AI/ML 모델을 통해 비정상적인 행위, 악성 코드 패턴, 새로운 공격 기법 등을 기존의 시그니처 기반 방식보다 훨씬 빠르고 정확하게 탐지하고 예측합니다. 대규모 데이터를 분석하여 잠재적인 위협을 사전에 식별하고 선제적인 대응을 가능하게 합니다.

사용자 및 시스템의 정상적인 행위 패턴을 학습한 후, 이상 징후를 정밀하게 탐지하고 분석하여 내부자 위협이나 계정 탈취와 같은 정교한 공격에 효과적으로 대응합니다.

반복적인 보안 분석 작업 자동화, 오탐/미탐 감소, 경보 우선순위 지정 등을 통해 보안 전문가의 업무 부담을 줄이고 핵심적인 보안 활동에 집중할 수 있도록 지원합니다.

사용자 및 시스템의 정상적인 행위 패턴을 학습한 후, 이상 징후를 정밀하게 탐지하고 분석하여 내부자 위협이나 계정 탈취와 같은 정교한 공격에 효과적으로 대응합니다.

적대적 공격(Adversarial Attack)이나 모델 탈취(Model Stealing)와 같은 AI 모델에 대한 공격으로부터 모델의 무결성과 기밀성을 보호합니다.

사용자 및 시스템의 정상적인 행위 패턴을 학습한 후, 이상 징후를 정밀하게 탐지하고 분석하여 내부자 위협이나 계정 탈취와 같은 정교한 공격에 효과적으로 대응합니다.

AI 모델이 배포되고 서비스되는 환경에서의 보안 취약점을 관리하고, AI 추론 과정에서의 보안 위협에 대응합니다.

AI 활용과 관련된 법규 및 컴플라이언스를 준수하기 위한 보안 정책 및 절차를 수립하고 이행합니다.

컨테이너 이미지의 취약점 관리, 런타임 보안, 네트워크 격리 등 컨테이너 수명주기 전반에 걸친 보안을 강화합니다.

쿠버네티스 클러스터의 설정 오류 관리, 네트워크 정책 적용, 접근 제어 강화를 통해 오케스트레이션 시스템의 보안을 확보합니다.

서버리스 함수의 코드 보안, 권한 관리, 이벤트 소스 보안 등 서버리스 아키텍처에 특화된 보안 위협에 대응합니다.

개발 초기 단계부터 보안을 고려하고, CI/CD 파이프라인에 보안 자동화 도구를 통합하여 개발 및 배포 과정의 보안을 강화합니다.

클라우드 상에서 실행되는 다양한 워크로드(VM, 컨테이너, 서버리스 등)에 대한 통합적인 가시성 확보 및 보안 정책 적용을 통해 일관된 보안 수준을 유지합니다.

서버리스 함수의 코드 보안, 권한 관리, 이벤트 소스 보안 등 서버리스 아키텍처에 특화된 보안 위협에 대응합니다.