A. 

B. 

C. 

D. 제공된 스니펫에는 필수적인 XSIAM '데이터 매퍼' 구성이 없습니다. 이 구성은 별도의 Ul 기반 프로세스이며 복잡한 JSON 구문 분석을 위해 API를 통해 완전히 자동화할 수 없습니다.

E. XSIAM 데이터 수집 API의 인증 방법(x-api-key)은 더 이상 사용되지 않습니다. OAuth 2.0 또는 서비스 계정 키가 필요합니다.

A. 다음을 통해 솔루션을 설계합니다. 1. 모든 FinTech 자산에 대한 사용자 지정 '자산 태그'를 만듭니다. 2. FinTech 애플리케이션의 양성 프로세스 해시를 사용하여 XSIAM '외부 동적 목록(EDL)'을 계산하고 업데이트하는 외부 스크립트를 유지 관리합니다. 3. 'asset.tags CONTAINS 'FinTech' AND 'process.hash IN EDL('FinTech_Benign_Hashes')'와 일치하는 'AND 조건'을 사용하는 규칙에 대한 '제외'를 만듭니다.

B. 다음을 통해 솔루션을 설계합니다. 1. 'source_bu = 'FinTech' 및 'process.hash IN ('hashl', 'hash2', ...y'에 대한 'NOT' 절을 포함하도록 규칙의 KQL 쿼리를 수정합니다.

C. 다음을 통해 솔루션을 설계합니다. 1. 알림을 받으면 알림이 FinTech 자산에서 발생했는지 확인하는 Cortex XSOAR 플레이북을 개발합니다. 2. 그렇다면 플레이북은 알려진 양성 FinTech 해시의 외부 데이터베이스를 쿼리하고 일치하는 항목이 발견되면 자동으로 사고를 종료합니다.

D. 다음을 통해 솔루션을 설계합니다. 1. 'alert_name = AND 'source_ip IN'과 일치하는 새로운 XSIAM '억제 규칙'을 만듭니다. 2. 이 규칙의 동작은 '경고 삭제'입니다. 3. 규칙은 새로운 양성 해시에 대해 수동 업데이트가 필요합니다.

E. 다음을 통해 솔루션을 설계합니다. 1. FinTech 관련 자산에 대한 모든 알림의 심각도를 '정보'로 낮춥니다.

A. XSIAM 데이터 수집기를 사용하여 XML 파일을 원시 데이터로 수집한 다음 XSLT 변환을 사용하여 XSIAM 파서를 적용하여 관련 필드를 추출합니다.

B. 취약점 스캐너에서 XML 데이터를 수신하고 XSIAM으로 전달하도록 syslog 서버를 구성합니다.

C. XML을 JSON으로 변환하는 Python 스크립트를 개발한 다음, HTTP 이벤트 수집기를 통해 JSON 데이터를 XSIAM에 푸시합니다.

D. XML 파일을 위협 인텔리전스 피드로 XSIAM에 직접 업로드합니다.

E. XML 파일을 수동으로 검토하고 CVSS 점수에 대한 XSIAM 조회 테이블을 만듭니다.

A. Cortex XSIAM과 다른 지역에 있음; 로그는 pan_dss_raw 데이터 세트를 사용하여 검증할 수 있음

B. Cortex XSIAM과 다른 지역에 있음; 로그는 엔드포인트 데이터 세트를 사용하여 검증할 수 있음

C. Cortex XSIAM과 동일한 지역에 있음; 로그는 pan_dss_raw 데이터 세트를 사용하여 검증할 수 있음

D. Cortex XSIAM과 동일한 지역에 있음; 로그는 엔드포인트 데이터 세트를 사용하여 검증할 수 있음

A. XSIAM의 내장 위협 인텔리전스 커넥터를 활용하고 비표준 피드에 대한 사용자 정의 파서를 만듭니다.

B. 의사결정을 위한 '조건부 단계'(예: 높은 신뢰도 대 낮은 신뢰도 IOC)와 정규화 및 강화를 위한 '변환' 단계를 포함하는 다단계 XSIAM 플레이북 설계.

C. NGFW 차단 및 내부 TIP API 통신을 위한 XSIAM 'Action' 통합 구성.

D. API 오류와 예상치 못한 데이터 형식을 원활하게 관리하기 위해 플레이북 내에 강력한 '오류 처리' 전략을 구현합니다.

E. XSIAM '데이터 레이크'가 모든 원시 및 처리된 IOC 데이터를 역사적 분석을 위해 저장할 수 있을 만큼 충분한 크기인지 확인합니다.