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물론 해결 될 수 있습니다. 하지만 2-팩터를 쓰더라도 피싱을 통해 계정 탈취가 발생 하고 있기에 이에 대한 대응 방법도 필요 할 것으로 판단 됩니다.
BEC에 잘 속을 사람을 식별 하는 것이고, 이 사람들만을 대상으로 웹 격리를 제공 할 수 있어야 비용을 적게 들이면서 효과적인 구현이 가능 할 것으로 판단 됩니다.
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첫번째는 머신러닝을 한다라는 것이고, 두번째는 BEC에 이용 될 수 있는 기법에 많은 대응 기법을 가지고 있습니다. 마지막으로 조직의 도메인이 BEC에 이용 될 수 있는데 이에 대한 탐지 및 차단 방법을 제공 하고 있습니다.
우선은 가능 할 것으로 판단 됩니다. 자세한 논의를 위해서 Proofpoint로 연락을 주시면 자세히 설명 하도록 하겠습니다.
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피싱을 통해 계정 탈취를 하고 이를 BEC에 이용을 하고 있다고 보시면 됩니다.
Proofpoint로 연락 주시면 공유 하도록 하겠습니다.
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이메일 헤더 정보만을 가지고 분석 하는 것이 아니며, 메세지를 통해 행위분석을 합니다. 이를 통해 말씀 해주신 경우라도 BEC를 탐지 할 수 있습니다.
네 계속 향상을 시키고 있습니다. 최근에도 새로운 기법을 머신러닝에 적용 하였습니다.
Proofpoint로 연락 주시면 공유 하도록 하겠습니다.
백신을 통해 대응 하는 것은 어렵다고 보시면 됩니다.
답변 주셔서 감사 드립니다.
네 가능 합니다. 시간이 지남에 따라 악성으로 바뀌는 메세지들이 있는 이를 자동으로 감지를 합니다. 그리고 감지가 되면 자동으로 해당 메세지를 삭제 할 수 있습니다.
기본적인 데이터 및 새로 학습한 내용도 같이 제공 합니다.
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단계별로 이루어 지기도 하지만, 모든 공격이 정형화 되어 있지 않기에 상황에 따라 기존의 정보를 통해서 진행 되기도 합니다.
지금 설명중에 있습니다.