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“제로 트러스트 전제 조건, 자산 식별과 관리“(데이터넷.23.12.03)

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2023-12-04
조회수 349

세피오, L1 계층 기기 가시화해 제로 트러스트 위한 자산 식별 완성
디지털 핑거프린트·위협 인텔리전스·AI/ML 분석으로 자산 관리와 위협 평가


[데이터넷] 제조사 A사 베트남 법인에서 생산 라인이 멈추는 사고가 발생했다. 그 원인을 확인한 결과, 특정 파트에서 네트워크에 비인가 장비 연결을 테스트하는 중 대량의 트래픽이 발생한 것으로 드러났다. 공장 내 네트워크와 IT 자산 현황에 대해 관리부서와 현장부서가 파악하고 있는 것이 달라 이러한 사고가 일어나게 된 것이다.

|한은혜 에스에스앤씨 대표|

국내 B사는 해안 철책을 위해 국산 장비로 구성한 경비용 CCTV 260대가 사실은 중국산이라는 뉴스를 접하고, 자사 OT 망에서 운영되고 있는 CCTV가 도입 당시 작성된 문서와 실제 운영중인 자산이 동일한지 시스템을 통해 실시간 파악하는 것이 필요하다고 생각했다.

L1, 물리·전기 신호로 식별해야

기술이 발전하고 조직의 규모가 커지면 관리해야 되는 장비와 정보가 많아진다. 조직은 전체 자산을 보호할 수 있는 강력한 자산 장치를 구현해야 한다. 자산 위험을 관리하려면 자산 위치, 사용자 행동, 규정 준수 요구 사항, 장치 접근성, 비즈니스 중요도, 해킹 등 다양한 요소를 고려하는 세분화된 접근 방식이 필요하다. 또한 자산의 장치 다양성, 데이터 과부하, 끊임없이 변화하는 위협 환경에 대한 대비해야 된다.


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