차세대 네트워크 패킷 브로커의 증가는 네트워크 운영 및 보안 도구의 상당한 발전을 가져 왔습니다. 이러한 고급 기술을 통해 조직은 IT 전략을 비즈니스 이니셔티브와 더 민첩하게 만들고 IT 전략을 조정할 수있었습니다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 조직이 해결해야 할 사각 지대가 여전히 일반적인 네트워크 트래픽 모니터링이 있습니다.
네트워크 패킷 브로커 (NPBS)네트워크 인프라와 모니터링 도구 사이의 중개자 역할을하는 장치 또는 소프트웨어 솔루션입니다. 이를 통해 네트워크 패킷을 다양한 모니터링 및 보안 도구에 집계, 필터링 및 배포하여 네트워크 트래픽에 대한 가시성을 가능하게합니다. NPB는 운영 효율성을 향상시키고 보안 자세를 향상시키는 능력으로 인해 현대 네트워크의 중요한 구성 요소가되었습니다.
디지털 혁신 이니셔티브의 확산으로 조직은 수많은 장치와 이기종 프로토콜로 구성된 복잡한 네트워크 인프라에 점점 더 의존하고 있습니다. 네트워크 트래픽 볼륨의 기하 급수적 인 성장과 함께 이러한 복잡성은 기존 모니터링 도구를 유지하기가 어렵습니다. 네트워크 패킷 브로커는 네트워크 트래픽 배포를 최적화하고 데이터 흐름을 간소화하며 모니터링 도구의 성능을 향상시켜 이러한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다.
차세대 네트워크 패킷 브로커전통적인 NPB의 기능을 확장했습니다. 이러한 발전에는 확장 성 향상, 개선 된 필터링 기능, 다양한 유형의 네트워크 트래픽 지원 및 프로그래밍 가능성 향상이 포함됩니다. 대량의 트래픽을 처리하고 관련 정보를 지능적으로 필터링하는 기능을 통해 조직은 네트워크에 대한 포괄적 인 가시성을 얻고 잠재적 인 위협을 식별하며 보안 사고에 신속하게 대응할 수 있습니다.
또한 차세대 NPBS는 광범위한 네트워크 운영 및 보안 도구를 지원합니다. 이러한 도구에는 네트워크 성능 모니터링 (NPM), 침입 감지 시스템 (IDS), 데이터 손실 예방 (DLP), 네트워크 법의학 및 APM (Application Performance Monitoring)이 포함됩니다. 이러한 도구에 필요한 네트워크 트래픽 피드를 제공함으로써 조직은 네트워크 성능을 효과적으로 모니터링하고 보안 위협을 감지 및 완화하며 규제 요구 사항을 준수 할 수 있습니다.
그러나 네트워크 패킷 브로커의 발전과 다양한 모니터링 및 보안 도구의 가용성에도 불구하고 네트워크 트래픽 모니터링에는 여전히 사각 지대가 있습니다. 이 사각 지대는 몇 가지 이유로 인해 발생합니다.
1. 암호화 :TLS 및 SSL과 같은 암호화 프로토콜을 광범위하게 채택함으로써 네트워크 트래픽을 잠재적 인 위협에 대해 검사하기가 어려워졌습니다. NPBS는 여전히 암호화 된 트래픽을 수집하고 배포 할 수 있지만 암호화 된 페이로드에 대한 가시성 부족은 정교한 공격을 감지하는 데있어 보안 도구의 효과를 제한합니다.
2. IoT 및 BYOD :IoT (Internet of Things) 장치와 BYOD (Bring Your Own Device) 트렌드가 증가함에 따라 조직의 공격 표면을 크게 확장했습니다. 이 장치는 종종 전통적인 모니터링 도구를 우회하여 네트워크 트래픽 모니터링의 사각 지대로 이어집니다. 차세대 NPB는 네트워크 트래픽에 대한 포괄적 인 가시성을 유지하기 위해 이러한 장치가 도입하는 복잡성에 적응해야합니다.
3. 클라우드 및 가상화 된 환경 :클라우드 컴퓨팅 및 가상화 된 환경의 광범위한 채택으로 네트워크 트래픽 패턴은 다양한 위치에서 더욱 역동적이되고 분산되었습니다. 전통적인 모니터링 도구는 이러한 환경에서 트래픽을 캡처하고 분석하기 위해 노력하여 네트워크 트래픽 모니터링에 사각 지대가 남습니다. 차세대 NPB는 클라우드 및 가상화 된 환경에서 네트워크 트래픽을 효과적으로 모니터링하기 위해 클라우드 네이티브 기능을 통합해야합니다.
4. 고급 위협 :사이버 위협은 끊임없이 발전하고 있으며 더욱 정교 해지고 있습니다. 공격자가 회피 감지에 더 능숙 해짐에 따라 조직은 이러한 위협을 효과적으로 식별하고 완화하기 위해 고급 모니터링 및 보안 도구가 필요합니다. 기존의 NPBS 및 레거시 모니터링 도구에는 이러한 고급 위협을 감지하는 데 필요한 기능이 없어 네트워크 트래픽 모니터링의 사각 지대를 초래할 수 있습니다.
이러한 사각 지대를 해결하기 위해 조직은 고급 NPB와 AI 기반 위협 감지 및 응답 시스템을 결합한 네트워크 모니터링에 대한 전체적인 접근 방식을 채택하는 것을 고려해야합니다. 이 시스템은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 네트워크 트래픽 동작을 분석하고 이상을 감지하며 잠재적 인 위협에 자동으로 대응합니다. 이러한 기술을 통합함으로써 조직은 네트워크 트래픽 모니터링 사각 지대를 연결하고 전반적인 보안 자세를 향상시킬 수 있습니다.
결론적으로, 차세대 네트워크 패킷 브로커의 증가와 더 많은 네트워크 운영 및 보안 도구의 가용성은 네트워크 가시성을 크게 향상 시켰지만, 여전히 조직이 알아야 할 사각 지점이 있습니다. 암호화, IoT 및 BYOD, 클라우드 및 가상화 된 환경 및 고급 위협과 같은 요인은 이러한 사각 지대에 기여합니다. 이러한 과제를 효과적으로 해결하기 위해 조직은 고급 NPBS에 투자하고 AI 기반 위협 감지 시스템을 활용하며 네트워크 모니터링에 대한 전체적인 접근 방식을 채택해야합니다. 그렇게함으로써 조직은 사각 지대를 네트워크 트래픽 모니터링하고 전반적인 보안 및 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
후 시간 : 10 월 -9-2023
