실시간 이상 징후 탐지 및 지능형 위협 모니터링
ML 모델이 정상적인 사용 패턴을 학습하고 비정상적인 액세스 시간이나 위치와 같은 이상 징후를 플래그 지정합니다.
비정상적인 API 호출 패턴, 권한 상승, 무단 액세스 시도, 인증 정보 공유를 탐지합니다.
위협이 감지되면 컨텍스트 및 심각도와 함께 Slack, 이메일 또는 PagerDuty를 통해 실시간 알림을 받습니다.
모든 머신 아이덴티티에 대한 모든 API 호출, 권한 변경, 인증 이벤트를 추적합니다.
위협 피드와 통합하여 손상된 인증 정보 및 알려진 악의적인 IP 주소를 식별합니다.
위협이 감지되면 인증 정보 폐기, 액세스 일시 중단, 로테이션과 같은 자동 조치를 구성합니다.
3단계로 지속적인 위협 모니터링
ML 모델이 정상적인 사용 패턴을 분석하고 각 아이덴티티에 대한 행동 기준선을 설정합니다.
모든 활동을 지속적으로 모니터링하고, 기준선과 비교하며, 위협을 나타내는 편차를 탐지합니다.
컨텍스트와 함께 즉각적인 알림을 받고, 포렌식 도구로 조사하며, 자동화된 복구 조치를 취합니다.