Quick Overview with 챗GPT 🤖 오늘날의 디지털 환경에서 증가하는 사이버 위협에 대응하기 위해 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 AI 기반의 강력한 보안 솔루션을 제공합니다. 기존 보안 툴과의 통합을 통해 위협 탐지 및 대응 역량을 강화하며, 사용량 기반 과금 모델로 유연성을 제공합니다. 또한 데이터 암호화와 개인정보 보호를 통해 기업 데이터를 안전하게 관리하고, 보안 전문가가 적절히 활용할 수 있도록 교육과 리소스도 제공합니다. 이 솔루션은 정교한 위협에 맞서 보안 전략을 혁신하는 데 효과적인 선택이 될 수 있습니다. |
빠르게 발전하는 오늘날의 디지털 환경에서 사이버 위협의 속도와 정교함도 전례 없이 빠르게 높아지고 있습니다. 기존 보안 수단으로는 따라잡기 어려워 많은 기업이 침해와 공격에 취약한 상태가 됩니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿(Microsoft Security Copilot)은 기계 속도로 방어하도록 설계된 최첨단 AI 기반 툴임을 내세웁니다. 실시간 위협 탐지부터 자동화된 사고 대응에 이르기까지, 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 보안 운영을 혁신할 수 있는 포괄적인 기능을 제공합니다.
AI 위협 행위자에 대항하는 강력한 이점을 내세우는 수많은 자료가 쏟아져 나오는 가운데, 시큐리티 코파일럿을 평가하거나 진지하게 도입을 고려하고 있는 기업이 많을 것입니다. 여기서는 기업이 시큐리티 코파일럿 도입 전 알아야 할 5가지 필수적인 측면을 세부적으로 살펴봅니다.
단절 없는 통합이 필요
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 독립적인 애플리케이션으로서의 가치는 크지 않습니다. 기업의 기존 보안 툴 및 데이터 소스와 함께 원활하게 작동해야 하는 만큼, 효과를 극대화하기 위해서는 통합이 필요합니다. 디바이스, 애플리케이션, 데이터 저장소, 서비스, 네트워크 운영과 같은 인프라의 모든 측면을 감독하고 관리하는 기존 보안 툴에서 생성된 데이터를 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 볼 수 있어야 합니다. 또한 침해 발생 시 교정 조치를 취하기 위해서도 이러한 기존 툴에 대한 지식과 통합이 필요합니다.
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 임베디드 환경, 플러그인, 커넥터, API 통합을 비롯한 다양한 방법을 사용하여 여러 마이크로소프트 시큐리티 제품, 그리고 갈수록 늘어나는 서드파티 파트너 제품과의 통합을 지원합니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 기능은 플러그인 아키텍처와 API 통합 기능 덕분에 맞춤 구성하고 확장하기가 쉽습니다. 비교적 까다로운 통합은 레거시 보안 시스템과의 통합, 그리고 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에서 데이터를 해석하기 위해 데이터 정규화 및 연계가 필요한 데이터 소스와의 통합입니다.
이전 SIEM(Security Information and Event Management) 시스템의 경우 원활한 데이터 흐름과 기능을 보장하려면 맞춤형 커넥터 또는 미들웨어가 필요할 수 있습니다. 이를 제대로 하기 위해서는 설정하고 유지하는 데 많은 노력과 기술적 전문성이 필요합니다. SIEM 솔루션은 일반적으로 방어의 최전선에 위치하므로, 오래된 SIEM 시스템이 있는 경우 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 통합하기 위해 무엇이 필요한지 미리 파악해 두어야 합니다.
다른 보안 툴에서 이벤트 로깅에 다양한 형식을 사용할 수 있는데, 이 경우 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 이러한 여러 형식을 조율해야 정확한 위협 탐지 및 대응을 제공할 수 있습니다. 이 같은 조율 프로세스는 복잡할 수 있으며, 새로운 데이터 소스가 추가되거나 기존 데이터 소스가 업데이트됨에 따라 지속적인 조정도 필요할 수 있습니다.
견고한 방어 전략을 수립하고 그 가치를 극대화하기 위해서는 현재 보안 시스템을 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 연결하는 방법을 반드시 이해해야 합니다.
💰비용은 사용량에 따라 계산
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 같은 새로운 솔루션을 도입할 때 비용은 중요한 요소입니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿의 사용 모델은 보안 컴퓨팅 유닛(Security Compute Unit, SCU)을 기반으로 하는데, 이는 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 워크로드를 실행하는 데 필요한 전체적인 컴퓨팅 성능에 기여하는 여러 요소와 리소스를 포괄하는 모호한 개념이므로 조직에서 미리 비용을 가늠하기가 어려운 경우가 많습니다.
