SentinelOne의 AI 기반 탐지는 다양한 보안 도메인(엔드포인트, 네트워크, 클라우드) 간 상관 분석을 통해 위협을 보다 효과적으로 탐지하고 대응합니다. 이 과정은 다음과 같은 방식으로 이루어집니다: 1. 다양한 데이터 소스 통합: SentinelOne은 엔드포인트, 네트워크, 클라우드 환경에서 발생하는 데이터를 수집합니다. 이를 통해 각 도메인에서 발생하는 이벤트와 로그를 통합하여 전체적인 보안 상태를 파악할 수 있습니다. 2. AI 및 머신러닝 엔진 활용: SentinelOne의 AI 엔진은 수집된 데이터를 분석하여 비정상적인 행동 패턴을 식별합니다. 머신러닝 알고리즘은 과거의 공격 패턴과 비교하여 새로운 위협을 탐지하는 데 도움을 줍니다. 이 과정에서 AI는 각 도메인에서 발생하는 이벤트 간의 상관관계를 분석하여 위협의 근본 원인을 파악합니다. 3. 상관 분석 및 인사이트 제공: 다양한 도메인에서 수집된 데이터는 상관 분석을 통해 연결됩니다. 예를 들어, 엔드포인트에서 감지된 악성 프로세스가 클라우드 환경에서의 비정상적인 활동과 연결될 수 있습니다. 이러한 상관 관계를 통해 보안 팀은 위협의 범위와 영향을 보다 명확하게 이해할 수 있습니다. 4.자동화된 대응 및 복구: SentinelOne은 탐지된 위협에 대해 자동으로 대응할 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 특정 행동이 악성으로 식별되면 해당 프로세스를 차단하거나 격리할 수 있습니다. 이러한 자동화된 대응은 보안 팀이 신속하게 위협에 대응할 수 있도록 도와줍니다. 5.단일 대시보드 제공: SentinelOne의 통합 플랫폼은 모든 보안 도메인에 대한 가시성을 제공합니다. 보안 팀은 단일 대시보드를 통해 엔드포인트, 네트워크, 클라우드에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 보다 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.