네트워크 보안에서 edr은 무엇을 의미합니까?

EDR에는 다음이 포함됩니다. 엔드포인트, 엔드포인트 탐지 및 대응 센터, 시각적 표시 세 부분 시스템 프레임워크는 그림과 같습니다.

엔드포인트: EDR에서 엔드포인트에는 정보 보고만 있습니다. 보안 강화, 행위 모니터링, 능동 파일 모니터링, 신속 대응, 보안 포렌식 등 기본 기능은 엔드포인트 운영 정보를 엔드포인트 탐지 및 대응 센터에 보고하는 동시에 발행된 보안 정책, 대응, 포렌식 지시를 실행하는 역할을 담당합니다. .

엔드포인트 탐지 및 대응 센터: 자산 검색, 보안 강화, 위협 탐지, 대응 포렌식 및 기타 센터로 구성됩니다.

시각화: 다양한 엔드포인트 보안 위협에 대한 실시간 가시성과 제어 가능성을 표시하고, 보안 위협 발견 및 처리의 복잡성을 줄이고, 사용자가 보안 위협에 보다 빠르고 지능적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.

위협 유형 탐지

• 악성 프로그램(범죄, 랜섬웨어 등)

• 파일 없는 공격

• 적법한 애플리케이션 남용

• 의심스러운 사용자 활동 및 행동

기능 유형 및 컬렉션 유형

• EDR은 알고리즘이 위협을 감지하고 대처할 뿐만 아니라 경고 및 공격 데이터 관리를 단순화한다는 점에서 독특합니다. 행동 분석을 사용하여 사용자 활동을 실시간으로 분석하면 엔드포인트를 방해하지 않고 잠재적인 위협을 즉시 감지할 수 있습니다. 공격 데이터를 분석 가능한 이벤트에 병합하고 바이러스 백신 및 기타 도구와 함께 작동하여 안전한 네트워크를 제공함으로써 법의학 분석 기능을 향상시킵니다.

• 엔드포인트 탐지 및 대응은 재부팅할 필요 없이 엔드포인트에 설치된 센서를 통해 실행됩니다. 이 모든 데이터는 함께 연결되어 장치의 위치에 관계없이 엔드포인트 활동에 대한 완전한 그림을 형성합니다.

주요 기술

지능형 샌드박스 기술

다양한 가상 자원을 시뮬레이션하여 엄격하게 통제되고 고도로 격리된 프로그램 운영 환경을 구축하고, 실행 및 추출을 통해 의심 코드의 동적 행위 분석을 위한 핵심 기술 의심스러운 코드 실행 중 행동 정보를 분석하여 알려지지 않은 악성 코드를 빠르게 식별합니다.

머신러닝 기술

은 다학문적 학제간 지식이자 인공지능 분야의 핵심으로, 컴퓨터가 어떻게 인간의 학습 행동을 시뮬레이션하고 새로운 기술을 습득하여 기존 지식 시스템을 재구성하는지 연구하는 데 특화되어 있습니다. , 그리고 지속적으로 자체 성능을 향상시킵니다. 대규모 데이터 마이닝 처리에서는 자동 분석을 통해 패턴을 획득하고, 이러한 패턴을 활용하여 알려지지 않은 데이터를 예측할 수 있습니다.

디지털 포렌식 기술

디지털 포렌식이란 컴퓨터, 네트워크, 전자 장치 프로세스 등 디지털 장치에 존재하는 충분히 신뢰할 수 있고 설득력 있는 디지털 증거를 확인, 보호, 추출 및 보관하는 것을 말합니다. EDR에서 디지털 포렌식은 클라우드 컴퓨팅 환경 포렌식, 스마트 터미널 포렌식, 빅데이터 포렌식 등 핵심 기술을 극복하고 엔드포인트 침입 전자 증거를 자동으로 찾아 수집하며 포렌식 분석의 기술적 임계값을 낮추고 포렌식 효율성과 분석의 정확성을 향상시켜야 합니다. 결과 엔드포인트 보안 사고 조사 및 사이버 범죄 퇴치를 위한 기술 지원을 제공합니다.

EDR 장점 및 단점

장점

• EDR은 공격을 정확하게 식별할 수 있는 고유한 장점을 가지고 있습니다. 엔드포인트는 공격 및 방어 대결의 주요 전장입니다. EDR을 통해 엔드포인트에 방어를 구현하면 보안 데이터를 보다 종합적으로 수집하고, 보안 위협을 정확하게 식별하며, 보안 공격의 성공 여부를 정확하게 판단하고, 보안 사고 발생 프로세스를 정확하게 복원할 수 있습니다.

• EDR은 엔드포인트 보안 방어의 전체 라이프사이클을 완벽하게 포괄합니다. 다양한 보안 위협 이벤트에 대해 EDR은 발생 전, 도중, 발생 후에 해당 보안 탐지 및 대응 조치를 수행할 수 있습니다. 보안 사고 발생 전 실시간으로 클라이언트 보안 데이터를 선제적으로 수집하고, 보안 사고 발생 시에는 이상 행위 탐지, 지능형 샌드박스 분석 등 다양한 보안 엔진을 통해 사전에 보안 위협을 탐지하고 예방합니다. 보안 사고가 발생하면 엔드포인트 데이터를 통해 출처를 추적하세요.

• EDR은 다양한 네트워크 아키텍처와 호환됩니다. EDR은 기존 컴퓨터 네트워크, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 네트워크 아키텍처에 폭넓게 적용할 수 있으며 다양한 유형의 엔드포인트에 적용할 수 있으며 네트워크 및 데이터 암호화의 영향을 받지 않습니다.

• EDR은 관리자가 보안 위협에 지능적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. EDR은 보안 위협의 검색, 격리, 복구, 해결, 조사, 분석 및 포렌식과 같은 일련의 작업을 자동으로 완료할 수 있으므로 보안 위협 발견 및 처리의 복잡성이 크게 줄어들고 사용자가 보안 위협에 더 많이 대응할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 빠르고 지능적으로.

단점

• EDR의 한계는 기존 엔드포인트 보안 방어 기술을 완전히 대체할 수 없다는 점입니다. EDR은 안티바이러스, 호스트 방화벽, 호스트 침입 탐지, 패치 강화, 주변 장치 제어, 소프트웨어 화이트리스트 등 기존 엔드포인트 보안 방어 기술과 보완적인 관계를 갖고 있으며 대체 기술이 아닙니다.

기술적 전제 조건

EDR을 사용하거나 더 잘 이해하려면 몇 가지 지식을 알아야 EDR의 원리와 방법을 더 잘 사용하고 이해할 수 있습니다.

• Linux 환경, Python 또는 Shell, Java에 익숙함

• hadoop, Spark 등과 같은 빅 데이터 구성 요소에 익숙함

• 데이터 마이닝 및 분석(예: 위험 수준 분류)에 익숙함 , 데이터 통계 기술(일부 신뢰도 계산 등), 머신러닝 기술(분류 검출 등), 딥러닝 기술, 빅데이터 분석 기술(주로 상관관계 분석), 퍼널 분석 방법 등

• mysql 또는 nosql 데이터베이스, 중앙 집중식 스토리지 데이터베이스, 분산 스토리지 데이터베이스에 익숙합니다.

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