마이크로소프트는 2024년 4월 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 정식 출시하면서 사용량별 과금 모델을 발표했습니다. 이는 소비량을 기반으로 가격을 책정하는 모델로, 기업은 최소한의 SCU로 우선 빠르게 시작한 다음 필요와 예산에 따라 사용량과 비용을 늘려 나갈 수 있습니다.
이와 같은 유연한 접근 방식 덕분에 요구사항에 따라 확장하거나 축소할 수 있으므로 얼마나 많은 SCU를 사용할지 파악하는 데 신경 쓰지 않고 필요한 만큼에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다. 즉, 작게 시작하고 필요와 실현된 혜택에 따라 사용량을 늘려 나가는 것이 좋습니다.
❓필요한 학습 과정과 적절한 질문을 던지는 기술이 필요
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 활용하는 고급 AI와 머신러닝은 많은 보안 전문가에게 생소할 수 있습니다. 따라서 이러한 기능이 데이터를 처리하고 의사 결정을 내리는 방법을 포함하여 기술의 기본적인 부분을 파악하는 것이 중요합니다.
같은 맥락에서, 앞서 언급했듯이 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 제공하는 가치의 상당부분은 다른 보안 제품과의 통합에서 비롯됩니다. 보안팀은 이러한 툴에 대한 실무 지식을 갖추어 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 해당 툴과 어떻게 통합되고 기능을 향상시키는지 이해해야 합니다. 마이크로소프트 생태계에서 이러한 보안 제품은 마이크로소프트 디펜더, 센티넬(Sentinel), 인튠(Intune), 퍼뷰(Purview)가 대표적입니다.
마이크로소프트는 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에 사용되는 기반 개념을 다루는 교육 모듈을 제공합니다. 또한 프롬프트 엔지니어링을 통해 올바른 질문을 하는 방법을 배울 수 있는 무료 리소스도 많습니다. 새로운 솔루션이 모두 그렇듯이 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 역시 보안 팀이 그 이점을 최대한 활용하려면 학습 과정을 거쳐야 합니다.
🧐시큐리티 코파일럿 데이터와 인사이트의 정확성
생성형 AI 툴에서는 부정확함과 환각 문제가 자주 발생합니다. 따라서 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 평가하는 조직은 생성형 AI 기반 솔루션을 활용해 보안 위협을 탐지하고 대응해도 괜찮은 것인지 우려하는 경우가 많습니다.
항상 100% 정확한 생성형 AI 툴은 없지만 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에는 마이크로소프트 365 코파일럿과 같은 다른 생성형 AI 툴에 비해 정확성과 신뢰성을 훨씬 더 높여주는 여러 가지 측면이 있습니다.
첫째, 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 의사 결정과 대응의 근거로 사용하는 보안 데이터는 로그 데이터인 경우가 많습니다. 로그 데이터는 기계에서 생성되는 데이터이므로 본질적으로 툴에서 소화하고 이해하기가 쉽습니다. 이러한 데이터 집합은 M365 코파일럿에서 활용하는 사용자 생성 데이터보다 일반적으로 더 안정적이고 예측 가능합니다.
또한 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 맞춤 학습된 대규모 언어 모델(Large Language model, LLM)을 보유하고 있으며, 방대한 양의 위협 인텔리전스를 지속적으로 통합, 분석하므로 관련성 있는 최신 인사이트를 보장합니다.
사용자들은 여러 소스의 데이터를 상호 연계하고 실용적인 권장 사항을 제공하는 이 툴의 기능이 보안 태세를 크게 강화해준다는 사실을 발견했습니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 위협 탐지와 대응에 있어 전반적으로 정확하므로 솜씨 좋은 사이버 공격자로부터 자산을 방어하기 위한 신뢰할 수 있는 툴입니다.
🛡️시큐리티 코파일럿의 데이터 개인정보 보호와 경계 이해
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 관련된 또 다른 일반적인 우려 사항은 기업의 기밀 데이터가 비공개로 안전하게 유지될 것인지에 관한 것입니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿의 아키텍처와 설계는 데이터 개인정보 보호와 보안을 염두에 두고 구축되었음을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 보안 측면에서 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 처리하는 모든 데이터는 전송과 저장 시에 모두 암호화되므로 누군가 중간에 가로챌 위험이 크게 줄어듭니다.
