우선은 프로세스 컨설팅을 받이시면 갖춰야 할 산출물 및 템플리트를 확인하실 수 있습니다. 아니면 A-SPICE를 참고하시면 필요한 산출물 목록 정도는 확인할 수 있을 겁니다. 이런한 산출물이 마련되어 있다면 이를 IBM ELM에 import해서 작업산출물을 관리하실 수 있습니다. 물론 Automotive Compliance Add-on에서도 필요한 문서들에 대한 템플리트들을 제공합니다.
IBM ELM은 Rhapsody에서 작성한 설계 데이터를 Rhapsody Model Manager를 통해 형상관리하면서 웹으로 설계 모델을 확인하고, 설계 각각의 요소를 웹브라우저를 통해 클릭해서 확인하고, 요구사항/테스트케이스와 연결할 수 있는 기능을 제공합니다. 그리고 요구사항/테스트케이스에서 해당 링크를 통해서 팝업형태로 설계 모데를 볼수 있습니다. 참고하시기 바랍니다.
공동검토는 주요 마일스톤에 수행되어야 할 산출물과 활동이 잘 진행되었는지를 점검하기 위한 목적입니다. 진행중 산출물에 대한 검토는 그것대로 하시면 됩니다
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일반적으로 오탐 허용치에 대해서는 서비스/환경 마다 다를 것으로 생각됩니다. 서비스에 대한 분석이 되어야 말씀 드릴 수 있을 것 같습니다.
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SPDT는 AI기법을 사용하지 않으며, 자동화 트래픽에 대한 네트워크 분석기법으로만 자동화 해킹 시도를 모니터링합니다
shape passive detection tool의 경우는 방어 기능은 없습니다. 모니터링 및 레포팅 용도 이며 서비스 문제가 우려되는 고객 분들같은 경우 shape passive detection tool 을 네트워크 분석 기법을 통해 서비스에 대한 공격 분포 레포팅이 가능합니다.
탐재된 위협에 대해 공격자를 공격 패킷 전송 이전에 분석해서 방어가 가능합니다.
서두에 나왔지만 A.I 에 대한 가장 많은 특허 및 최적의 결과를 도출하기 위한 대규모 backdata를 보유하고 있습니다. 이를 통해 가장 믿을만한 데이터를 도출할 수 있습니다.
GCP 및 VMware 등의 클라우드 환경에서도 구축이 가능합니다.
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기존 보안의 경우 정상 사용자와 비정상 봇 트래픽을 구별할 수 없는 경우가 대다수 입니다. 이런 부분을 구별하게 해주는 부분이 가장 큰 차이점이며 이에 대한 신속한 분석, 대응이 필요합니다.
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f5 shape 솔루션을 사용하는 경우 사용자가 실제 접속을 하는 과정에서 실제 데이터를 보내기 전에 사용자의 정보를 수집하고 이를 분석해서 차단하는 로직도 추가되어 있습니다.
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