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사이버 보안 분석이란? 데이터를 보호하는 가장 확실한 방법

기업의 정보 보호 역사는 기업의 역사 못지않습니다. 디지털 기술을 통해 데이터 관리 트랜포메이션이 가능했지만, 사이버 보안 리스크 역시 기하급수적으로 증가했습니다. 데이터에 의존하는 기업은 사회 공학적, 악의적인 내부자, APT, 지능형 악성 코드, 패치가 적용되지 않은 취약점, 인증 정보 유출 등 매일같이 각종 위협에 직면합니다. 

오늘날 디지털 혁신을 이룬 기업은 기술의 모든 장점을 활용하되 새로운 기회와 진화하는 위협 사이에서 절묘한 균형 감각을 발휘해야 합니다. 그러한 균형점에 도달하려면 운영 민첩성을 저하시키지 않으면서 강력한 데이터 보호에 주력하는 선제적이고 적용 가능한 접근 방식이 필요합니다.

급변하는 상황 속에서 기업은 기존의 보안 수단으로는 더 이상 충분하지 않음을 깨닫고 있습니다. 방화벽, 안티바이러스 소프트웨어, 직원 교육은 반드시 필요하지만, 최신 사이버 위협을 차단하는 데 필요한 통합적인 보호 기능을 제공하지는 못합니다. 디지털 자산과 중요 데이터를 보호하려면 기업이 실제로 피해를 입기 전에 새로운 리스크를 예측 및 감지하고 이에 대응하게 해주는 솔루션이 필요합니다.

사이버 분석은 사이버 범죄자와의 지속적인 대치 상황에서 매우 중요한 툴로 부상했으며, 첨단 기술을 활용하여 잠재적인 위협을 식별하고 숨겨진 취약점을 찾아내며 각 기업이 방어 체계를 강화하고 선제적으로 리스크를 완화하는 데 도움을 주는 인사이트를 제공합니다.

사이버 보안 분석 개요

수수께기를 풀 때 단서를 마다하는 사람이 있을까요? 형사가 증거를 수집하고 패턴을 찾은 다음 이를 사용하여 범죄의 스토리를 구성하는 것처럼, 사이버 보안 소프트웨어는 다양한 소스에서 데이터 패턴과 추세를 찾아 분석하여 잠재적인 사이버 위협의 배후에 있는 스토리와 동기를 밝혀냅니다.

사이버 보안 분석을 통해 거시적 관점을 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 외국에서 발생하는 비정상적인 로그인 시도 패턴은 범죄 현장을 오가는 일련의 의심스러운 발자국과 같습니다. 형사와 사이버 보안 분석가 모두 패턴을 인식하고 해석하는 전문 기술을 구사하면서 다음 단계를 결정해야 합니다.

사이버 보안 분석이란 보안 관련 데이터를 수집, 처리, 분석함으로써 실행 가능한 인사이트를 확보하고 기업의 보안 태세를 강화하는 것으로, 데이터 분석, 머신 러닝, 통계 기법을 활용하여 사이버 위협과 취약점을 탐지, 예방, 대응하는 데 중요한 툴입니다. 사이버 위협이 갈수록 더 정교하고 빈번해지는 만큼 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

이 솔루션의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

  • 데이터 수집 네트워크 트래픽, 로그, 엔드포인트, 클라우드 서비스 등 다양한 소스에서 보안 관련 데이터를 수집하여 분석을 위한 통합적인 데이터 세트를 마련합니다.
  • 데이터 처리 수집한 데이터를 정규화하고 필터링하여 불필요한 정보를 없애고 다양한 소스의 데이터를 통합하여 분석 가능한 상태로 준비합니다.
  • 데이터 분석 처리된 데이터에 머신 러닝 알고리즘, 통계 모델, 기타 분석 기법을 적용하여 잠재적인 보안 위협을 나타내는 패턴, 이상 징후, 추세를 식별합니다.
  • 위협 인텔리전스 외부 위협 인텔리전스 피드를 통합하여 알려진 위협, 취약점, 공격 기법에 관한 정보로 분석을 강화합니다.
  • 시각화 대시보드, 리포트 등 사용하기 편리한 형식으로 분석 결과를 제시합니다. 그러면 보다 수월하게 결과를 해석하고 의사 결정자에게 전달할 수 있습니다.
  • 자동화 탐지 및 대응 프로세스를 자동화하여 사이버 보안 운영의 속도와 효율을 높입니다.