개인정보 보호 측면에서도 엄격한 데이터 경계 내에서 작동하면서 기업의 데이터가 승인되지 않은 주체에 노출되지 않도록 보장합니다. 또한 역할 기반 액세스 제어를 활용하므로 기업 내의 승인된 사용자만 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 외에도 마이크로소프트는 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에서 사용하는 데이터가 LLM을 학습시키는 데 사용되지 않음을 보장합니다. 따라서 중요한 조직 정보의 기밀성과 무결성을 유지할 수 있습니다.
어떤 애플리케이션도 침해로부터 100% 안전을 보장할 수는 없으므로 데이터 보안 및 개인정보 보호와 관련된 의사 결정을 내릴 때는 솔루션이 제공하는 이점의 맥락을 고려해야 합니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 아키텍처에 내재된 보안 및 개인정보 보호를 위한 집합적 조치는 다른 마이크로소프트 솔루션과 대등한 보안 환경을 제공하며, 데이터 개인정보 보호와 잠재적 노출에 대한 일차적인 우려를 해소합니다.
결론
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 기계 속도로 정교한 사이버 위협을 방어하기 위한 견고하고 포괄적인 솔루션을 제공하며 기존 보안 툴과 통합되고 고급 AI를 활용함으로써 위협 탐지 및 대응 역량을 강화합니다. 사용량에 따른 유연한 가격 모델과 견고한 데이터 개인정보 보호 조치가 제공하는 이점을 갖춘, 기업의 보안 전략에 추가할 만한 가치가 있는 솔루션입니다. 또한 보안 전문가가 적절히 질문하는 방법을 배우고 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 통합되는 보안 툴을 이해하는 것도 중요합니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에 대한 투자 효과를 극대화하고 그 기능을 최대한 활용하려면 이러한 학습 과정에 반드시 투자해야 합니다.
적절한 통합과 지식을 갖추고 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 도입하면 진화하는 사이버 위협에 맞서 기계 속도로 방어하기 위한 대응 태세를 대폭 강화할 수 있습니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 도입을 고려하고 계시거나 관련해서 궁금한 점이 있으면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😊
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Quick Overview with 챗GPT 🤖
오늘날의 디지털 환경에서 증가하는 사이버 위협에 대응하기 위해 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 AI 기반의 강력한 보안 솔루션을 제공합니다. 기존 보안 툴과의 통합을 통해 위협 탐지 및 대응 역량을 강화하며, 사용량 기반 과금 모델로 유연성을 제공합니다. 또한 데이터 암호화와 개인정보 보호를 통해 기업 데이터를 안전하게 관리하고, 보안 전문가가 적절히 활용할 수 있도록 교육과 리소스도 제공합니다. 이 솔루션은 정교한 위협에 맞서 보안 전략을 혁신하는 데 효과적인 선택이 될 수 있습니다.
빠르게 발전하는 오늘날의 디지털 환경에서 사이버 위협의 속도와 정교함도 전례 없이 빠르게 높아지고 있습니다. 기존 보안 수단으로는 따라잡기 어려워 많은 기업이 침해와 공격에 취약한 상태가 됩니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿(Microsoft Security Copilot)은 기계 속도로 방어하도록 설계된 최첨단 AI 기반 툴임을 내세웁니다. 실시간 위협 탐지부터 자동화된 사고 대응에 이르기까지, 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 보안 운영을 혁신할 수 있는 포괄적인 기능을 제공합니다.
AI 위협 행위자에 대항하는 강력한 이점을 내세우는 수많은 자료가 쏟아져 나오는 가운데, 시큐리티 코파일럿을 평가하거나 진지하게 도입을 고려하고 있는 기업이 많을 것입니다. 여기서는 기업이 시큐리티 코파일럿 도입 전 알아야 할 5가지 필수적인 측면을 세부적으로 살펴봅니다.
단절 없는 통합이 필요
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 독립적인 애플리케이션으로서의 가치는 크지 않습니다. 기업의 기존 보안 툴 및 데이터 소스와 함께 원활하게 작동해야 하는 만큼, 효과를 극대화하기 위해서는 통합이 필요합니다. 디바이스, 애플리케이션, 데이터 저장소, 서비스, 네트워크 운영과 같은 인프라의 모든 측면을 감독하고 관리하는 기존 보안 툴에서 생성된 데이터를 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 볼 수 있어야 합니다. 또한 침해 발생 시 교정 조치를 취하기 위해서도 이러한 기존 툴에 대한 지식과 통합이 필요합니다.
