악용 가능한 항목을 입증하세요. 공격자가 먼저 하기 전에.

Singularity Cloud Native Security는 Offensive Security Engine을 사용하여 실제 외부 공격자를 모방함으로써 어떤 노출이 단지 이론적으로 취약한 것이 아니라 실제로 악용 가능한지 검증합니다. 그런 다음 Attack Path Analysis를 사용하여 이러한 노출이 어떻게 연결되어 완전한 킬 체인을 형성하는지 매핑하고, DSPM을 사용하여 민감한 데이터가 공격 경로상에 있는지 식별합니다. 

이 증거 기반 접근 방식은 분석가 효율성을 최대 66%까지 높이고 실제 위험을 초래하는 노출에 대한 수정 조치에 집중하게 합니다.

Attack Path Analysis는 잘못된 구성, 과도한 권한, 취약점과 같은 개별 클라우드 노출이 어떻게 연결되어 초기 액세스부터 중요 자산까지 악용 가능한 경로를 형성하는지 매핑합니다. 

이는 개별 발견 사항만으로는 맥락이 부족하기 때문에 중요합니다. 아무 데도 이어지지 않는 잘못된 구성은 우선순위가 낮지만, 동일한 잘못된 구성이 악용 가능한 리소스 체인을 통해 민감한 데이터와 연결되면 치명적입니다. Attack Path Analysis는 이러한 구분을 제공합니다.

DSPM (Data Security Posture Management)은 클라우드 환경과 AI 학습 파이프라인 전반에서 민감한 데이터의 검색 및 분류를 자동화합니다. Singularity Cloud Native Security는 DSPM을 Attack Path Analysis와 통합하여 팀이 노출이 존재하는 위치뿐 아니라 민감한 데이터가 영향 범위 내에 있는지도 확인할 수 있도록 합니다. 이를 통해 데이터 보안이 악용 가능성과 직접 연결되어 더 스마트한 수정 우선순위 지정이 가능해집니다.

AI-SPM (AI Security Posture Management)은 클라우드 환경 전반에 배포된 AI 모델, 서비스 및 데이터 흐름에 대한 가시성을 제공합니다. 조직이 AI 도구와 서비스를 도입함에 따라 AI-SPM은 보안 팀에 해당 사용을 관리하고, AI 워크로드에 특화된 잘못된 구성 및 데이터 노출 위험을 식별하며, AI 배포가 보안 및 규정 준수 정책에 부합하도록 보장하는 데 필요한 가시성을 제공합니다.

대부분의 클라우드 보안 도구는 이론적 위험과 입증된 위험을 구분하지 않은 채 수천 건의 발견 사항을 생성합니다. Singularity Cloud Native Security는 Offensive Security Engine을 사용해 실제 악용 가능성을 검증하고 Verified Exploit Paths를 통해 실제 공격 벡터의 증거를 보여줍니다. 

이론적 발견 사항보다 입증된 위험에 초점을 맞춘 이러한 접근 방식은 수동 검증 감소와 자동화된 수정 조치를 통해 분석가 효율성을 66% 개선했으며, 고객들은 보안 문제를 찾는 데 소요되는 시간이 최대 50%까지 감소했다고 보고했습니다.