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공격의 규모에 따라 모든 traffic을 스크러빙센터를 통과시킬지 모니터링을 하다 스크러빙센터로 전환할지 결정해야 합니다. L7의 방어를 위해서는 모든 traffic의 확인이 필요해집니다.
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해커들도 AI 기술을 이용하듯이 저희도 AI 및 ML을 통한 지능형 이상 인식을 하고 있습니다. 새로운 차원의 공격 정교함과 새로운 기술로 인해 가장 노련한 보안 전문가조차도 실시간 DDoS 공격을 식별하고 완화하는 데 어려움을 겪고 있는 상황입니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 도입은 진화하는 공격 패턴에 적응할 수 있어 최신 위협에 대한 방어를 강력하게 유지할 수 있습니다.
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AI/ML의 도입은 공격의 패턴을 분석하여 이후 공격에 대하여 효과적인 방어를 제공하는 것에 있습니다. 공격 자체를 사전에 미리 알 수는 없습니다. 다만 공격이 발생하였을 때, 얼마나 빠르게 공격의 패턴을 감지하여 공격을 완화하는지가 중점이라고 보시는게 맞습니다.
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국내 H100의 리소스를 담당할 클라우드 리전은 올해 4월 오픈 예정이며, 스크러빙센터를 포함하고 있는 PoP는 이미 국내에 위치하고 있습니다. 기본적으로 DDoS 공격은 공격에서 가장 가까운 스크러빙 센터에서 방어되게 되지만, 다른 지역에 위치한 스크러빙 센터로의 분산을 통하여 더욱 최적의 성능과 빠른 공격완화를 할 수 있습니다.
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스마트 AI/ML 워크플로우는 공격 패턴을 분석하고, 자동화된 워크플로우와 연결되어 새로운 DDoS 공격 유형에도 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한 Always-on 방어를 통하여 전문 보안팀과의 방어 정책에 대한 세부 설정 또한 가능합니다.