사이버 보안 분석의 이점

사이버 보안 분석은 디지털 보안의 판도를 바꾸는 것으로, 잠재적인 보안 위반이 막대한 재정적 피해와 법적 책임, 그리고 이미지 실추를 초래하기 전에 보다 수월하게 문제를 찾아 해결할 수 있도록 지원합니다. 데이터 패턴과 추세를 분석하여 숨겨진 위협을 발견하고 오탐지를 줄이며 리스크의 우선 순위를 지정하므로 사이버 사고 발생 시 보다 효율적이고 효과적으로 대응할 수 있습니다.

향상된 위협 탐지 및 대응

실시간 모니터링과 고급 분석 기술을 사용하여 방대한 데이터를 선별하고 데이터의 미묘한 패턴과 이상 징후를 파악함으로써 잠재적인 위협을 선제적으로 파악할 수 있습니다. 의심스러운 활동을 신속하게 탐지하여 신속하게 대응하면서 리스크를 줄이고 사이버 위협의 영향을 최소화할 수 있습니다. 일례로 알 수 없는 IP 주소에서 보내는 네트워크 트래픽이 갑자기 급증하는 경우 추가 조사를 위해 플래그를 지정합니다. 그러면 피해가 발생하기 전에 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.

보다 효율적인 인시던트 관리

인시던트 발생 시 실시간 사이버 보안 분석을 통해 보안 사고의 성격, 범위, 근본 원인을 통합적으로 파악하므로 기업이 보다 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며 보안 침해를 억제하고 복구하기 위한 개선 조치를 실행할 수 있습니다. 보안 팀은 서둘러 가장 중대한 위협에 우선 순위를 부여하고 처리하면서 문제 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, 랜섬웨어 공격을 조기에 탐지하는 기능을 통해 영향을 받는 시스템을 격리하여 악성 코드의 확산을 방지합니다.

효과적인 리스크 평가 및 완화

상시 모니터링과 분석을 통해 사이버 보안 태세, 취약점, 잠재적 공격 벡터에 관해 더 깊이 있는 인사이트를 확보합니다. 선제적으로 리스크를 평가하고 우선 순위를 지정하는 것은 물론, 목표에 맞는 완화 전략을 마련하고 효과적으로 리소스를 배치하여 소프트웨어 취약점 패치, 엄격한 액세스 제어 적용 등 보안 방어 조치를 강화하면서 잠재적 리스크를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 유통 회사에서 분석을 활용하여 신용 카드 사기의 패턴을 파악하고 더 강력한 인증 기능을 구현하여 고객 데이터를 보호할 수 있습니다.

사이버 보안 분석 툴 구현

각종 취약점을 파악하고 강력한 방어 체제를 구현하고 잠재적인 보안 침해에 신속하게 대응하려면 사후 대응에 머무르지 않는 보안 분석 전략을 개발해야 합니다. 모든 비즈니스의 보안 접근 방식에는 다음과 같은 핵심 요소가 포함되어야 합니다.

