기술 지표 및 도구

마지막 업데이트: 2022년 2월 15일 | 0개 댓글
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PCB 절단 도구 시장 분석, 경쟁 통찰력 및 주요 동인에 대한 글로벌 산업 ; 2028년까지 연구 보고서

보고서의 기본 정보에는 전 세계 PCB 절단 도구 시장의 시장 프로필에 대한 간략한 개요가 포함됩니다. 최종 사용자 산업에서 제품 및 서비스의 여러 응용 프로그램이 개요에 언급되어 있습니다. 시장의 주요 개발 및 성장은 2022년에서 2028년까지의 기간 동안 분석되었습니다. 데이터와 수치는 전체 제품 시장에 대한 포괄적인 이해를 위해 보고서에 제공됩니다. 시장은 2022-2028년 예측 기간 동안 미래 성장을 나타내는 다양한 부문으로 분리되었습니다. 이러한 방식으로 보고서는 PCB 절단 도구 시장의 광범위한 성장 기회와 효율성을 공개합니다.

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글로벌 PCB 절단 도구 시장의 주요 업체는 Xiamen Xiazhi Technology Tool, WELL-SUN Precision Tool, Union Tool, Topoint Technology, Tera Auto Corporation, TCT Group, KYOCERA Precision Tools, Key Ware Electronics, Jinzhou Precision Technology, IND-SPHINX Precision, HAM Precision, Guangdong Dtech Technology

Drivers & Constraints

이 보고서는 PCB 절단 도구 시장에서 주요 업체의 중요한 기여를 보여줍니다. 이 보고서는 최대 시장 성장 분석을 위해 시장의 동향, 가치, 규모 및 미래 전망을 연구합니다. PCB 절단 도구 시장의 전체 위치에 대한 아이디어를 제공하는 보고서에는 여러 잠재적 성장 요인, 위험 제약 조건이 언급되어 있습니다. 기존 PCB 절단 도구 시장에서 증가하는 기술 발전과 다양한 정부 이니셔티브의 효과는 보고서에서 연구된 추진 요인입니다.

유형별 시장 세분화: PCB 드릴, PCB 라우터

애플리케이션별 시장 세분화: 통신, 컴퓨터, 소비자 전자 제품, 자동차 전자 제품, 산업 및 의료, 군사 및 항공 우주, 기타

PCB 절단 도구 시장의 지역 분석 및 예측은 언급된 지역의 시장 규모와 미래 성장 가능성을 포함하여 전 세계적으로 수행되었습니다. PCB 절단 도구 시장 보고서는 라틴 아메리카, 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카와 같은 지역을 다룹니다. 이 언급된 지역의 통계 데이터 및 수치는 2022년에서 2028년까지 연구되었습니다. 시장 보고서에서 시장 상태, 전망, 최근 동향 및 이 지역의 최고 선수가 연구되었습니다. 전반적으로 PCB 절단 도구 시장에 대한 보고서는 지역 및 세계 시장과 이러한 시장에 존재하는 주요 제조업체 및 유통업체에 대한 포괄적인 연구입니다.

PCB 절단 도구 시장의 정 성적 및 양적 평가는 업계 참가자의 직접적인 정보를 기반으로 수행되었습니다. 이 모든 데이터는 보고서에서 사용할 수 있으며 또한 시장은 Porter의 다섯 가지 힘 모델을 기반으로 분석되었습니다. 이 보고서는 또한 글로벌, 지역 및 회사 수준에서 제품 가치에 대한 심층적인 시장 분석을 제공합니다. 글로벌 관점에서 업계 주요 업체와 관련된 강점, 약점 및 위험 요소 측면에서 PCB 절단 도구 시장에 대한 더 나은 이해도 제공됩니다. 다양한 지역에서 PCB 절단 도구 시장에서 제품의 생산, 명백한 소비, 수출입이 분석되었습니다. 적용되는 각 제조업체에 대해 회사 프로필, 관련 동향, 용량, 생산, 공장도 가격, 수익,

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회사 소개:
KandJ Market Research 는 고급 시장 조사 보고서, 통계 조사, 분석 및 예측 데이터를 산업 및 정부에 제공하는 KnowledgeNJournals Research Firm 의 디지털 얼굴입니다 우리는 KandJ Market Research에서 우리의 거대한 시장 정보 소스를 통해 적절한 비즈니스 통찰력을 제공함으로써 고객이 성장하고, 발견하고, 변화할 수 있도록 영감을 받았습니다. 시장 조사 회사로서 우리는 고객 비즈니스를 정직하게 변화시킬 상세한 통찰력 보고서와 데이터를 고객에게 제공합니다. 우리는 고객이 시장에서 비즈니스 환경을 예측하여 전략을 세우고 성공적인 결정을 내릴 수 있도록 지원하고자 합니다.

