미활용 보안 데이터의 과제
오늘날의 디지털 환경에서 조직은 엄청난 양의 보안 관련 데이터를 축적하며, 그 규모는 페타바이트에 달하는 경우가 많습니다. 이러한 데이터에는 IT 인프라 전반의 다양한 소스에서 발생하는 로그, 경고 및 원격 측정 데이터가 포함됩니다. 그러나 실제로 분석되는 데이터는 일반적으로 5% 미만에 불과합니다. 이로 인해 잠재적으로 중요한 정보의 상당 부분이 활용되지 못하고 중요한 보안 신호를 놓칠 위험이 커집니다.
문제는 데이터의 엄청난 양과 복잡성에 있습니다. 보안 팀은 끊임없이 쏟아지는 경고와 로그에 압도되어 가장 중요한 이벤트를 식별하고 우선순위를 지정하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 기존의 보안 정보 및 이벤트 관리 (SIEM) 시스템은 데이터의 속도와 양을 따라가는 데 어려움을 겪어 경고 피로와 위협 누락으로 이어집니다.
또한 컨텍스트가 부족하면 개별 이벤트의 중요성을 이해하기가 어렵습니다. 다양한 소스의 데이터를 연관시키고 관련 정보로 강화할 수 없으면 보안 분석가는 수동으로 퍼즐을 맞춰야 하므로 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.
Reef: 데이터를 실행 가능한 정보로 전환
DataBahn.ai의 Reef는 보안 데이터에서 실행 가능한 정보를 추출하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공하여 이러한 과제를 해결합니다. Reef는 지능형 필터 역할을 하여 실시간으로 가장 가치 있는 데이터를 식별하고 우선순위를 지정하기 위해 노이즈를 걸러냅니다. 또한 컨텍스트 정보로 이 데이터를 풍부하게 하여 보안 분석가가 이벤트의 중요성을 이해하고 적절한 조치를 취하기 쉽도록 합니다.
Reef의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 지능형 필터링: Reef는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 관련성 및 잠재적 영향에 따라 가치가 높은 데이터를 식별하고 우선순위를 지정합니다. 이는 보안 팀이 가장 중요한 이벤트에 집중하여 경고 피로를 줄이고 위협에 대응하는 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
- 컨텍스트 강화: Reef는 위협 인텔리전스 피드, 자산 데이터베이스 및 사용자 디렉토리와 같은 다양한 소스의 컨텍스트 정보로 보안 데이터를 강화합니다. 이는 보안 분석가에게 이벤트에 대한 보다 완전한 그림을 제공하여 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
- 실시간 분석: Reef는 보안 데이터를 실시간으로 분석하여 보안 팀에 잠재적인 위협에 대한 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 사고에 신속하게 대응하고 더 큰 문제로 확대되는 것을 방지할 수 있습니다.
- 원활한 통합: Reef는 SIEM 시스템, 데이터 레이크 및 기타 보안 도구를 포함한 기존 보안 인프라와 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 조직은 Reef를 기존 보안 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버의 힘
Reef의 핵심에는 DataBahn.ai의 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버가 있습니다. MCP 서버는 컨텍스트 정보에 대한 중앙 저장소 역할을 하여 Reef가 보안 이벤트를 강화하고 의미 있는 통찰력을 제공하는 데 필요한 데이터를 제공합니다.
MCP 서버는 다음과 같은 다양한 기술을 사용하여 컨텍스트 정보를 수집하고 유지 관리합니다.
- 데이터 통합: MCP 서버는 위협 인텔리전스 피드, 자산 데이터베이스 및 사용자 디렉토리와 같은 다양한 데이터 소스와 통합되어 컨텍스트 정보를 수집합니다.
- 기계 학습: MCP 서버는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 로그 및 이메일과 같은 구조화되지 않은 데이터 소스에서 컨텍스트 정보를 자동으로 추출합니다.
- 데이터 거버넌스: MCP 서버는 컨텍스트 정보가 정확하고 완전하며 최신 상태인지 확인하기 위해 데이터 거버넌스 정책을 시행합니다.
MCP 서버는 Reef에 포괄적이고 최신 컨텍스트 정보 소스에 대한 액세스를 제공함으로써 Reef가 보안 분석가에게 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공할 수 있도록 합니다.