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 임베디드 환경, 플러그인, 커넥터, API 통합을 비롯한 다양한 방법을 사용하여 여러 마이크로소프트 시큐리티 제품, 그리고 갈수록 늘어나는 서드파티 파트너 제품과의 통합을 지원합니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 기능은 플러그인 아키텍처와 API 통합 기능 덕분에 맞춤 구성하고 확장하기가 쉽습니다. 비교적 까다로운 통합은 레거시 보안 시스템과의 통합, 그리고 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에서 데이터를 해석하기 위해 데이터 정규화 및 연계가 필요한 데이터 소스와의 통합입니다.
이전 SIEM(Security Information and Event Management) 시스템의 경우 원활한 데이터 흐름과 기능을 보장하려면 맞춤형 커넥터 또는 미들웨어가 필요할 수 있습니다. 이를 제대로 하기 위해서는 설정하고 유지하는 데 많은 노력과 기술적 전문성이 필요합니다. SIEM 솔루션은 일반적으로 방어의 최전선에 위치하므로, 오래된 SIEM 시스템이 있는 경우 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 통합하기 위해 무엇이 필요한지 미리 파악해 두어야 합니다.
다른 보안 툴에서 이벤트 로깅에 다양한 형식을 사용할 수 있는데, 이 경우 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 이러한 여러 형식을 조율해야 정확한 위협 탐지 및 대응을 제공할 수 있습니다. 이 같은 조율 프로세스는 복잡할 수 있으며, 새로운 데이터 소스가 추가되거나 기존 데이터 소스가 업데이트됨에 따라 지속적인 조정도 필요할 수 있습니다.
견고한 방어 전략을 수립하고 그 가치를 극대화하기 위해서는 현재 보안 시스템을 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 연결하는 방법을 반드시 이해해야 합니다.
💰비용은 사용량에 따라 계산
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 같은 새로운 솔루션을 도입할 때 비용은 중요한 요소입니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿의 사용 모델은 보안 컴퓨팅 유닛(Security Compute Unit, SCU)을 기반으로 하는데, 이는 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 워크로드를 실행하는 데 필요한 전체적인 컴퓨팅 성능에 기여하는 여러 요소와 리소스를 포괄하는 모호한 개념이므로 조직에서 미리 비용을 가늠하기가 어려운 경우가 많습니다.
마이크로소프트는 2024년 4월 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 정식 출시하면서 사용량별 과금 모델을 발표했습니다. 이는 소비량을 기반으로 가격을 책정하는 모델로, 기업은 최소한의 SCU로 우선 빠르게 시작한 다음 필요와 예산에 따라 사용량과 비용을 늘려 나갈 수 있습니다.
이와 같은 유연한 접근 방식 덕분에 요구사항에 따라 확장하거나 축소할 수 있으므로 얼마나 많은 SCU를 사용할지 파악하는 데 신경 쓰지 않고 필요한 만큼에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다. 즉, 작게 시작하고 필요와 실현된 혜택에 따라 사용량을 늘려 나가는 것이 좋습니다.
❓필요한 학습 과정과 적절한 질문을 던지는 기술이 필요
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 활용하는 고급 AI와 머신러닝은 많은 보안 전문가에게 생소할 수 있습니다. 따라서 이러한 기능이 데이터를 처리하고 의사 결정을 내리는 방법을 포함하여 기술의 기본적인 부분을 파악하는 것이 중요합니다.
같은 맥락에서, 앞서 언급했듯이 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 제공하는 가치의 상당부분은 다른 보안 제품과의 통합에서 비롯됩니다. 보안팀은 이러한 툴에 대한 실무 지식을 갖추어 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 해당 툴과 어떻게 통합되고 기능을 향상시키는지 이해해야 합니다. 마이크로소프트 생태계에서 이러한 보안 제품은 마이크로소프트 디펜더, 센티넬(Sentinel), 인튠(Intune), 퍼뷰(Purview)가 대표적입니다.
마이크로소프트는 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에 사용되는 기반 개념을 다루는 교육 모듈을 제공합니다. 또한 프롬프트 엔지니어링을 통해 올바른 질문을 하는 방법을 배울 수 있는 무료 리소스도 많습니다. 새로운 솔루션이 모두 그렇듯이 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 역시 보안 팀이 그 이점을 최대한 활용하려면 학습 과정을 거쳐야 합니다.
