AI 기반 SIEM 플랫폼: 90개 보안 엔진을 통한 실시간 위협 인텔리전스

Cypher Sentinel의 AI 기반 SIEM은 160개 제공 기능, 90개 고객용 엔진, 27개 명령군을 갖춘 융합 플랫폼에 위협 탐지 및 SOAR 대응을 통합합니다. 연동 브리지와 API가 기존 보안 도구를 연결하여 현재 운영 중인 환경에 공유 맥락, 예측 분석 및 고급 암호 보호를 더합니다.

Cypher Sentinel은 주권형 배포의 90개 보안 엔진을 기반으로 머신러닝 기반 위협 탐지와 통합 SOAR 자동화를 결합합니다. 양자내성 암호와 동형암호가 플랫폼의 보안 운영을 보호하고, 고객이 구성한 브리지와 API가 기존 도구를 연결합니다. 연동, 데이터 흐름 및 대응 권한은 고객이 정의합니다.

기존 SIEM에 AI 추가

Cypher Sentinel은 현재 운영 중인 보안 환경에 AI 주도 융합 계층을 추가합니다. SIEM을 이벤트 및 조사 정보원으로 유지하면서 브리지와 API로 선택한 엔드포인트, 신원, 네트워크 및 기타 보안 도구를 Cypher Sentinel의 기본 제공 기능과 연결할 수 있습니다. 목표는 이 시스템 전반에서 맥락을 공유하고 방어를 조율하는 것입니다.

기존 SIEM과 함께 작동하는 위협 탐지 플랫폼을 평가하는 팀에 유용한 질문은 추가 계층이 무엇을 제공하는지입니다. 더 넓은 맥락, 기본 제공 보호, 조사 지원 및 승인된 대응이 그 예입니다. 연동 방식을 살펴보고 환경에 적합한 제품, 데이터 흐름 및 조치를 정의하세요.

AI 기반 보안 플랫폼과 SIEM 비교

SIEM은 보안 이벤트를 수집하고 상관 분석하여 탐지와 조사를 지원합니다. 최신 SIEM 제품에는 머신러닝과 자동화가 포함될 수도 있습니다. 사이버보안 융합 플랫폼은 엔드포인트 및 네트워크 보호, 신원 맥락, 위협 인텔리전스, 암호 기술 및 조율된 대응 등 더 광범위한 보안 기능을 공통 운영 모델에 통합합니다.

Cypher Sentinel은 자체 AI 기반 SIEM 및 SOAR 기능을 27개 명령군과 90개 고객용 엔진에 걸친 160개 제공 기능과 결합합니다. 조직은 이러한 기본 제공 기능을 기존 SIEM과 함께 사용할 수 있습니다. 배포 시 시스템 간 맥락 교환 방식과 각 대응 조치를 담당할 플랫폼을 정의합니다.

AI가 탐지와 조사를 지원하는 방식

Cypher Sentinel은 행동 분석과 엔진 간 상관 분석을 조사 워크플로에 통합합니다. 의심스러운 로그인은 엔드포인트 활동, 네트워크 연결 및 민감한 데이터 접근과 함께 검토할 때 더 유용한 정보가 됩니다. AI 운영 모델은 분석가가 이러한 신호를 연결하고 조사 우선순위를 정하며 대응을 준비하도록 돕기 위해 설계되었습니다.

운영 맥락을 반영한 위협 인텔리전스

Cypher Sentinel은 위협 인텔리전스를 탐지 및 대응과 연결합니다. 지표는 영향을 받는 자산, 사용자, 활동 및 주변 이벤트와 함께 검토할 수 있을 때 유용해집니다. 공유 맥락은 팀이 신호 간의 관계를 조사하고 적절한 대응을 선택하도록 돕습니다.

고객이 허용할 인텔리전스 정보원과 외부 연결을 결정합니다. 연동 범위에서는 해당 정보원이 기본 제공 분석 및 이미 사용 중인 보안 도구에 어떻게 기여할지 정의합니다.

AI 주도 운영. 고객이 정의하는 권한.