성공적인 국방연구개발을 위해서는 능력 기반의 무기체계개발과 이를 구현할 수 있는 정확한 기술수요를 파악해야 하지만 예측 불확실성으로 인해 투자의 타당성을 판단하는 것은 쉽지 않다. 더욱이 고 사양,정확도 및 신뢰성을 요구하는 대형 무기체계는 개발에 요구되는 기술수준이 고도로 복잡해지며, 핵심기술이 무기체계에 적용될 수 있는 시기를 적절히 판단하지 못할 기술 지표 및 도구 경우 미성숙된 기술채용으로 인한 설계변경으로 일정지연 및 비용상승의 원인이 된다. 따라서 무기체계개발 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해핵심기술수준을 측정할 수 있는 평가시스템의 개발이 중요하다. 하지만 현재의 방위사업관리 규정에서는세부 절차 및 방법이 정립되지 않은 상태에서 기술 성숙도를 단순히 진행단계에 따라 측정 및 평가하는 방식이므로 실효성에 의문이 제기된다. 본 연구는 사례 연구를 통해 제안 방식이 복잡한 시스템의 통합된 성숙도를 계산할 수 있음을 보였으며,전문가를 대상으로 실시한 타당성 분석 결과 시스템 레벨의 성숙도 평가 방식이 단일 기술의 영향 관계를분석하는 TRL 및 IRL 방식보다 평가의 적절성이 기술 지표 및 도구 더욱 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 최근에 활발히 논의되고 있는 TRL, SRL (System Readiness Level), MRL (Manufacturing Readiness Level), IRL(Integration Readiness Level) 등의 측정 기준들과 상호 결합하여 국내의 무기체계 개발과 운용을 위한리스크 관리 및 사업참여자들 간의 의사소통 및 의사결정 지원 도구로 활용될 것으로 기대한다.

The modern technologies are getting more converged and fused and, individual technology foreach part comprises a product that is interlinked, complicated and sophisticated. The authorspropose a model for Technological Readiness Assessment (TRA) of weapon system. This study modified 9-Stage Measurement of Technological Readiness Assessment, which wasdeveloped and was used in NASA and many other countries, and proposed an advanced STRA inan 기술 지표 및 도구 attempt to use it as a decision tool for weapon system development project. Reflecting theinter-connectivity between the readiness of each technology and its technological factors, thisstudy considered in the modified model the weight of mass production cost as means of theimportance of each technology. The results show that the system level technology readiness can be measured through a casestudy and the validity test indicates that the proposed model can provide more accurate resultsthan the current technology element level evaluation methods. The STRA model proposed in this study will measure technological readiness objectively in thedeveloping stage of the modern weapon system, which is connected to and put in gear withcomplicated technologies, and will provide information for the communication among interestgroups and the managing body of the project for next stage.

BI와 제품 분석의 차이 및 둘 다 필요한 이유

2019년 업계를 선도하던 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구인 Looker와 Tableau가 Google과 Salesforce에 인수됐으며 그 가치는 180억 달러 이상에 달했습니다. 보다 최근인 2020년에는 클라우드 기반 기술 지표 및 도구 데이터 웨어하우스인 Snowflake가 기업을 공개하면서 700억 달러의 시가총액을 기록했습니다. 이러한 대규모 거래들은 BI 도구와 데이터 웨어하우스가 전 세계 기업들이 기술 스택에 통합하는 강력한 두 가지 제품임을 입증합니다. 하지만 이러한 제품들은 모든 사람의 데이터 요구, 특히 제품 팀의 데이터 요구를 충족하지는 못합니다.

BI 도구는 데이터 웨어하우스에서 쿼리할 수 있는 데이터를 시각화하는 데 탁월합니다. 따라서 BI 분석 및 시각화는 재무, 마케팅, 인사, 제품 등 비즈니스의 모든 면에서 광범위한 데이터를 대상으로 할 수 있습니다. 조직 내 방대한 양의 데이터를 몇 가지 주요 지표 기술 지표 및 도구 즉 KPI로 응축하여 모든 사람이 비즈니스에 대해 기본 사실을 동일하게 인식하도록 하는 데 적합합니다. 그러나 BI에는 중요한 단점이 두 가지 있습니다.

