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고객의 입장에서 필요한 것을 먼저 고민하고
매일 변화하는 다양한 세상 속에서 미래의 성장
동력인 창의적 인재들과 함께 당당하게
더 큰 미래를 향하여 끊임없이 걸어가겠습니다.
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완벽하다고
멈추지 않습니다.

시대를 초월하는 장인의 고집으로 완벽 그 이상의 퀄리티를 추구합니다.

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고객의 입장에서 필요한 것을 먼저 고민하고 365일 고객에게 안심을 선물합니다.

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새로운 생각과 혁신적인 기술로더 나은 고객의 미래를 함께 그려갑니다.

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공지사항

웨어밸리, 미국 'Data Con LA 2026' 스폰서 파트너로 2년 연속 참여

 글로벌 데이터·AI 전문가들과 교류…데이터 보안 솔루션 기반 해외 사업 확대 추진데이터 보안 전문기업 웨어밸리(대표 손삼수)가 미국에서 열린 데이터 콘퍼런스 'Data Con LA 2026'에 공식 Sponsor Partner로 참여했다. 지난해에 이어 2년 연속 참여다.웨어밸리는 이번 행사를 통해 글로벌 기업과 대학, 데이터 분야 전문가들과 교류하고 데이터 보안 기술과 솔루션을 소개하는 한편 해외 시장에서의 협력 가능성을 모색했다.'Data Con LA 2026'은 지난 8월 22일 미국 캘리포니아주립대학교 롱비치에서 개최됐다. 행사에는 620명 이상이 등록했으며 300개 이상의 기관과 50개 이상의 대학·교육기관이 참여했다.Data Con LA는 데이터 과학과 데이터 엔지니어링, 인공지능(AI)·머신러닝(ML), 비즈니스 분석 등 데이터 산업의 기술과 적용 사례를 다루는 콘퍼런스다. 올해는 AI·머신러닝, 데이터 엔지니어링 및 운영, 데이터 분석 및 리포팅 등을 포함한 7개 트랙에서 40여 개 세션이 진행됐다.기업이 AI를 업무에 적용하고 활용하는 데이터의 범위가 넓어질수록 누가 데이터에 접근했는지 확인하고 권한과 이용 기록을 관리하는 작업도 함께 요구된다. 웨어밸리는 이와 관련해 데이터베이스와 시스템의 접근을 관리하는 'Chakra Max(샤크라맥스)'와 개인정보 접속기록 관리 솔루션 'LogCatch(로그캐치)' 등을 개발·공급하고 있다.샤크라맥스는 데이터베이스와 시스템 환경에서 사용자 식별과 접근 권한 관리, 세션 및 SQL 통제 등을 지원하는 통합 접근제어 솔루션이다. 로그캐치는 개인정보 접속기록을 수집·분석하고 이상행위를 탐지해 개인정보 보호와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 설계됐다.웨어밸리 관계자는 “지난해에 이어 올해도 Data Con LA의 공식 Sponsor Partner로 참여하게 된 것은 글로벌 데이터 커뮤니티에서 웨어밸리의 기술과 브랜드를 지속적으로 알릴 수 있는 의미 있는 기회”라며 “AI와 데이터 활용이 확대될수록 데이터를 안전하게 보호하고 통제하는 기술의 중요성도 함께 높아지는 만큼, 글로벌 시장에서 웨어밸리의 데이터 보안 기술력을 적극적으로 알리고 해외 사업 확대를 이어가겠다”고 말했다.웨어밸리는 향후에도 해외 데이터·보안 관련 행사와 커뮤니티에 참여해 기업 및 기술 전문가들과 교류하고, 데이터베이스 보안과 통합 접근제어, 개인정보 접속기록 관리 분야를 중심으로 해외 사업을 확대할 계획이다.전자신문 이원지 기자 news21g@etnews.com

