Threat Stack은 이제 F5 Distributed Cloud App Infrastructure Protection (AIP)입니다. 오늘부터 팀과 함께 분산 클라우드 AIP를 사용해 보세요.
Threat Stack의 엔지니어링 담당 RVP인 Chris Ford는 최근 DataBreachToday.com 웨비나에 게스트로 출연했습니다. 이 영상과 대본은 ThreatML과 지도 학습이 조직이 SOC 2, HIPAA, ISO 27001 및 PSI DSS 규정 준수를 유지하면서 클라우드 기반 정보를 안전하게 유지하는 데 도움이 되는 혁신적인 방법에 초점을 맞춥니다.
톰 필드, DataBreachToday.com: 조직의 보안을 유지하는 것이 무엇보다 중요하지만, 규정 준수 감사는 우리에게 엄청난 시련입니다. [지도 학습을 통한 ThreatML]이 규정 준수에 도움이 될 수 있습니까?
크리스 포드, 위협 스택 / F5: 물론입니다. 일반적으로 [규정 준수]는 Threat Stack과 같은 도구에 대한 주요 구매 동인 중 하나입니다. 클라우드 기반 인프라, 특히 퍼블릭 클라우드에서 워크로드를 실행하는 경우 PCI-DSS와 같은 업계 규정이나 주 및 연방 데이터 개인 정보 보호법, 심지어 SOC 2 Type 2와 같은 클라우드 보안 표준을 준수해야 합니다.
항상 알고 싶은 몇 가지 행동이 있습니다. 특히 감사원에 규정 준수를 입증할 때 그렇습니다. 머신 러닝 모델이 결과를 강조하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 탐지 기록이 있어야 하는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다. PCI-DSS나 SOC 2 Type 2와 같은 규정이 적용되는 클라우드 인프라의 동작입니다. 규칙은 이런 행동을 표시하는 데 매우 효과적인 방법이 될 수 있다.
Threat Stack이 해당 프로세스에 도움을 줄 수 있는 부분은 데이터를 수집하고 사용자가 감사자에게 전달할 수 있는 보고서를 생성하는 것입니다. 이는 해당 규정 준수 프레임워크의 개별 항목별 요구 사항에 따라 모니터링하고 있다는 증거를 보여주거나 제공하는 것입니다. 그래서 이것은 말하기에 아주 좋고 쉬운 방법입니다. “그래요, 여기요: 우리는 PCI-DSS나 SOC 2와 같은 것에 따라 모니터링하고 있습니다."
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