  1. BI는 시각화할 수 있는 데이터 종류에 융통성이 크기 때문에 특정 영역에 맞도록 목적 지향적으로 특별히 제작된 도구만큼 깊이 있는 분석에 한계가 있습니다.
  2. BI의 이점을 실현하기 위해서는 데이터에 대해 높은 비용과 시간을 들여 선행 투자흘 해야 합니다.

상대적인 강점과 약점은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

Mixpanel 비즈니스 인텔리전스의 비교

이러한 사항을 차례로 살펴보면서 Mixpanel과 같은 제품 분석 도구와 비교해 보겠습니다.

분석의 깊이 대 폭

Mixpanel은 제품 관리자, 엔지니어, 디자이너 등이 제품 내 사용자 행동에 대한 질문에 답을 얻을 수 있도록 처음부터 셀프 서비스 애널리틱스 도구로 설계되었습니다. 이벤트, 사용자 등 차원의 중요한 측면을 캡처하는 간단하고 표준화된 데이터 모델을 사용합니다. 이러한 표준화를 통해 강력하고 미세하게 조정된 쿼리 엔진을 이용함으로써 일반적 목적의 BI 도구보다 훨씬 효율적으로 질문에 답할 수 있으며 목적 지향적으로 구축된 UI를 통해 매우 복잡한 질문이라도 수 초 내에 압을 얻을 수 있습니다. 따라서 제품 팀은 중개자 및 병목 현상 기술 지표 및 도구 없이 사용자 행동 분석을 통해 제품 개발의 신속하고 탐색적이며 창의적인 프로세스를 진행할 있습니다.

Mixpanel의 접근 방식이 강력한 예로서 사용자가 등록이라는 흐름을 어떻게 진행하는지 살펴보고자 하는 유입 경로 분석을 생각해 보겠습니다. 다단계 유입 경로 분석을 SQL로 하게 되면 금방 수백 줄이 넘어가겠지만, Mixpanel에서는 10번의 클릭으로 수행할 수 있습니다. 이제 등록의 흐름 중 특정 단계에서 그만두는 사용자에 대해 자세히 알아보려 한다고 가정해 봅시다. Mixpanel에서 이 그룹을 코호트로 저장한 다음 시간이 지남에 따라 증가하는지 줄어드는지 확인하거나 추적하는 사용자 속성을 기준으로 분류하거나 다른 사용자와 어떻게 다른지를 검토할 수 있습니다.

이에 비해 BI 도구에서는 이 각 단계에서 데이터 엔지니어링 팀이 질문에 대답하기 위해 데이터를 적절한 형식으로 변환하는 새로운 작업 과정이 필요합니다. 수 초 내에 새로운 질문에 대한 답을 얻는 것이 아니라 몇 주를 기다리는 것이 일반적입니다. 이러한 구멍을 메우기 위해 제품 팀이 데이터 웨어하우스에 직접 쿼리하여 답변을 얻을 수 있도록 전담 데이터 분석가나 데이터 과학자를 고용하는 기업이 많습니다. 하지만 이러한 전문 지식을 가진 사람이 부족하기 때문에 몇 초 만에 답을 얻을 수 있는 문제에 대해 기술 지표 및 도구 며칠을 기다리는 일이 잦을 수밖에 없습니다.

Mixpanel과 같은 제품 분석 도구는 제품 팀이 필요로 하는 해답을 제공하는 것은 물론이고 데이터 팀이 방대한 수작업을 덜 수 있어 데이터 팀과 데이터 분석자의 삶이 편해져 이들은 큰 전략적 문제에 집중할 수 있게 됩니다. 당사의 고객 중에도 광범위한 회사 지표는 BI로 처리하고 제품 팀의 깊이 있는 기술 지표 및 도구 분석은 Mixpanel을 사용하는 경우가 많습니다.

BI 도구에서 가치를 얻으려면 데이터에 대한 대규모 선행 투자가 필요합니다. BI 도구를 사용하는 대부분의 회사에는 데이터를 수집하고, 데이터의 품질을 보장하고, BI 도구가 효율적으로 쿼리할 수 있도록 데이터를 테이블로 변환하고 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드하는 전담 데이터 엔지니어링 팀이 있습니다.

