사용자 행위기반으로 이상행위를 탐지합니다. 예를들어 사용자가 일과시간 범위 밖에서 로그인을 시도한다던지, 주말에 로그인하려 한다던지, 데이터에 접근하지 않던 사용자가 대량의 데이터를 갑자기 접근하려 한다던지 할때 그 행위를 감지합니다.
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1. 두가지는 별개의 솔루션이기 때문에 어떤 것이 먼저다 라고 하기는 어렵습니다. 기업에서 다루는 데이터의 규모와 키 사용빈도, 사용자의 수에 따라 적절한 우선순위를 두어야 합니다. 2. DSF로 관리되는 DB에 대해서는 인아웃되는 데이터들에 대해서 관리할 수 있습니다. 거의 대부분의 클라우드 스토리지나 DB에 대해서 적용할 수 있습니다. 3. data security platform를 통한 데이터 암호화 키관리 뿐아니라, 데이터 모니터링, 등 데이터 보호에 대한 전체 영역을 커버하고 있습니다. data at rest, data in use, data in motion 에서 발생하는 데이터 보안에 대한 전체 영역을 커버하고 있습니다.
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기존 임퍼바의 소나락고 하는 중앙 데이터 집중처리 부분이 있고, 정형 비정형 데이터 별로 모니터링하고 통합 분석하는 구조가 있습니다.
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넵. 가능합니다.
어디서 볼 수 있나요?
현재 페이지에서 다시보기 링크가 걸릴 예정입니다. 이번 주 내에 업로드 예정입니다. :)
일반적으로 말씀하신 모든 영역을 문서중앙화로 통합하고 있습니다.
실시간 차단은 커스터마이징 영역이지만, 이력을 조회할 수는 있습니다
문서중앙화와 연계되어 있지 않으면 AI가 문서중앙화 내 문서를 학습할수가 없습니다. 암호화 화여 스토리지에 저장을 합니다.
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전혀 없습니다. 국산, 외산 거의 모든 클라우드 환경에서 구축한 사례를 보유하고 있습니다.
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자동은 어렵고 수동으로 조정하셔야 합니다.
별도 연락을 주신다면 클라우드, 온프레미스, 베어메탈등 다양한 사례를 설명드리겠습니다
별도 연락을 주시면 차별화된 대응책을 알려드리도록 하곘습니다
네. 됩니다. 실험데이터를 문서중앙화 하는 고객사도 많습니다.
실험데이터을 생성하는 시스템(S/W) 어떤 것인지 확인이 필요할 것 같구요. 문서중앙화에 최종 결과물만 저장하는 것이 효과적일 것 같습니다.