대규모 비정형 데이터 모니터링
Thales File Activity Monitoring(FAM: 파일 활동 모니터링)은 조직으로 하여금 서버, 클라우드 서비스, 파일 공유 환경 전반에 걸쳐 비정형 데이터를 보호할 수 있도록 지원합니다.
실시간 접근 추적, 자동화된 분류, AI 기반 인사이트를 통해 FAM은 규정을 준수하고, 내부자 위험을 탐지하며, 민감한 파일 활동에 대한 심층적인 가시성을 제공합니다. 모든 기능은 직관적인 대시보드와 간편한 배포로 이용할 수 있습니다.
고객 평가
Thales FAM은 하이브리드 환경에서 발생하는 보안 사각지대 문제를 해결하고, 실시간 모니터링과 지능형 이상행위 탐지 기능을 제공하는 혁신적인 솔루션입니다. 특히 오탐 알람으로 고생하고 있는 보안팀들에게는 정말 반가운 변화가 될 것 같습니다. 기능은 강력하면서도 사용법은 간단해서, SOC 운영에 복잡함을 더하지 않으면서도 보안 역량을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 보입니다. 향후 SIEM과의 연동이 더 강화된다면 대응 속도가 빨라지고, 우리 팀도 정말 중요한 일에만 집중할 수 있게 될 겁니다. FAM이 앞으로 어떻게 발전해서 우리 데이터 보안을 더욱 강화해줄지 정말 기대가 됩니다."
비정형 데이터에 대한 탁월한 가시성과 제어
모든 비정형 데이터를 한눈에 파악하고, 규정을 준수하며, 위협을 빠르게 탐지할 수 있습니다
서버부터 클라우드까지, 모든 파일 접근을 실시간 추적
누가, 언제, 어떤 파일에 접근했는지 놓치지 않고 모니터링해서 보안 사각지대를 완전히 제거합니다.
자동화된 감사와 데이터 분류로 규정 준수 보장
비정형 데이터를 자동으로 감사하고 분류해서, 각종 규제 요구사항을 적은 노력으로도 충족할 수 있습니다.
심층 분석과 AI 인사이트로 위협과 내부자 위험 탐지
지능형 상황 분석을 통해 이상 징후, 정책 위반, 내부자 위협을 더욱 빠르게 발견할 수 있습니다.
AI 기반 파일 모니터링으로 제어력 강화 및 위험 감소
기업 및 조직들은 시스템 전반에 분산된 비정형 데이터(파일, 이메일, 클라우드 콘텐츠)를 보호하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Thales File Activity Monitoring(FAM)은 실시간 가시성, 규정 준수 자동화, 위협 탐지 기능을 제공하여 대규모 민감 데이터를 보호합니다.
서버, 파일 공유, 클라우드 스토리지 전반에서 비정형 데이터 활동을 지속적으로 모니터링합니다. 성공 및 실패한 접근 시도를 추적하고, 이상 징후를 탐지하며, 완전한 감사 추적을 유지하여 민감한 데이터에 언제, 어디서, 어떻게 접근하는지 놓치지 않습니다.
환경을 자동으로 스캔하여 개인정보, 금융 기록, 규제 대상 콘텐츠 등 민감한 데이터를 찾아내고 분류합니다. 지속적인 스캔 지원을 통해 새로 생성된 파일이 신속하게 분류되고 보호되어, 더 나은 거버넌스와 빠른 사고 대응을 가능하게 합니다
GDPR, HIPAA, PCI DSS 등의 규정 준수를 입증하는 감사 준비 보고서를 쉽게 생성합니다. Thales FAM은 과거 로그를 보관하고, 분류 컨텍스트로 강화하며, 감사관을 위한 온디맨드 대시보드를 제공하여 수동 보고 업무를 줄입니다.
생성형 AI를 활용하여 위험한 행동을 탐지하고, 정책 위반을 발견하며, 조사를 가속화합니다. 데이터 보안 어시스턴트는 접근 패턴을 분석하고 인시던트 분류를 간소화하여 보안팀이 내부 및 외부 위협으로부터의 노출을 빠르게 줄일 수 있도록 지원합니다.
데이터 유형과 출처 전반의 인사이트를 통합하는 직관적인 대시보드를 통해 파일 활동을 조회, 필터링, 탐색할 수 있습니다. 위험 노출, 민감 파일 위치, 감사 트렌드를 즉시 평가하여 조치의 우선순위를 정하고 보안 태세를 최적화합니다. 모든 것을 단일 창에서 관리할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문
비정형 데이터를 어떻게 보호할 수 있나요?
강력한 암호화(저장 시 및 전송 시), 세분화된 접근 제어(역할 기반 또는 속성 기반), 지속적인 모니터링 및 정기적인 백업과 결합된 데이터 유출 방지(DLP) 도구를 사용하여 보호할 수 있습니다.
비정형 데이터 솔루션이란 무엇인가요?
객체 스토리지 플랫폼(예: Amazon S3, Azure Blob Storage), 데이터 레이크 및 레이크하우스, NoSQL 데이터베이스(예: MongoDB, Couchbase), 메타데이터 태깅 및 인덱싱 기능을 갖춘 콘텐츠 관리 시스템 등이 포함됩니다.
비정형 데이터 문제를 어떻게 해결하나요?
자동화된 분류 및 메타데이터 추출 구현, 검색 가능성을 위한 인덱싱, 구조와 인사이트를 도출하기 위한 분석 또는 AI/ML 도구 활용을 통해 비정형 데이터 문제를 해결합니다.
비정형 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
풍부한 메타데이터 지원을 제공하는, 확장 가능한 비용 효율적인 객체 스토리지를 사용하는 것이 가장 좋은 접근 방식입니다. 이는 주로 데이터 레이크나 분산 파일 시스템 형태로 구축되어 데이터를 효율적으로 관리, 보호하며, 분석할 수 있습니다.