🧐시큐리티 코파일럿 데이터와 인사이트의 정확성
생성형 AI 툴에서는 부정확함과 환각 문제가 자주 발생합니다. 따라서 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 평가하는 조직은 생성형 AI 기반 솔루션을 활용해 보안 위협을 탐지하고 대응해도 괜찮은 것인지 우려하는 경우가 많습니다.
항상 100% 정확한 생성형 AI 툴은 없지만 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에는 마이크로소프트 365 코파일럿과 같은 다른 생성형 AI 툴에 비해 정확성과 신뢰성을 훨씬 더 높여주는 여러 가지 측면이 있습니다.
첫째, 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 의사 결정과 대응의 근거로 사용하는 보안 데이터는 로그 데이터인 경우가 많습니다. 로그 데이터는 기계에서 생성되는 데이터이므로 본질적으로 툴에서 소화하고 이해하기가 쉽습니다. 이러한 데이터 집합은 M365 코파일럿에서 활용하는 사용자 생성 데이터보다 일반적으로 더 안정적이고 예측 가능합니다.
또한 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 맞춤 학습된 대규모 언어 모델(Large Language model, LLM)을 보유하고 있으며, 방대한 양의 위협 인텔리전스를 지속적으로 통합, 분석하므로 관련성 있는 최신 인사이트를 보장합니다.
사용자들은 여러 소스의 데이터를 상호 연계하고 실용적인 권장 사항을 제공하는 이 툴의 기능이 보안 태세를 크게 강화해준다는 사실을 발견했습니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 위협 탐지와 대응에 있어 전반적으로 정확하므로 솜씨 좋은 사이버 공격자로부터 자산을 방어하기 위한 신뢰할 수 있는 툴입니다.
🛡️시큐리티 코파일럿의 데이터 개인정보 보호와 경계 이해
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 관련된 또 다른 일반적인 우려 사항은 기업의 기밀 데이터가 비공개로 안전하게 유지될 것인지에 관한 것입니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿의 아키텍처와 설계는 데이터 개인정보 보호와 보안을 염두에 두고 구축되었음을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 보안 측면에서 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿이 처리하는 모든 데이터는 전송과 저장 시에 모두 암호화되므로 누군가 중간에 가로챌 위험이 크게 줄어듭니다.
개인정보 보호 측면에서도 엄격한 데이터 경계 내에서 작동하면서 기업의 데이터가 승인되지 않은 주체에 노출되지 않도록 보장합니다. 또한 역할 기반 액세스 제어를 활용하므로 기업 내의 승인된 사용자만 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 외에도 마이크로소프트는 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에서 사용하는 데이터가 LLM을 학습시키는 데 사용되지 않음을 보장합니다. 따라서 중요한 조직 정보의 기밀성과 무결성을 유지할 수 있습니다.
어떤 애플리케이션도 침해로부터 100% 안전을 보장할 수는 없으므로 데이터 보안 및 개인정보 보호와 관련된 의사 결정을 내릴 때는 솔루션이 제공하는 이점의 맥락을 고려해야 합니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 아키텍처에 내재된 보안 및 개인정보 보호를 위한 집합적 조치는 다른 마이크로소프트 솔루션과 대등한 보안 환경을 제공하며, 데이터 개인정보 보호와 잠재적 노출에 대한 일차적인 우려를 해소합니다.
결론
마이크로소프트 시큐리티 코파일럿은 기계 속도로 정교한 사이버 위협을 방어하기 위한 견고하고 포괄적인 솔루션을 제공하며 기존 보안 툴과 통합되고 고급 AI를 활용함으로써 위협 탐지 및 대응 역량을 강화합니다. 사용량에 따른 유연한 가격 모델과 견고한 데이터 개인정보 보호 조치가 제공하는 이점을 갖춘, 기업의 보안 전략에 추가할 만한 가치가 있는 솔루션입니다. 또한 보안 전문가가 적절히 질문하는 방법을 배우고 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿과 통합되는 보안 툴을 이해하는 것도 중요합니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에 대한 투자 효과를 극대화하고 그 기능을 최대한 활용하려면 이러한 학습 과정에 반드시 투자해야 합니다.
적절한 통합과 지식을 갖추고 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 도입하면 진화하는 사이버 위협에 맞서 기계 속도로 방어하기 위한 대응 태세를 대폭 강화할 수 있습니다. 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿 도입을 고려하고 계시거나 관련해서 궁금한 점이 있으면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😊
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