문의주신 부분에 대한 기술적인 가이드 및 자세한 내용은 (주)이노비스시스템으로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.
빅데이터의 라벨링(Labeling) 은 “AI 학습용 데이터에 의미를 부여하는 과정”이고, Cyberhaven의 데이터 분류(Classification) 는 “조직 내 정책 기준에 따라 민감도를 자동 식별하고 분류하는 보안 행위입니다.
물리적인 시스템 구축 시 물류 공급을 문의 주신 부분이라면, Cyberhaven은 SaaS 환경에서 제공되는 솔루션으로 물리적인 시스템 구축은 필요없는 환경입니다.
안녕하세요. 이 부분은 (주)이노비스시스템으로 문의 주시면 상세히 설명드리겠습니다. 감사합니다.
문의주신 부분에 대한 기술적인 가이드 및 자세한 내용은 (주)이노비스시스템으로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.
자세한 내용은 (주)이노비스시스템으로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.
기본적으로 개인용 생성형AI는 차단하고, 기업용 생성형AI 사용을 허용하게 하면서, 생성형AI 에 업로드 되는 내용을 탐지 후 고객의 별도 External 스토리지에 원본데이터를 저장하고 확인 가능합니다.
문의주신 부분에 대한 기술적인 가이드 및 향후 로드맵에 대한 자세한 내용은 (주)이노비스시스템으로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.
데이터 계보를 이용하여 한 눈에 데이터의 이동 과정에 대해서 확인 하실 수 있습니다.
단순히 DLP 개념을 넘어 내부 감사 및 포렌식 적인 관점에서도 운영 가능합니다.
이 부분에 대한 자세한 내용은 (주)이노비스시스템으로 문의 부탁드립니다. 별도 미팅을 통해 기술적으로 더 상세히 말씀드리겠습니다. 감사합니다.
고객 산업군 및 환경에 따라 가이드가 다르게 제공 될 것 같습니다. 이에 대한 자세한 내용은 (주)이노비스시스템으로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.
데이터 유출의 사전·사후 단계를 모두 대응할 수 있으며, 내부자 행위를 분석해 위험도를 점수화함으로써 체계적인 내부자 위협 관리까지 수행할 수 있습니다.
사이버헤이븐의 독자적인 특허기술인 "데이터 계보" 기술을 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 이에 대한 자세한 내용은 (주)이노비스시스템으로 문의 부탁드립니다. 감사합니다.
Cyberhaven 은 데이터가 PC로 데이터가 인입되는 순간부터 데이터가 내부 혹은 외부로 어떻게 흘러가는지에 대한 흐름을 타임라인별로 볼 수 있는 장점이 있습니다.
해당 데이터가 처음 누구를 통해 만들어 졌는지, 혹은 어느 PC에서 처음 다운로드 되었는지부터 누구에게 전달되었고 누가 어떤 경로를 통해 유출하였는지 한눈에 확인 가능합니다.
Cyberhaven의 데이터 계보를 통해 누가, 언제, 어떤 경로를 통해 데이터를 생성·이동·유출했는가 를 명확히 파악하여 내부자 유출, AI 오남용, 외부 공격 등 모든 위협 상황에서 정확한 근본 원인 분석과 실시간 대응이 가능하다는 차별점이 있습니다.
반도체 및 핵심기술을 가진 제조업 분야에서 도입 및 검토 중에 있습니다. 별도로 문의 주시면 현재 고민하시는 부분을 해소 할 수 있는 가이드를 전달 드릴 수 있도록 하겠습니다.
에이전트가 설치되면 PC에서 발생하는 데이터 이동에 대한 모니터링이 기본적으로 가능하며, API 커텍터를 통한 클라우드 시스템에 업로드, 다운로드 / 클라우드 저장소 안에서 움직이는 데이터의 흐름 또한 확인 가능합니다.
커널 리스 방식으로 기존의 보안프로그램이 있는 상태에서도 충돌 이슈가 없는 장점을 가지고 있습니다.
클라우드 커넥터를 이용하여 추적이 가능합니다. 단, 모든 클라우드 커넥터를 지원하진 않고 현재 지원 중인 클라우드 커넥터에 한해서만 가능합니다