 있습니다.

  • 통합된 리스크 싱글 뷰로 수기 입력이 필요한 분석 제거
  • 알림 분류를 통해 수동 프로세스를 줄이고 대응을 우선순위로 지정
  • 기존의 SIEM과 원활하게 통합하여 효율성 증대
블로그: 빅데이터와 머신 러닝으로 현대의 사이버보안 과제 해결
고속 로켓 그래픽
최적화된 데이터 관리로 규정 준수 보장

로그와 원격 분석을 효과적으로 채굴하고 장기적 가시성을 통해 분석하려면 비용효율적인 데이터 저장이 필수입니다

  • 빅데이터 Hadoop으로 막대한 확장성 확보
  • 데이터를 장기간 보관하여 규정 준수와 위협 감지를 더욱 확실하게 보장
  • 포괄적 데이터 세트로 리스크의 가시성 향상
Blog: Building a Modern Cybersecurity System to Meet GDPR Compliance
효율성
확대된 보호 기능으로 유연성 확보

플랫폼 확장성을 통해, 점차 다면적으로 복잡해지는 사이버 공격에 따라 미래 수요에 맞게 확장하는 유망한 장기 솔루션을 제시합니다

  • 플러그형 MaaS(model-as-a-service)는 애드온 기능을 통해 플랫폼을 확장합니다
  • 멀티 테넌트 아키텍처로 관리형 서비스 공급자에 맞게 다중 배포가 가능합니다
  • 100% 오픈 소스로 지속적인 개선 및 혁신을 도모합니다

Blog: Building a Cybersecurity Eco-System on a Shared Data Platform
Real-time Processing