대부분의 기업들은 결국 자체 데이터 스택 을 구축하는 데 투자해야 기술 지표 및 도구 합니다. 이렇게 해야만 데이터를 완전히 제어할 수 있으며 회사의 모든 기능 부문이 다양한 필요에 맞는 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 사용할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 그러나 기업의 수명 주기 초기에는 이러한 투자가 실용적이지도 않고 실제로 필요하지도 않습니다. 이에 비해 제품 분석은 회사의 전체 수명 주기에 걸쳐 매우 중요합니다.

초기 스타트업부터 포춘지 선정 500대 기업에 이르기까지 모든 기업은 제품을 개발합니다. 사용자가 제품에 어떻게 참여하는지에 대해 신속한 피드백을 받는 것은 제품과 시장 간의 적합성을 찾고 이미 성공한 제품을 더욱 잘 만드는 데 매우 중요합니다. 초기에 BI를 활용할 수 있다면 좋겠지만 이는 가능하지 않습니다. Mixpanel 전체 데이터 스택을 구축할 준비가 되기 전에도 구현할 있지만, 경우에 따라 데이터 스택에 통합할 수도 있습니다.

자체 데이터 스택이 없는 회사의 경우 Mixpanel 자체의 SDK나 Segment 또는 mParticle 등의 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 사용하여 Mixpanel을 신속하게 구현하는 것이 가능합니다. 이렇게 하면 제품 팀은 첫날부터 매우 강력한 제품 분석 결과에 액세스하여 반복과 성장이 가능합니다.

Mixpanel 직접 스트리밍된 데이터를 이용한 구현

그러나 자체 데이터 스택에 투자하기로 결정하거나 이미 이를 갖고 있다면 데이터 웨어하우스에서 Mixpanel로 데이터를 가져오는 것이 이상적인 통합 방법입니다. 이렇게 하면 Mixpanel에 투입되는 데이터가 BI 도구 또는 데이터 웨어하우스의 데이터를 가져오는 다른 데이터 응용 프로그램이 쿼리하는 데이터와 동일하게 됩니다. 데이터 웨어하우스에서 Mixpanel로 데이터를 가져오는 가장 쉬운 방법은 Census와 같은 역방향 ETL 도구를 사용하는 것입니다. Mixpanel의 가져오기 API를 사용해도 됩니다.

Mixpanel을 데이터 웨어하우스와 통합하면 고객이 이벤트 데이터를 Mixpanel에 직접 스트리밍하고 데이터 웨어하우스에 실제 데이터를 둘 때 가끔 발생할 수 있는 문제를 방지할 수 있습니다. 예를 들어 모든 데이터의 일관성이 목표라고 가정해 보겠습니다. Mixpanel의 SDK는 이벤트의 클라이언트 측을 추적하지만 데이터 팀은 해당 이벤트 서버 측을 추적한다면, Mixpanel과 BI 도구 간에 답이 달라질 수 있습니다. 또한 데이터 품질을 개선하고 다른 원천의 데이터로 이벤트를 풍부하게 하기 위해 데이터 팀이 수행하는 모든 작업의 결과로 Mixpanel은 더욱 개선될 것입니다.

데이터 스택에 통합된 Mixpanel

Mixpanel을 적절하게 구현하면 초기부터 제품 팀의 요구에 부응하고 회사와 함께 성장할 수 있습니다. 결국 BI와 Mixpanel은 둘 중 어떤 것을 택하느냐의 문제가 아니라 Mixpanel에 BI를 언제 추가할 준비가 되느냐의 문제인 것입니다. 제품 분석은 언제나 필요하며 데이터에 대해 투자할 준비가 되었다면 BI 도구와 함께 사용하는 것이 가장 효과적입니다.

위협 인텔리전스의 정의

위협 인텔리전스는 사이버 보안 전문가가 사이버 공격에 대해 정리하고 분석한 증거 기반 정보입니다. 이 정보에는 다음 내용이 포함될 수 있습니다.

  • 공격의 메커니즘
  • 공격이 발생 중인지 파악하는 방법
  • 다양한 유형의 공격이 비즈니스에 영향을 미치는 경로
  • 공격을 방어하는 방법에 대한 행동 위주의 조언

오늘날 제로데이 공격, 맬웨어, 피싱, 중간자 공격, 서비스 거부 공격 등 다양한 형태의 사이버 공격이 일상적으로 발생합니다.

소프트웨어 정의 네트워킹 초보자

초보자를 위한 SDN

SDN의 내장된 보안 기능으로 인프라의 효율을 근본적으로 개선하고, 클라우드 및 컨테이너의 시대에 네트워크 복잡성 관리를 위한 새로운 모델을 만드는 방법을 알아 보십시오.