  • 데이터 분류 모든 데이터의 가치가 동일하지는 않습니다. 실제로 민감도와 중요도에 따라 데이터를 분류하면, 가장 효과적으로 리소스를 배정하고 보안 조치를 적용할 수 있습니다.
  • 액세스 제어 사용자 인증, 역할 기반 액세스, 상시 데이터 인벤토리 모니터링 등 엄격한 액세스 제어를 적용하여 권한이 있는 사람만 중요 데이터에 액세스할 수 있게 합니다.
  • 암호화 데이터 저장 또는 전송 시 암호화하여 한층 더 확실하게 데이터를 보호합니다. 그러면 권한 없는 사용자가 가로챈 데이터의 맥락을 파악하는 것이 불가능하지는 않아도 더 힘들어질 수 있습니다.
  • 전사적 차원의 보안 교육 및 인식 제고 기술이 다양한 장점을 제공하지만, 기업의 1차 방어선은 여전히 사람입니다. 최고 경영진부터 일반 팀원까지 모두 참여하는 종합적인 보안 교육을 통해 잠재적인 위협, 베스트 프랙티스, 그리고 데이터 보안을 유지하기 위한 각자의 중요한 역할을 학습해야 합니다.
  • 사고 대응 계획 강력한 방어책이 있더라도 여전히 데이터 유출이 발생하는 것이 안타까운 현실입니다. 사고 대응 계획은 보안 사고 발생 시 수행할 단계를 개괄적으로 제시합니다. 피해를 최소화하고 신속한 복구를 진행하기 위한 역할, 책임, 절차를 정의합니다.

보안 분석 툴은 어떤 식으로 작동할까요? 먼저 다음과 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.

  • 비즈니스 애플리케이션
  • 컨텍스트 기반 데이터
  • 엔드포인트 및 사용자 행동 데이터
  • 외부 위협 인텔리전스
  • 방화벽
  • 운영 체제의 이벤트 로그
  • 라우터
  • 바이러스 스캐너

그런 다음 데이터를 조합하여 단일 데이터 세트를 생성합니다. 그러면 보안 팀에서 이러한 데이터 세트를 사용하여 최적의 알고리즘을 적용하는데, 그 결과로 초기 공격 지표를 식별할 검색이 생성됩니다.

보안 분석 툴의 유형

대부분 비즈니스 툴과 마찬가지로, 기업에 적합한 분석 툴을 선택하는 경우 해당 기업의 구체적인 니즈와 목표, 데이터의 규모와 복잡성, 담당 팀의 기술과 전문성, 기존 시스템과의 통합 요구 사항, 분석 솔루션 전용 예산 등 다양한 요인이 작용합니다.

솔루션에 따라 기능은 다르겠지만, 대부분 보안 분석 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 애플리케이션 액세스 및 분석
  • 자동 또는 온디맨드 네트워크 트래픽 분석
  • DNS 분석
  • 이메일 분석
  • 파일 액세스
  • 지리적 위치, IP 컨텍스트
  • ID 및 사회적 유형
  • 위협 인텔리전스
  • 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)

기업에 적합한 사이버 보안 툴에 투자하기 위해서는 다음과 같은 주요 특성을 평가해야 합니다.

  • 행동 분석: 사용자 패턴 및 추세, 디바이스, 애플리케이션을 조사하여 비정상적인 행동 또는 기타 보안 침해/공격 지표를 식별합니다.
  • 외부 위협 인텔리전스: 엄밀히 말해 보안 분석이 아니지만, 외부 소스에서 확보한 새로운 위협, 취약점, 공격 경로에 관한 인사이트를 제공하면서 보안 분석 프로세스를 보완합니다.
  • 포렌식 툴: 현재 진행 중이거나 이전에 발생한 공격을 조사하여 사이버 범죄자가 하나 이상의 시스템에 침투하여 손상시킨 방법을 파악합니다. 향후 해당 기업을 공격에 취약하게 만들 만한 사이버 위협과 보안 취약점도 파악합니다.
  • 네트워크 분석 및 가시성(NAV) 툴은 기업의 네트워크 전반을 돌아다니는 엔드유저 애플리케이션의 트래픽을 분석합니다.
  • 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM): 다양한 툴을 사용하여 실시간 보안 알림 분석을 제공합니다.
  • SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response): 데이터 수집 기능, 분석, 위협 대응을 연계합니다.

AI, 머신 러닝(ML)과 같은 기술을 통해 네트워크를 심층 분석하면서 의심스러운 활동을 모니터링합니다. 각종 툴의 기능을 강화하여 위협을 보다 잘 탐지하고 우선 순위를 지정할 수 있게 합니다. 아울러 학습된 패턴과 과거 데이터를 기반으로 대응 전략을 수립하고 조정하면서 실시간으로 데이터를 추출, 시각화, 분석하여 현재의 위협에 대처하고 미래의 위협을 예측할 수 있습니다.

