네트워크 트래픽 학습해 미세한 이상징후 정교하게 식별
생성형 AI 사용 모니터링 해 민감정보 유출 식별
[데이터넷] 전통적인 방화벽 중심의 경계 보안 모델은 이미 그 한계를 드러내고 있다. 공격자들은 고도로 다양화된 공격 기법을 구사하며 침투를 시도하고 있다. 특히 단순히 알려진 패턴을 이용하는 수준을 넘어, 정상적인 시스템 프로세스로 위장하거나 암호화된 트래픽 속에 악성 코드를 숨기는 등 탐지를 우회하는 수법이 날로 정교해지고 있다.
이러한 상황에서 보안 관리자가 수많은 로그를 일일이 분석해 위협을 가려내는 수동적 방식으로는 실시간으로 쏟아지는 공격을 막아내기에 역부족이다. 따라서 네트워크 전반의 흐름을 실시간으로 감시하고 위협 발생 시 즉각적으로 차단 및 격리까지 수행하는 자동화된 인시던트 대응(Incident Response) 체계의 구축이 기업 비즈니스 연속성을 보장하기 위한 필수 생존 전략으로 부상하고 있다.
시그니처 룰 최적화 및 능동적 NDR 대응 체계
엔토빌소프트 ‘넷프로브(NetProbe)’는 전 세계 위협 인텔리전스를 반영한 최신 시그니처룰을 지속적으로 업데이트하며, 이미 알려진 위협에 대해 빈틈없는 방어 체계를 형성한다. 여기에 엔진이 평소 네트워크 트래픽을 스스로 학습해 정상적인 패턴에서 벗어난 미세한 이상징후까지 정교하게 식별한다.
이러한 다층 방어 체계는 알려진 공격뿐만 아니라, 패턴이 없는 신종 위협이나 우회 시도까지 실시간으로 포착해 네트워크 무결성을 완벽하게 보장한다. 위협 발생 시 위협의 근원지와 영향 범위를 시각화 해 제공하며, 기존에 운영 중인 이기종 보안 장비들과 연동해 즉각적인 차단 및 격리 등 능동적인 대응 시나리오를 실행한다.
이상트래픽 탐지 및 행위 분석
넷프로브는 단순한 규칙(Rule) 기반 탐지의 한계를 넘어, 머신러닝 알고리즘이 네트워크 내의 정상적인 통신 패턴을 스스로 학습한다. 이를 통해 평소와 다른 데이터 유출 징후나 비정상적인 프로토콜 사용 등 미세한 이상 징후를 즉각 포착한다. 특히 알려지지 않은 취약점을 악용하는 제로데이(Zero-day) 공격에 대해 관리자가 즉각적인 방어 태세를 갖출 수 있도록 정교한 통계적 분석 모델을 제공한다.
생성형 AI 서비스 사용 모니터링 및 데이터 유출 방지
사내 생성형 AI 서비스 활용이 급증함에 따라 발생하는 보안 사각지대를 해소하기 위해, 넷프로브는 생성형 AI 사용에 대한 모니터링 기능을 제공한다. 단순히 접속 여부를 파악하는 수준을 넘어, 사용자가 AI 프롬프트에 입력하는 질의응답 내용과 업로드하는 첨부파일까지 실시간으로 점검해 기업의 핵심 자산이 외부로 유출되는 것을 원천 차단한다.
특히 AI 답변 및 질의 과정에서 포함될 수 있는 개인정보나 기밀 데이터의 유출 여부를 정밀하게 식별함으로써, 임직원의 업무 생산성은 높이면서도 보안 리스크는 최소화한다. 이를 통해 보안 관리자는 생성형 AI 활용 현황을 한눈에 파악하고, 비정상적인 데이터 전송이나 정책 위반 행위에 대해 즉각적인 대응 체계를 갖출 수 있다.
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