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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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