사이버 보안 분석 vs SIEM

사이버 보안 분석과 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)는 공통의 사이버 보안 목표를 가지고 있지만 분명히 다릅니다.

  • 사이버 보안 분석: 데이터 분석 툴과 기술을 사용하여 데이터 보안 정보를 수집, 처리, 분석함으로써 보안 침해의 지표가 될 만한 패턴과 이상 징후를 발견하고 필요하다면 이러한 사이버 위협에 대응하는 데 중점을 둡니다. 이 선제적이고 예측적인 접근 방식은 고급 분석, AI, ML을 활용하여 잠재적 위협에 관한 인사이트를 제공합니다.
  • SIEM: 보다 전통적인 데이터 보안 접근 방식으로, 주로 보안 이벤트와 로그를 실시간 모니터링하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 서버, 네트워크 디바이스, 보안 시스템 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 상관 관계를 규명함으로써 보안 사고를 발견하고 이에 대응합니다. 사후 대응 중심인 SIEM은 일단 사고가 발생하면 알림을 보내고 인시던트 대응 프로세스를 지원합니다.

이 두 가지 툴이 서로 보완하면서 균형 잡힌 데이터 보안 전략을 구성하고, 해당 기업의 위협 탐지 및 대응 역량을 한층 강화합니다. 분석의 예측 기능과 SIEM의 실시간 모니터링 기능을 조합하여 더 강력하고 선제적인 보안 태세를 구축할 수 있습니다.

사이버 보안 분석의 사용 사례

고급 분석을 활용하여 숨겨진 위협을 보다 쉽고 빠르게 발견하고, 실시간 리스크를 모니터링하며, 보안 침해의 지표가 될 만한 의심스러운 활동을 탐지할 수 있습니다.

이러한 사용 사례는 강력한 보안 태세를 유지하는 데 있어 사이버 보안 분석의 중요성을 보여줍니다.

공격의 지표가 될 만한 패턴을 찾아내는 트래픽 분석

사이버 보안 분석은 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 잠재적 공격의 시그널이 될 만한 이상 징후를 발견합니다. 예를 들어, 비정상적인 트래픽 볼륨 급증, 의심스러운 IP 주소 또는 승인되지 않은 위치로의 데이터 전송 등을 찾아내는데, 이는 데이터 유출, 분산형 서비스 거부 공격 등 각종 공격 활동의 지표가 될 수 있습니다.

실시간 위협 모니터링

사이버 보안 분석은 네트워크 로그, 엔드포인트 활동, 보안 툴 등 다양한 소스의 데이터를 상시 모니터링하고 분석하면서 잠재적인 위협에 관한 실시간 정보를 제공합니다. 덕분에 기업이 심각한 피해를 입기 전에 새로운 리스크를 신속하게 감지하고 대응할 수 있습니다.

내부자 위협 탐지

사이버 보안 분석은 사용자 행동, 액세스 패턴, 데이터 이동을 분석하여 기업이 잠재적 내부자 위협을 식별하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 불만을 품은 직원이나 손상된 계정에서 비롯되었을 수 있는 무단 액세스 시도, 대용량 데이터 전송, 의심스러운 이메일 송수신과 같은 비정상적인 활동을 찾아냅니다.

데이터 유출 시도 파악

사이버 보안 분석의 주요 목표는 데이터 유출, 즉 중요 데이터가 기업의 네트워크 외부로 무단 전송되는 것을 탐지하여 차단하는 것입니다. 분석을 통해 비정상적인 파일 전송, 주요 시스템/데이터베이스와 관련된 비정상적인 네트워크 트래픽 패턴 등 데이터 유출의 지표가 될 만한 패턴을 찾아냅니다.

