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컴플라이언스 준수와 개인정보보호Technology/로그관리 및 분석(SIEM) 2023. 11. 23. 12:00
안녕하세요.인스피언입니다. 디지털 시대에서 고객의 개인정보 보호는 기업에게 있어서 가장 중요한 책임이 되었습니다.기업들이 고객의 데이터를 안전하게 관리하는 것은 고객의 불만을 방지하고 신뢰를 구축함에 있으며 이를 위해 고객의 개인정보를 보호하는 다양한 기술적 전략을 필요로 합니다. 그러나 기술적인 문제 이전에 정부의 각종 규제와 지침이라는 1차적인 과제가 존재합니다.오늘은 컴플라이언스와 관련하여 기업들이 취하는 통합로그분석에 대해 알아보도록 하겠습니다. 정부의 정보보안 지침이 강화되기까지 최근 몇 년 동안 정부가 컴플라이언스를 강화한 근거는 다양한 사회적, 기술적 변화에 기인합니다. Direct-X를 비롯하여 개인의 정보보안은 개인의 책임이었던 과거와는 달리, 기업이나 공기관의 서버에 저장..
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통합로그와 디지털 트렌스포메이션의 현재Technology/로그관리 및 분석(SIEM) 2023. 11. 16. 12:00
안녕하세요.인스피언입니다. 연초에 현업에서 거론되었던 디지털 트랜스포메이션은 2023년이 거의 끝나가는 현재에도 초기 단계에 있습니다. 하지만 그 중요성이 점차 커지고 있으며, 많은 기업들이 디지털 트랜스포메이션을 구축하기 위해 통합로그를 도입하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 한국에서도 통합로그를 활용한 디지털 트랜스포메이션이 활발히 진행되고 있습니다.정부는 공공기관의 통합로그 도입을 추진하고 있으며, 민간 기업들도 통합로그 솔루션 도입에 관심을 보이고 있습니다.한국의 통합로그 솔루션 시장은 2022년 기준으로 약 2,000억 원 규모로 추정되며, 연평균 20% 이상의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 통합로그를 활용한 디지털 트랜스포메이션은 기업의 경쟁력을 높이고, 비즈니스 혁신을 가속화하는 데 ..
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로그 분석의 정확도와 효율성의 향상Technology/로그관리 및 분석(SIEM) 2023. 11. 9. 12:00
안녕하세요.인스피언입니다. 로깅은 사이버 보안에서 중요한 역할을 합니다. 특히 로그 분석은 네트워크의 비정상적인 활동을 감지하고 침해 사고를 파악하는 데 필수적인 과정입니다. 그러나 로그 데이터의 양이 방대하고 복잡하기 때문에, 이를 정확하고 효율적으로 분석하는 것은 매우 어려운 작업입니다. 오늘의 포스팅에서는 로그 분석의 정확도와 효율성을 높이는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 로그 데이터의 수집 및 정제 로그 분석의 정확도를 높이기 위한 첫걸음은 로그 데이터를 적절하게 수집하는 것입니다. 모든 시스템과 장비에서 생성되는 로그를 무분별하게 수집하는 것이 아니라, 중요도에 따라 선별하여 수집하게 됩니다. 중요한 데이터를 식별하는 것은 물론, 로그의 형식이 표준화되고 일관성을 가질 수 있도록 정제하는 과..
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인공지능과 머신러닝: 현대 사회의 변화를 주도하는 기술Technology/로그관리 및 분석(SIEM) 2023. 11. 2. 12:00
안녕하세요.인스피언입니다. 현대 사회는 디지털 정보의 홍수 속에서 빠르게 변화하고 있으며 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이라는 두 가지 핵심 기술이 자리하고 있습니다. 의료 분야를 시작으로 산업의 전반에 스며든 AI는 이미 질병 진단 분야에서 큰 역할을 하고 있습니다. 기존에는 의사의 경험과 직관에 의존했던 진단 과정이, AI의 도움으로 훨씬 정확하고 빠르게 이루어져서 개인의 유전체 정보와 생체 데이터를 분석해 개인화된 치료 계획을 제안하는 것도 가능해졌습니다. 가장 눈에 띄는 변화는 아마도 자동차 및 교통 분야일 것입니다. 자율주행 차량의 등장은 우리의 이동 방식을 완전히 바꾸어 놓을 가능성이 높습니다. 교통사고의 감소, 교통 체증의 해소, 그리고 새로운 이동 서비스의 등장은 자율..
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로그 표준화의 장단점과 방법론_인스피언Technology/로그관리 및 분석(SIEM) 2023. 10. 26. 14:01
안녕하세요.인스피언입니다. 데이터 분석의 세계에서는 다양한 데이터 변환 기법들이 꾸준히 활용되고 있는 추세입니다.그 중에서도 로그 표준화는 실용적인 변환 방법으로 알려져 있고 통합로그 분석을 함에 있어서 자주 언급되는 로그 표준화에 대해서 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 로그 표준화의 장단점 로그 표준화의 가장 큰 장점 중 하나는 비선형 관계의 데이터를 선형화시켜 주는 능력입니다. 많은 실제 세상의 데이터는 복잡한 형태로 나타나기 마련인데, 이러한 데이터를 선형 회귀와 같은 모델에 적용하기 위해서는 선형화하는 과정이 필요합니다. 로그 표준화를 통해 변환을 수행하면, 복잡한 데이터 관계를 더욱 명확하게 이해하고 분석할 수 있게 되어서 로그 표준화는 큰 값을 가진 데이터 포인트나 이상치의 영향을..