차세대 네트워크 패킷 브로커의 등장으로 네트워크 운영 및 보안 도구가 크게 발전했습니다. 이러한 고급 기술을 통해 조직은 더욱 민첩해지고 IT 전략을 비즈니스 이니셔티브에 맞출 수 있었습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 조직이 해결해야 할 네트워크 트래픽 모니터링 사각지대가 여전히 널리 퍼져 있습니다.
네트워크 패킷 브로커(NPB)네트워크 인프라와 모니터링 도구 사이의 중개자 역할을 하는 장치 또는 소프트웨어 솔루션입니다. 네트워크 패킷을 집계, 필터링하고 다양한 모니터링 및 보안 도구에 배포하여 네트워크 트래픽에 대한 가시성을 제공합니다. NPB는 운영 효율성을 향상하고 보안 태세를 강화하는 능력으로 인해 현대 네트워크의 중요한 구성 요소가 되었습니다.
디지털 혁신 이니셔티브가 확산되면서 조직은 수많은 장치와 이기종 프로토콜로 구성된 복잡한 네트워크 인프라에 점점 더 의존하고 있습니다. 이러한 복잡성과 네트워크 트래픽 양의 기하급수적인 증가로 인해 기존 모니터링 도구로는 이를 따라잡기가 어렵습니다. 네트워크 패킷 브로커는 네트워크 트래픽 분산을 최적화하고, 데이터 흐름을 간소화하고, 모니터링 도구의 성능을 향상시켜 이러한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다.
차세대 네트워크 패킷 브로커기존 NPB의 기능을 확장했습니다. 이러한 발전에는 향상된 확장성, 향상된 필터링 기능, 다양한 유형의 네트워크 트래픽 지원 및 향상된 프로그래밍 기능이 포함됩니다. 대량의 트래픽을 처리하고 관련 정보를 지능적으로 필터링하는 기능을 통해 조직은 네트워크에 대한 포괄적인 가시성을 확보하고 잠재적 위협을 식별하며 보안 사고에 신속하게 대응할 수 있습니다.
또한 차세대 NPB는 광범위한 네트워크 운영 및 보안 도구를 지원합니다. 이러한 도구에는 네트워크 성능 모니터링(NPM), 침입 탐지 시스템(IDS), 데이터 손실 방지(DLP), 네트워크 포렌식, 애플리케이션 성능 모니터링(APM) 등이 포함됩니다. 이러한 도구에 필요한 네트워크 트래픽 피드를 제공함으로써 조직은 네트워크 성능을 효과적으로 모니터링하고 보안 위협을 감지 및 완화하며 규제 요구 사항을 준수할 수 있습니다.
그러나 네트워크 패킷 브로커의 발전과 다양한 모니터링 및 보안 도구의 가용성에도 불구하고 네트워크 트래픽 모니터링에는 여전히 사각지대가 있습니다. 이러한 사각지대는 다음과 같은 여러 가지 이유로 발생합니다.
1. 암호화:TLS 및 SSL과 같은 암호화 프로토콜이 널리 채택됨에 따라 네트워크 트래픽에서 잠재적인 위협을 검사하는 것이 어려워졌습니다. NPB는 여전히 암호화된 트래픽을 수집하고 배포할 수 있지만 암호화된 페이로드에 대한 가시성이 부족하여 정교한 공격을 탐지하는 보안 도구의 효율성이 제한됩니다.
2. IoT 및 BYOD:사물 인터넷(IoT) 장치 수가 증가하고 BYOD(Bring Your Own Device) 추세로 인해 조직의 공격 표면이 크게 확대되었습니다. 이러한 장치는 종종 기존 모니터링 도구를 우회하여 네트워크 트래픽 모니터링의 사각지대를 초래합니다. 차세대 NPB는 네트워크 트래픽에 대한 포괄적인 가시성을 유지하기 위해 이러한 장치로 인해 증가하는 복잡성에 적응해야 합니다.
3. 클라우드 및 가상화된 환경:클라우드 컴퓨팅과 가상화된 환경이 널리 채택되면서 네트워크 트래픽 패턴이 더욱 동적으로 변하고 다양한 위치에 분산되었습니다. 기존 모니터링 도구는 이러한 환경에서 트래픽을 캡처하고 분석하는 데 어려움을 겪어 네트워크 트래픽 모니터링에 사각지대를 남깁니다. 차세대 NPB는 클라우드 네이티브 기능을 통합하여 클라우드 및 가상화된 환경에서 네트워크 트래픽을 효과적으로 모니터링해야 합니다.
4. 지능형 위협:사이버 위협은 끊임없이 진화하고 더욱 정교해지고 있습니다. 공격자가 탐지를 회피하는 데 점점 더 능숙해짐에 따라 조직에는 이러한 위협을 효과적으로 식별하고 완화하기 위한 고급 모니터링 및 보안 도구가 필요합니다. 기존 NPB 및 레거시 모니터링 도구에는 이러한 지능형 위협을 탐지하는 데 필요한 기능이 없기 때문에 네트워크 트래픽 모니터링의 사각지대가 발생할 수 있습니다.
이러한 사각지대를 해결하기 위해 조직은 고급 NPB와 AI 기반 위협 탐지 및 대응 시스템을 결합하는 네트워크 모니터링에 대한 전체적인 접근 방식을 채택하는 것을 고려해야 합니다. 이러한 시스템은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 네트워크 트래픽 동작을 분석하고, 이상 현상을 감지하고, 잠재적인 위협에 자동으로 대응합니다. 이러한 기술을 통합함으로써 조직은 네트워크 트래픽 모니터링 사각지대를 연결하고 전반적인 보안 상태를 강화할 수 있습니다.
결론적으로, 차세대 네트워크 패킷 브로커의 등장과 더 많은 네트워크 운영 및 보안 도구의 가용성으로 인해 네트워크 가시성이 크게 향상되었지만 조직이 여전히 인식해야 할 사각지대가 있습니다. 암호화, IoT 및 BYOD, 클라우드 및 가상화 환경, 지능형 위협과 같은 요소가 이러한 사각지대를 야기합니다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하려면 조직은 고급 NPB에 투자하고, AI 기반 위협 탐지 시스템을 활용하고, 네트워크 모니터링에 대한 전체적인 접근 방식을 채택해야 합니다. 이를 통해 조직은 네트워크 트래픽 모니터링 사각지대를 크게 줄이고 전반적인 보안 및 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
게시 시간: 2023년 10월 9일