원격 직원과 내부 직원의 활동 모니터링/내부자 위협 식별

원격 근무 및 클라우드 기반 서비스 이용이 늘어나면서 첨단 사이버 보안 솔루션이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 사이버 분석이 원격 및 내부 직원의 활동을 모니터링하므로 해당 기업이 무단 액세스 시도, 정책 위반, 데이터 보안을 손상시킬 만한 의심스러운 행동 등 각종 잠재적 위협을 발견하는 데 도움이 됩니다.

손상된 계정 탐지

사이버 보안 소프트웨어는 사용자 행동, 로그인 패턴을 비롯하여 각종 의심스러운 활동의 지표를 분석하여 손상된 계정을 찾아냅니다. 그러면 추가적인 무단 액세스를 차단하고, 손상된 계정과 관련된 리스크를 완화할 수 있습니다.

컴플라이언스 입증

사이버 보안 분석의 상세한 로그 및 감사 추적을 통해 해당 기업이 GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS를 비롯한 보안 표준 및 규정을 준수하고 있음을 입증할 수 있습니다. 이는 업계의 엄격한 개인 정보 보호 및 보안 요건을 준수해야 하는 기업에게 특히 중요한 이점입니다.

인시던트 조사

보안 사고 발생 시 사이버 보안 분석으로 인시던트의 성격과 범위, 그리고 잠재적인 근본 원인을 파악하고 적절한 해결 조치를 추천함으로써 조사 프로세스를 원활하게 진행할 수 있습니다.

부적절한 사용자 계정 이용 발견

사이버 보안 솔루션은 사용자 계정 활동을 모니터링하면서 부적절하거나 승인되지 않은 사용, 즉 제한된 데이터 또는 시스템에 대한 액세스를 시도하거나 인증 정보를 공유하는 등 보안 정책을 위반하는 각종 활동을 찾아냅니다.

지능형 지속 위협(APT) 탐지

APT는 기존 보안 조치를 능숙하게 회피하는 정교한 표적 사이버 공격입니다. 사이버 보안 분석은 이러한 지능형 위협의 복잡한 패턴을 분석하고 미묘한 지표를 식별함으로써 기업이 효과적으로 APT를 탐지하고 대응할 수 있게 합니다.

사이버 보안 분석에 빅데이터 활용

다행히 데이터를 관리하고 분석하는 툴이 갈수록 더 강력해지고 진화하면서 기업의 전략적 의사 결정 및 운영 효율 제고를 위해 보다 정교하고 효과적으로 데이터를 사용하는 방법을 제공합니다. 그럼에도 기업이 사이버 보안 목적으로 데이터를 분석할 때 여전히 다음과 같이 중대한 과제에 직면합니다.

  • 데이터 볼륨 네트워크 트래픽 로그, 엔드포인트 활동, 보안 툴 등 다양한 소스의 데이터가 빠르게 축적되면서 처리 및 분석해야 할 데이터의 양이 방대해질 수 있습니다.
  • 데이터 다양성 데이터는 정형(예: 로그), 반정형(예: XML), 비정형(예: 이메일, 문서) 등 다양한 형식으로 제공되므로 통합 및 분석하기가 어렵습니다.
  • 데이터 속도 데이터가 초고속으로 생성되기 때문에 위협을 신속하게 탐지하고 대응하기 위해서는 실시간 또는 실시간에 가까운 분석이 필요합니다.
  • 데이터 무결성 데이터 불일치, 노이즈, 변조 가능성으로 인해 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하기 어려울 수 있습니다.
  • 개인 정보 보호 및 컴플라이언스 중요 데이터를 다루려면 개인 정보 보호 규정 및 컴플라이언스 기준을 철저히 준수해야 합니다.

사이버 보안 분석에 빅데이터를 활용하려는 기업은 다음과 같은 여러 기법을 구사할 수 있습니다.