Cruz AI 통합: 데이터 엔지니어링 간소화
Reef는 데이터 파이프라인 구축 및 관리를 자동화하는 데이터 엔지니어링 플랫폼인 DataBahn.ai의 Cruz AI와 원활하게 통합됩니다. 이 통합을 통해 사용자는 단일 지침으로 구성, 인벤토리 및 이상 정보 정보를 쉽게 검색하여 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
Cruz AI는 다양한 소스에서 Reef로 데이터를 추출, 변환 및 로드 (ETL)하는 프로세스를 단순화합니다. 이는 데이터 엔지니어의 부담을 줄여 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
몇 분에서 몇 초로: 데이터 검색 가속화
기존 데이터 검색 프로세스는 시간이 오래 걸릴 수 있으며 필요한 정보를 검색하는 데 5분에서 60분까지 걸리는 경우가 많습니다. Reef를 사용하면 데이터 검색 시간이 몇 초로 단축됩니다. 이처럼 속도가 크게 향상됨에 따라 보안 분석가는 사고를 신속하게 조사하고 시기적절하게 위협에 대응할 수 있습니다.
Reef의 속도는 모든 소스의 원격 측정 데이터를 통합하는 중앙 집중식 검색 가능한 메타데이터 계층을 사용하기 때문입니다. 이를 통해 보안 분석가는 산더미 같은 로그와 경고를 헤매지 않고도 필요한 데이터를 신속하게 찾을 수 있습니다.
견고한 기반 구축: 보안 데이터 아키텍처
Reef는 보안 데이터 관리를 위한 통합 플랫폼을 제공하는 DataBahn.ai의 모듈식 보안 데이터 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 이 아키텍처는 모든 소스의 원격 측정 데이터를 검색 가능한 메타데이터 계층으로 중앙 집중화하여 SOC 분석가, 위협 헌터, 인프라 팀, 감사자 및 AI 시스템까지 액세스하고 유용하게 사용할 수 있도록 합니다.
보안 데이터 아키텍처는 확장 가능하고 유연하도록 설계되어 조직이 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스와 보안 도구를 지원하므로 기존 보안 환경에 쉽게 통합할 수 있습니다.
Reef: 로그가 스토리를 말하는 곳
DataBahn.ai는 Reef가 종종 수동적 스토리지 및 실행 가능성 부족을 특징으로 하는 단순한 데이터 레이크 또는 데이터 스왐프 이상이라고 강조합니다. Reef는 신호가 있는 곳, 로그가 스토리를 말하기 시작하는 곳입니다.
Reef는 보안 분석가에게 보안 데이터에서 실행 가능한 정보를 추출하는 데 필요한 도구를 제공함으로써 위협을 사전에 식별하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 이는 조직이 보안 침해 위험을 줄이고 전반적인 보안 태세를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
혁신에 대한 약속
DataBahn.ai는 Reef 출시를 통해 보안 데이터 운영을 간소화하고 확장하는 최첨단 AI 솔루션을 제공하겠다는 약속을 재확인합니다. Reef는 기존 보안 데이터 아키텍처 고객과 AI를 통해 관찰 가능성을 최적화하고 비용을 절감하며 보안 결과를 개선하려는 기업을 위한 통찰력 계층 추가 기능으로 즉시 사용할 수 있습니다.
보안 인텔리전스의 미래
DataBahn.ai의 Reef는 보안 인텔리전스의 진화에 있어 중요한 진전을 나타냅니다. Reef는 엄청난 양의 보안 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환함으로써 보안 팀이 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 궁극적으로 더욱 안전한 디지털 환경으로 이어집니다. 보안 인텔리전스에 대한 혁신적인 접근 방식으로 조직이 사이버 위협에 대한 복원력을 강화하고 데이터 보안에 대한 새로운 표준을 설정할 수 있도록 지원합니다.
DataBahn.ai는 AI 기반 솔루션을 통해 끊임없이 진화하는 사이버 보안 환경에서 조직이 앞서 나갈 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. Reef는 이 약속에 대한 증거이며, 미래에는 보안 인텔리전스에 대한 더 많은 혁신적인 솔루션을 기대할 수 있습니다. 데이터 중심 접근 방식을 통해 DataBahn.ai는 조직이 데이터를 최대한 활용하고 보안을 강화하는 데 필요한 도구를 제공하고 있습니다.