small image 전자책: 초보자를 위한 Apache NiFi

보안, 리스크 및 규정 준수

엣지에서 AI까지 사이버 보안, 사기, 규제 준수 리스크 완화

개요

강력한 머신러닝과 고급 분석 기능을 십분 활용해 비즈니스를 보호하세요

비즈니스의 초연결화와 디지털 전환이 거듭될수록 기업이 직면하는 리스크 역시 계속 커지기 마련입니다. 엣지와 하이브리드 IT 에코시스템 내에서 점차 확장되는 사이버 위협에서부터 사기 행위, 계속해서 변화하는 규제 준수에 이르기까지 가시성을 높이고 머신러닝과 강력한 최첨단 분석 기능을 십분 활용해 기업 노출 및 규제 리스크를 낮춰야 할 때입니다. Cloudera가 도와드리겠습니다.

주요 사용 사례
  • 사이버 보안
  • 리스크 모델링 및 분석
  • 금융 범죄 예방
  • 컴플라이언스

사이버 보안

Cloudera Data Platform(CDP) 은 SOC 및 규정 준수 팀의 역량을 강화하여 보다 빠르고 발전된 이상 감지, 행동 분석, 다차원 가시성을 실현합니다. 사이버에 특화된 기능을 갖추었기 때문에 전체 엔터프라이즈 데이터 환경에서 위협 방지를 강화합니다. 확장성과 안정성을 갖춘 고성능의 Cloudera 플랫폼을 활용하면 실시간 및 시계열 위협 분석과 대응 프로토콜을 바탕으로 앞서 나갈 수 있습니다.

CDP를 통해 비즈니스 요구 사항에 적합한 패키지 애플리케이션과 맞춤형 솔루션을 모두 배포하여 최적의 성능을 보장합니다. 공유되고 강화되며 안전한 하나의 데이터 세트를 활용하면 위협 가시성을 높이는 동시에 SIEM 워크로드 관리 작업을 줄일 수 있습니다. 그 결과 효율성이 증가하고 총 소유 비용(TCO)이 절감됩니다.

 

리스크 모델링 및 분석

최신 기업 리스크 시스템은 계속해서 발전하는 업계 표준을 지속적으로 반영할 수 있도록 변화해야 합니다. Enterprise Data Hub을 활용하면 지역별, 부서별 리스크에 대한 가시성과 제어 역량을 얻어 더 나은 비즈니스 의사결정을 내리고 더욱 신속하게 규제 컴플라이언스를 이행할 수 있습니다.

데이터로 비즈니스 리스크를 줄이는 방법

Cloudera가 도와 드립니다

컴퓨팅 시뮬레이션(Simudyne)

Simulate complex business scenarios at massive scale using agent based modeling and other computational simulation techniques.

금융 범죄 예방

기업이 금융 범죄를 예방하는 데는 매년 수백 억의 비용이 소모됩니다. 여기에는 직접적인 손실 외에도 규제로 인한 벌금을 물거나 기술적 손실, 여론 악화 등이 발생할 수 있습니다. Big Data와 머신러닝이 지닌 힘을 십분 활용하는 것은 모든 위협으로부터 비즈니스를 보호하고 규제 변화에 발맞추기 위한 유일한 비용 효율적인 방식입니다. Cloudera 기반 솔루션으로 금융 범죄에 맞서 싸움으로써 다양한 대용량 데이터가 지닌 잠재력을 펼쳐 위협 감지 및 해결을 가속화하는 고급 분석을 실현할 수 있습니다.

컴플라이언스

최근, 규제 내용이 그 어느 때보다 자주 개정되면서 적시에 변화를 이뤄내는 것이 점차 어려워지고 있습니다. Cloudera와 파트너사의 솔루션을 활용하면 많은 프로세스를 간소화해 더욱 민첩하고 신속한 컴플라이언스가 가능합니다.

Design 백서의 프라이버시 부분 읽기

Cloudera가 도와 드립니다

GDPR 컴플라이언스 대응을 간소화하세요

Detect breaches, apply controls, review data lineage, and perform audits by including Cloudera’s unified platform as part of your GDPR compliance program.

MasterCard, 고급 사기 방지 솔루션으로 새로운 수입원 창출

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Webinar

국제 데이터 개인 정보 보호 규정 준수를 위한 하이브리드 클라우드의 활용

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핵심 비즈니스 프로세스로서의 데이터 프라이버시

Solution Brief

진화하는 금융 범죄의 예방을 위한 플랫폼으로의 이동

세계적인 수준의 교육, 서비스 및 지원

 

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