  • 분산 컴퓨팅 프레임워크 Apache Hadoop, Google Cloud Dataflow와 같은 시스템을 사용하면 여러 시스템이나 네트워크 노드에 컴퓨팅 작업을 분산할 수 있습니다. 그러면 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 알고리즘을 실행하기 더 쉬워집니다. 작업을 더 작고 관리하기 쉬우며 동시 처리가 가능한 청크로 분할하면서 확장성과 고성능 컴퓨팅 기능도 제공하기 때문입니다.
  • 인메모리 컴퓨팅 Apache Ignite, GridGain과 같은 기술로 방대한 데이터를 메모리에 저장하고 처리하면서 실시간 분석 및 의사 결정을 지원합니다.
  • 스트림 처리 Apache Kafka, Apache Flink와 같은 플랫폼에서는 연속 데이터 스트림을 손쉽게 받아 처리할 수 있어 실시간 위협 탐지 및 대응이 가능합니다.
  • ML과 AI 이러한 고급 분석 모델은 대규모 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴, 이상 요인, 잠재적 위협을 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 시각화 및 보고 Elasticsearch, Kibana, Splunk와 같은 툴은 사이버 보안 데이터 분석에서 확보한 인사이트를 이해하고 전달하도록 도와줍니다.

사이버 보안에 빅데이터 분석을 적용하면 여러모로 유익합니다. 방대한 규모의 다양한 데이터를 처리하고 분석하는 데 첨단 기법을 활용하여 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.

  • 거시적 관점으로 사이버 보안 태세의 실제를 파악합니다.
  • 기존 방법으로는 발견하기 어려운 복잡한 패턴과 이상 징후를 식별하여 더 효과적으로 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다.
  • 실시간 분석 및 상시 모니터링 기능을 사용하여 선제적으로 리스크를 줄이고 새로운 위협에 신속하게 대응합니다.
  • 사용자 행동, 네트워크 활동, 잠재적 취약점에 관한 중요한 인사이트를 확보하여 이를 바탕으로 보안 조치를 강화하고 전반적인 사이버 보안 레질리언스를 향상할 수 있습니다.

AI와 ML은 오래 전부터 사이버 보안 분석의 필수 구성 요소였지만, 이를 사용하는 플랫폼은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 공격자들이 기존 보안 툴의 데이터 유출 탐지 기능을 피할 수 있는 보다 정교한 툴을 개발하는 만큼, 전문가들 역시 이러한 새로운 위협이 어떻게 배포되고 관리되는지 계속 조사하고 연구하면서 사이버 보안 솔루션도 그에 맞춰 업데이트할 수 있습니다. 이는 특히 원격 및 하이브리드 근무 모델이 일반화되면서 보안 팀이 기업 환경의 연속성과 보안을 보장하는 것이 더욱 힘들어짐에 따라 그 중요성이 커졌습니다.

사이버 보안 분석: 미래를 위한 투자

사이버 공격이 갈수록 빠른 속도로 발생하고, 사이버 범죄자는 계속해서 혼란을 일으킬 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 사이버 보안 리스크는 어디에나 존재하며 데이터 관리부터 고객 관계 및 직원 경험에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칩니다. 베리타스는 기업이 탄력적인 사이버 보안 전략, 즉 AI 및 ML과 같은 첨단 툴을 활용하여 새로운 사이버 위협을 선제적으로 식별, 완화, 대응함으로써 고객과 이해 관계자의 신뢰를 유지하면서 디지털 자산을 가장 확실하게 보호하는 전략의 구현을 뒷받침할 수 있는 클라우드 기반 솔루션을 제공합니다.

베리타스는 통합형 컴플라이언스 및 거버넌스 솔루션 포트폴리오를 통해 데이터 소스 전반의 인텔리전스를 통합하는 방식으로 유의미한 정보를 찾아내고, 실행 가능한 인사이트를 제공하며, 막대한 비용이 드는 규정 위반 리스크를 최소화합니다. 베리타스는 자랑스럽게도 Gartner Magic Quadrant 엔터프라이즈 정보 아카이빙 부문의 리더로 선정되었습니다. 이는 고객의 데이터 및 규제 복잡성을 해결하며 시장을 선도하는 클라우드 중심 솔루션을 제공하겠다는 베리타스의 노력이 인정받았음을 의미합니다.

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