Cypher Sentinel은 AI 에이전트가 플랫폼 전반에서 탐지, 조사 및 대응을 조율하도록 설계되었습니다. 고객은 권고, 승인된 플레이북 실행 또는 자체 정책 내 자율 대응을 선택합니다. 영향이 큰 조치는 승인을 위해 상향 보고됩니다. 이 운영 모델은 실행 권한을 고객에게 유지하면서 수작업 부담을 줄이고 위협 대응을 가속하도록 설계되었습니다.

신호에서 승인된 대응까지

조사는 기존 SIEM 또는 EDR 시스템의 경보에서 시작할 수 있습니다. Cypher Sentinel의 융합 모델은 해당 신호를 기본 제공 네트워크, 신원 및 위협 인텔리전스의 관련 맥락과 결합합니다. 조사 결과는 승인된 플레이북이나 분석가에 대한 권고의 근거가 될 수 있습니다.

• 연결 — 선택한 연동에 허용된 보안 데이터를 수신합니다.
• 조사 — 신호와 사용 가능한 맥락의 상관관계를 분석하고 영향을 받는 자산을 평가합니다.
• 승인 — 고객의 대응 정책 및 승인 요구 사항을 적용합니다.
• 대응 — 기본 제공 엔진과 구성된 외부 인터페이스를 통해 허용된 조치를 조율합니다.

대응 범위는 배포에 따라 정해집니다. 지원되는 조치, API 권한 및 고객 정책이 실행 가능한 항목을 결정합니다. AI SIEM 자동화는 명확한 권한 위임에서 시작됩니다.

보안 운영을 위한 공통 아키텍처

Cypher Sentinel의 90개 고객용 엔진은 보안 기능을 공통 플랫폼으로 구성합니다. 27개 명령군은 관련 운영 영역을 묶고, 160개 제공 기능은 그 전반에서 사용 가능한 기능을 나타냅니다. 이를 통해 보안팀은 영역 전반에 걸쳐 조사와 대응을 조율할 수 있습니다.

기본 제공 기능은 플랫폼 자체의 분석과 보호를 제공합니다. 연동 브리지와 API는 선택한 외부 제품을 연결합니다. AI SIEM 도구를 평가할 때 이 구분은 중요합니다. 시연에서는 신호의 출처, 이를 분석하는 기능 및 대응을 수행하는 시스템을 보여 주어야 합니다.

정부 및 핵심 인프라를 위한 AI 기반 SIEM

정부 기관과 핵심 인프라 운영자는 보안 텔레메트리의 처리 위치, 접근 가능한 사람 및 대응 조치의 승인 방식을 정의해야 합니다. Cypher Sentinel은 주권형 배포, AI 기반 분석 및 조율된 대응을 동일한 아키텍처에 통합합니다.

이 플랫폼은 제로 트러스트 통제와 고급 암호 기능을 결합합니다. 배포 논의를 통해 정부 또는 핵심 인프라 임무에 필요한 운영 경계, 연결 시스템 및 워크플로를 정할 수 있습니다.

주권형 SIEM 배포 옵션

Cypher Sentinel은 온프레미스 및 주권형 프라이빗 클라우드 환경을 포함하여 고객이 통제하는 인프라에 배포할 수 있습니다. 고객이 보안 처리 위치와 연결 가능한 외부 시스템을 정의합니다. 하이브리드 연동은 선택한 외부 도구를 통제된 워크플로에 포함할 수 있습니다.

격리 또는 에어갭 환경에서는 배포 범위에 사용 가능한 데이터 소스, 모델 운영, 업데이트 및 허용된 전송 절차를 고려해야 합니다. 이러한 선택에 따라 선택한 기능이 고객의 네트워크 경계 내에서 작동하는 방식이 결정됩니다.

엔지니어링 및 검증

Cypher Sentinel의 엔지니어링 방식은 187,000+줄의 TypeScript, 실패 시 빌드를 중단하는 186+개 CI 게이트, 14,200개가 넘는 테스트를 포괄하는 7회 의미론적 감사를 결합합니다. 배포 평가에서는 관련 검증 증거를 고객 환경을 위해 선택한 데이터 소스, 연동 및 워크플로와 연결해야 합니다.