SDN 모체 NetInsight™ 네트워크 소포 중개인 맹점을 감시하는 네트워크를 피하는 방법

SDN 매트릭스 넷인사이트티엠 네트워크 패킷은 맹점을 모니터링하는 망을 회피하는 방법을 중개합니다

NPB는 무엇을 할 수 있습니까?

이론적으로, 데이터를 모으고, 필터링하고 전하는 것 단순하게 들립니다.그러나 실제로, 현명한 NPB는 지수적으로 효율성 증가와 보안 혜택을 발생시키는 매우 복잡한 기능을 수행할 수 있습니다.

부하 조절은 기능 중 하나입니다.예를 들면, 당신이 1Gbps에서부터 10Gbps, 40Gbps까지 데이터 센터 네트워크를 업그레이드하면 또는 더 높게, NPB는 고속도 교통을 1G 또는 2G 낮은 속도 분석과 모니터링 도구의 기존 세트에 분배하기 위해 늦출 수 있습니다.이것은 IT이 이주할 때 또한 당신의 전류 모니터링 투자의 가치를 확대할 뿐만 아니라, 비싼 업그레이드를 회피합니다.

NPB가 수행하는 다른 강력한 기능은 다음을 포함합니다 :

중복 패킷 중복 제거

도구가 다수 distributors.NPB로부터 진척시킨 수많은 중복 패킷을 받아 지원하는 분석과 보안은 이중 데이터를 처리할 때 도구를 와스팅 프로세싱 성능에서 막기 위해 복제를 제거합니다.

SSL 복호화

보안 소켓층 (SSL) 암호는 안전하게 비밀 문서를 보내기 위한 표준 기법입니다.그러나, 해커들은 또한 암호화된 패킷에서 악의 있는 네트워크 위협들을 숨길 수 있습니다.

이 데이터를 확인하는 것 해독될 것이지만, 그러나 코드를 찢는 것 가치 있는 프로세싱 성능을 요구합니다.뛰어난 네트워크 패킷 요원들은 고가 리소스에게 부담을 줄이는 동안 전체적 가시성을 보증하기 위해 보안 툴로부터의 복호화를 언로딩할 수 있습니다.

데이타 마스킹

SSL 복호화는 보안과 모니터링 도구에 대한 접근이 있는 누구나가 데이터를 볼 수 있게 허락합니다. NPB는 정보를 전달하기 전에 신용 카드 또는 사회보장번호 또는 보호된 건강 정보 (파이) 또는 다른 민감한 개인적으로 동일하다고 증명할 수 있는 정보 (PII)를 차단할 수 있고 따라서 그것이 도구 또는 관리자들로 나타나지 않습니다.

헤더 스트리핑

NPB는 이러한 프로토콜을 취급할 수 없는 도구가 여전히 패킷 데이터를 받고 처리할 수 있도록 블라스와 프스랜스와 l3vpns와 같은 헤더를 제거할 수 있으세요.상황-분별 가시성은 네트워크로 운영되는 악성 응용을 확인하는 것을 돕고 그들로서 공격자들을 떠난 발자국이 시스템과 네트워크에서 일합니다.

애플리케이션과 위협 정보

취약성의 조기 검출은 민감한 정보와 최후 취약성 비용의 손실을 줄일 수 있습니다.NPB에 의해 제공된 상황-분별 가시성은 침해 측정 기준 (IOC)를 노출시키고, 공격 벡터의 지리적 위치를 확인하고, 암호용 위협들과 싸우는데 사용될 수 있습니다.

애플리케이션 정보는 7 (애플리케이션 계층)을 계층화하기 위해 패킷 데이터의 레이어 4 (OSI 모델)에게 레이어 2를 넘어서 연장됩니다.사용자들과 애플리케이션 행태에 관한 리치 데이터와 위치는 악성 코드가 노말 데이터와 유효한 클라이언트 요청인 체하는 어플리케이션-레벨 공격을 방지하기 위해 만들어지고 수출됩니다.

상황-분별 가시성은 당신의 네트워크로 운영되는 악성 응용을 발견하기 위해 돕고 그들로서 공격자들을 떠난 발자국이 시스템과 네트워크에 일합니다.

모니터링의 애플리케이션

애플리케이션 기반 가시성은 또한 성능과 경영에 깊은 영향을 미칩니다.당신은 언제 드롭 박스와 같은 클라우드 기반의 서비스 또는 보안 정책과 통운 회사를 우회하기 위한 웹 기반 이메일 직원 USES가 정리되는지거나 언제 이전 직원이 클라우드 기반 개인적 스토리지 서비스를 사용하여 파일을 접근하려고 한 것을 알고 싶을지 모릅니다.

NPB의 혜택

사용하고 처리되도록 쉬운 1-

팀 부담을 제거하는 2- 지성

무손실인 3- - 진보된 특징을 운영할 때 믿을 만한 100%

4- 고성능 구조

NT-VPP-4860G 네트워크 텝 NPB.pdf

네트워크 가시성 절차 :

통합된 데이터 인수 ----->

NetTAP® 네트워크 가시성은 감시 맹점을 회피합니다 -------->

시스템 배치가 네트워크를 최적화하고 분석합니다 ------------------>

트래픽 입력 ----> 탄력적 출력

CLOS 구조 네트워킹 ----> 메쉬 네트워킹

                              현 네트워크 토폴로지     -------------------------------------->   매트릭스 네트워크 토폴로지  --------------> 네워크 분석론 시스템

다음을 위한 가시성

1- 트래픽 데이터 소스

2- 네트워크 퇴임하는 가시성

3- 데이터 수집

4- 현 네트워크 데이터 출력 상관

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