관련 주제

사이버 범죄자가 공격할 새로운 취약점을 발견함에 따라 컴퓨터 시스템과 네트워크에 대한 다양한 공격 방법은 끊임없이 진화합니다. 조직은 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 활용하여 새로운 위협에 대한 정보를 계속해서 인지하면서 스스로를 보호할 수 있습니다. 사이버 보안 전문가는 공격에 관해 수집한 정보를 정리, 분석, 개선하여 새로운 내용을 학습하고 이를 활용하여 보다 효율적으로 비즈니스를 보호합니다.

또한 위협 인텔리전스(또는 보안 인텔리전스)는 진행 중인 공격을 중단하거나 완화하는 데 도움을 주기도 합니다. IT 팀에서 공격에 대해 더 잘 이해할수록, 그 대응 방법에 대해 정보를 기반으로 한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

위협 인텔리전스의 유형

기술적이지 않은 개략적인 정보로부터 특정 공격에 관한 기술 세부 정보에 이르기까지, 다양한 유형의 위협 인텔리전스가 존재합니다. 다음은 기술 지표 및 도구 위협 인텔리전스의 몇 가지 유형입니다.

  • 전략적: 전략적 위협 인텔리전스는 위협을 맥락에 맞게 파악하는 개략적인 정보입니다. 이는 조직의 임원진에게 제시될 수 있는 기술적이지 않은 정보에 해당합니다. 전략적 위협 인텔리전스의 예로는 비즈니스 의사 결정으로 인해 조직이 어떻게 사이버 공격에 취약해질 수 있는지에 대한 위험 분석을 들 수 있습니다.
  • 전술적: 전술적 기술 지표 및 도구 위협 인텔리전스에는 공격 벡터, 도구, 공격자가 사용하는 인프라, 대상 비즈니스 또는 기술 유형, 회피 전략 등 위협과 이에 대한 방어가 이루어지는 방식의 세부 정보가 포함됩니다. 이는 조직에서 다양한 공격 유형의 대상이 될 가능성이 얼마나 높은지도 파악하는 데 도움이 됩니다. 사이버 보안 전문가는 정보를 기반으로 보안 제어 및 방어 관리에 관한 의사 결정을 내리는 데 전술적 정보를 활용합니다.
  • 실무적: 실무적 위협 인텔리전스는 IT 부서에서 특정 공격에 대해 조치를 취하는 적극적 위협 관리의 일환으로 사용할 수 있는 정보입니다. 공격의 성격과 시점에 관한 정보뿐 아니라 공격의 의도에 관한 정보도 포함되어 있습니다. 이 정보는 공격자로부터 직접 수집하는 것이 이상적이며, 그러므로 획득하기 어려운 정보이기도 합니다.
  • 기술적: 기술적 위협 인텔리전스는 공격이 발생하고 있다는 구체적인 증거 또는 침해 지표(IOC)입니다. 위협 인텔리전스 도구 중 일부는 인공 지능을 사용하여 피싱 캠페인의 e-메일 콘텐츠, C2 인프라의 IP 주소, 알려진 맬웨어 샘플의 아티팩트 등의 지표를 스캔하기도 합니다.

위협 인텔리전스의 역할

조직은 위협 인텔리전스와 사이버 위협 도구를 사용하여 다양한 유형의 공격과 이에 대응하는 최선의 방법을 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 사이버 위협 인텔리전스는 이미 발생한 공격을 완화하는 데 도움이 됩니다. 조직의 IT 부서에서는 자체적으로 위협 인텔리전스를 수집하거나 최적의 보안 모범 사례에 관한 정보와 조언을 수집하는 위협 인텔리전스 서비스를 활용할 수 있습니다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)을 채택한 조직은 위협 인텔리전스를 사용하여 특정 유형의 사이버 공격을 막을 수 있도록 네트워크를 신속하게 재구성할 수 있습니다.

위협 인텔리전스가 중요한 이유

위협 인텔리전스를 활용할 경우 조직은 사이버 공격에 단순히 대응하는 데 그치지 않고 적극적으로 사전 조치를 취할 수 있습니다. 보안 취약점, 위협 지표, 위협의 진행 방식에 대한 이해가 없으면 사이버 공격을 효과적으로 막아낼 수 없습니다. 위협 인텔리전스를 통해 이러한 공격을 예방하고 신속하게 억지할 수 있으므로 비즈니스는 수십만 달러의 비용을 절감할 수 있습니다. 위협 인텔리전스는 네트워크 보안과 클라우드 보안 등 모든 수준의 기업 보안 제어를 향상시킬 수 있습니다.