공지사항

웨어밸리, '샤크라맥스' AI·머신러닝 기반 이상행위 탐지 모듈 출시

  기업의 IT 환경이 복잡해지고 데이터 접근 경로가 다양해지면서 내부자에 의한 정보 유출과 비정상적인 데이터 접근 행위를 효과적으로 식별하는 것이 기업 보안의 주요 과제로 부상하고 있다.특히 정상적인 접근 권한을 가진 계정이 탈취되거나 내부 사용자가 기존 권한을 악용하는 경우, 사전에 정의된 보안 정책이나 단순 접근 이력만으로는 이상행위를 조기에 식별하기 어렵다. 이에 따라 사용자의 평소 업무 행위를 학습하고 정상 패턴과 다른 행위를 찾아내는 이상행위 탐지 기술의 중요성이 높아지고 있다.데이터베이스 보안 전문기업 웨어밸리는 자사의 통합 접근제어 솔루션 '샤크라맥스'에 AI·머신러닝 기반 이상행위 탐지 모듈을 출시했다고 밝혔다. 이번 이상행위 탐지 모듈은 기존 시스템에 축적된 감사로그를 활용해 사용자의 업무 행위 패턴을 분석하고, 평소와 다른 이상행위를 식별하는 것이 핵심이다.분석 대상은 사용자 접속 이력, 데이터베이스 및 서버 접속 세션 정보, SQL 수행 이력, 서버 CMD 수행 이력 등 다양한 감사로그 데이터다. 축적된 데이터를 기반으로 사용자별 업무 패턴을 분석해 단순히 '접근했는가'를 확인하는 것을 넘어 시간, 사용자, Client IP, DB Object, SQL 수행 행위 등 다양한 컨텍스트를 종합적으로 고려한 이상행위 탐지를 지원한다.특히 머신러닝(ML), 보안 Rule, AST 기반 구문 분석을 결합한 3중 복합 탐지 체계를 적용했다. 머신러닝 기반 통계 분석을 통해 사용자의 평소 행위와 다른 패턴을 탐지하는 동시에, 사전에 정의된 보안 Rule을 통해 알려진 위험 행위를 식별한다. 여기에 AST 기반 SQL 구문 분석을 적용해 단순 키워드 기반 탐지에서 한 단계 나아가 SQL의 구조와 구문을 분석할 수 있도록 했다.이를 통해 △심야·주말 등 비업무시간 접근 △기존에 확인되지 않은 IP를 통한 신규 클라이언트 접근 △위험한 DDL 수행 △대량 데이터 조회 및 추출 △비정상적인 응답시간 등 다양한 이상 징후를 탐지할 수 있다. 또한 AST 기반 분석을 통해 SQL 인젝션과 같은 비정상적인 SQL 패턴과 위험 SQL 구문에 대한 탐지도 지원한다.웨어밸리는 특히 기존의 Rule 기반 탐지와 차별화되는 사용자 행위 패턴 기반 분석을 주요 특징으로 꼽았다. 예를 들어 학습 기간 동안 접근하지 않았던 새로운 테이블에 사용자가 접근하거나, 평소 Read 작업이 대부분이었던 테이블에서 갑작스럽게 DML 작업을 수행하는 경우 이상행위로 판단할 수 있다.또한 특정 테이블이나 데이터에 대한 접근 빈도가 평소보다 급격하게 증가하는 등 개별 Rule만으로 판단하기 어려운 행위 변화도 탐지 대상으로 활용할 수 있다.탐지 결과를 효과적으로 분석하고 대응할 수 있도록 운영 기능도 강화했다. 탐지 이벤트를 단순 목록 형태로 제공하는 데 그치지 않고 시간대, 계정, 사용자, Client IP, 쿼리 등 다양한 기준으로 분석할 수 있는 시각화 기능을 제공한다. 이를 통해 보안 담당자는 이상행위 발생 추이와 관련 정보를 직관적으로 파악할 수 있다.또한 탐지된 이상행위에 위험도 점수를 부여해 고위험 사용자와 계정을 우선적으로 식별할 수 있도록 했다. 보안 담당자는 위험도가 높은 이벤트를 중심으로 조사 및 대응 우선순위를 설정하고, 분석 결과를 바탕으로 추가적인 접근 통제 및 보안 정책을 수립할 수 있다.웨어밸리 관계자는 “기존 접근제어가 사용자의 접근을 통제하고 감사로그를 기록하는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 축적된 로그 데이터를 활용해 사용자의 정상적인 업무 패턴을 이해하고 그와 다른 행위를 식별하는 것이 중요하다”며 “샤크라맥스의 이상행위 탐지 모듈은 시간, 사용자, IP, DB Object, SQL 수행 행위 등 다양한 컨텍스트를 분석해 기존 보안 체계에서 놓치기 쉬운 이상 징후를 탐지할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 이어 “고객사는 기존 샤크라맥스 접근제어 환경을 기반으로 AI·머신러닝 기반의 이상행위 분석 기능을 활용할 수 있다”며, “앞으로도 축적된 데이터와 AI·머신러닝 기술을 접목해 데이터 보안 영역에서 탐지와 예방, 대응을 아우르는 기능을 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 덧붙였다.전자신문 이원지 기자 news21g@etnews.com

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