2026년 사이버 보안 가이드

사이버 보안의 주요 주제와 최신 동향 및 과제, 오늘날 가장 일반적인 위협, 여전히 남아있는 몇 가지 오해와 근본적인 모범 사례에 대해 알아보세요.

피싱, 멀웨어, 내부자 위협을 포함한 사이버 공격은 디지털 시스템에 대한 무단 액세스를 통해 시스템을 비활성화하거나 데이터를 손상시키거나 돈이나 자산을 훔치려는 시도입니다. 한 추정에 따르면 사이버 공격으로 인한 세계 경제의 손실은 2025년까지 연간 미화 10조 5,000억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

데이터 보안의 목표는 클라우드 플랫폼, 온프레미스 시스템, 모바일 디바이스, 애플리케이션 등 어디서나 디지털 정보를 손상, 도난 또는 무단 액세스로부터 보호하는 동시에 효율적이고 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

IAM은 IT 시스템에서 디지털 ID 및 사용자 액세스 권한을 프로비저닝하고 보호하는 데 중점을 둡니다. IAM 도구 및 모범 사례는 적절한 사람만 적시에 적절한 이유로 적절한 리소스에 액세스할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

조직이 퍼블릭, 프라이빗 또는 하이브리드 클라우드 환경에서 운영하든 클라우드 보안 솔루션과 모범 사례는 비즈니스 보안에 대한 내부 및 외부 위협을 해결하는 데 매우 중요하며, 조직의 비즈니스 연속성을 유지하는 데 필수적입니다.

네트워크의 중요한 첫 번째 사이버 보안 방어선인 엔드포인트 보안은 최종 사용자와 데스크톱 및 노트북 컴퓨터, 모바일 디바이스 및 서버를 포함한 엔드포인트 디바이스를 보호합니다.

인프라 보안은 물리적 공격과 사이버 위협으로부터 컴퓨터와 디바이스부터 네트워크 시스템, 데이터 센터 장비, 운영 기술(OT) 및 클라우드 리소스에 이르기까지 모든 필수 IT 시스템과 장비를 보호하는 범위가 더 넓습니다.

취약점 관리는 위협 행위자가 시스템에 무단으로 액세스하거나 사이버 공격을 시작하기 위해 악용할 수 있는 잘못된 구성이나 패치되지 않은 버그와 같은 보안 결함 및 약점을 지속적으로 발견하고 수정하는 것입니다.

공격형 보안에서 사이버 보안 전문가는 위협 행위자와 동일한 도구와 기술을 사용하여 회사의 보안 방어를 테스트하고 취약점이 무기화되기 전에 해결할 수 있도록 취약점을 노출합니다.

인공 지능(AI) 보안은 인공 지능(AI)을 사용하여 조직의 보안태세를 강화하는 프로세스입니다. 조직은 AI 시스템을 통해 위협 탐지, 예방 및 치료를 자동화하여 사이버 공격과 데이터 유출에 더 효과적으로 대처할 수 있습니다.

위협 탐지 및 대응(TDR)은 고급 탐지 방법, 자동화된 대응 능력 및 통합 보안 솔루션을 적용하여 실시간 사이버 위협 탐지 및 완화를 가능하게 합니다.

위협 관리는 사이버 위협과 위협 행위자에 대한 자세한 정보를 자동화와 AI와 결합하여 보안 팀이 사이버 보안 '사각지대'를 방지하고 전반적인 위협 탐지, 예방, 대응 및 복구를 개선할 수 있도록 지원합니다.

관리형 보안에는 조직에서 제공하는 보안 서비스가 포함되며 최대 아웃소싱된 보안 운영 센터(SOC)가 포함됩니다. 관리형 보안을 통해 기업은 자체 대규모 보안 팀과 인프라를 구축하지 않고도 전문적인 최첨단 사이버 보안 보호의 이점을 누릴 수 있습니다.