일반적인 침해 지표

보안 인력이 올바른 위치에서 비정상적인 동작을 감시할 경우, 공격이 발생 중이거나 발생했다는 양상을 찾을 수 있는 경우가 많습니다. 이러한 노력에 인공 지능이 크게 도움이 될 수 있습니다. 다음은 IOC에 일반적으로 포함되는 항목입니다.

  • 권한이 부여된 사용자 계정의 비정상적인 활동: 공격자는 더 높은 계정 권한을 획득하거나, 침해를 입은 계정으로부터 더 높은 권한을 가진 다른 계정으로의 이동을 시도하는 경우가 많습니다.
  • 로그인 이상: 승인되지 않은 파일에 액세스하려는 근무 외 시간 로그인, 전 세계 여러 IP에서 동일한 계정에 대해 빠르고 연속적으로 이루어지는 로그인, 존재하지 않는 사용자 계정에 의한 로그인 실패 등은 모두 무언가 잘못되었음을 나타내는 신호에 해당됩니다.
  • 데이터베이스 읽기 용량 증가: 데이터베이스 읽기 용량이 급증했다면 이는 비정상적으로 큰 용량의 데이터(예: 데이터베이스에 보관된 모든 신용 카드 번호)를 추출하고 있다는 신호일 수 있습니다.
  • 비정상적인 DNS 요청: 특정 호스트에 대한 DNS 요청의 급증 및 외부 호스트에 대한 DNS 요청 패턴은 조직 외부의 누군가가 명령과 제어 트래픽을 전송하고 있다는 의미일 수 있으므로 모두 위험 신호에 해당합니다.
  • 동일한 파일에 대한 대규모 요청: 사이버 범죄 활동의 많은 부분이 반복적인 공격과 관련되어 있으며, 이러한 공격은 누군가 취약점을 찾고 있다는 사실을 의미할 수도 있습니다. 예를 들어, 동일한 파일에 500건의 요청이 이루어진다면 이는 누군가 약점을 찾기 위해 다양한 방법을 시도 중이라는 의미일 수 있습니다.
  • 이유 없는 구성 또는 시스템 파일 변경: 신용 카드 수확 도구를 찾는 것은 쉽지 않지만, 해당 도구를 설치하면서 발생하는 시스템 파일 변경 사항은 쉽게 찾을 수 있습니다.

사용 가능한 위협 인텔리전스 도구

다양한 위협 인텔리전스 도구가 판매되고 있으며 오픈 소스 커뮤니티를 통해 무료로 제공되기도 합니다. 모든 도구는 위협 인텔리전스 수집 방식에서 조금씩 다른 접근 방식을 취합니다.

  • 맬웨어 디셈블러: 이 도구는 맬웨어의 작동 방식을 파악하고 향후 유사한 공격을 막는 방법을 판단하기 위해 맬웨어를 리버스 엔지니어링합니다.
  • 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 도구: SIEM 도구를 사용하면 보안 팀에서는 네트워크를 실시간으로 모니터링하여 비정상적인 행동과 의심스러운 트래픽에 관한 정보를 수집할 수 있습니다.
  • 네트워크 트래픽 분석 도구: 네트워크 트래픽 분석 도구는 네트워크 정보를 수집하고 네트워크 활동을 기록하여 침입을 보다 쉽게 탐지할 수 있도록 돕는 정보를 제공합니다.
  • 위협 인텔리전스 커뮤니티 및 리소스 컬렉션: 자유롭게 액세스할 수 있으며, 알려진 침해 지표와 위협에 대해 커뮤니티에서 생성한 정보를 취합하는 웹사이트는 위협 인텔리전스의 중요한 소스가 될 수 있습니다. 이러한 커뮤니티 중에는 공동 연구를 지원하고 위협 예방 또는 퇴치 방법에 관해 실행 가능한 조언을 제공하는 곳도 있습니다.

새로운 위협을 인지하고 이를 회피하는 방법을 파악하는 조직은 공격이 발생하기 전에 예방 조치를 취할 수 있습니다. 모든 조직은 위협 인텔리전스를 수집하고 검토하는 작업을 기업 보안 전략의 일부로 포함해야 합니다.


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