Course Outline

사이버보안에서 인공지능 소개

  • 현재의 사이버 위협 현황
  • 사이버보안에 대한 AI 활용 사례
  • 머신 러닝과 딥러닝 기법 개요

데이터 수집 및 전처리

  • 보안 데이터의 출처: 로그, 경고, 네트워크 트래픽
  • 데이터 라벨링 및 정규화
  • 불균형 데이터셋 처리

위협 탐지와 이상 징후 식별

  • 지도 학습 vs 비지도 학습
  • 침입 탐지를 위한 분류 모델 구축
  • 이상 감지를 위한 클러스터링 기법

AI를 활용한 보안 프로세스 자동화

  • 위협 정보 분석을 위한 AI 자동화
  • 보안 오케스트레이션, 자동화 및 응답(SOAR) 플랫폼
  • 사례 연구: 피싱 탐지 및 대응 자동화

Predictive Analytics를 위한 사이버보안

  • 시계열 모델을 사용한 Forecasting 공격 트렌드 분석
  • 위협 보고서에 대한 자연어 처리(NLP) 활용
  • 위협 예측 파이프라인 구축

지능형 시스템을 활용한 사고 대응

  • AI 기반 사고 대응 프레임워크 구축
  • 실시간 응답 의사결정
  • SIEM 및 위협 정보 플랫폼과의 통합

사이버보안을 위한 AI 도구와 프레임워크

  • 오픈 소스 도구 및 라이브러리 (예: Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • 보안 분석 및 자동화를 위한 플랫폼
  • 배포 고려사항

윤리적 및 운영적 고려 사항

  • AI 모델에서의 편향성과 공정성
  • 규제 및 준수
  • 투명성 및 설명 가능성

최종 프로젝트와 마무리

  • 실제 사이버보안 문제에 대한 AI 기반 솔루션 설계 및 구현
  • 발표 및 피드백
  • 요약 및 다음 단계

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 기본적인 사이버 보안 개념에 대한 이해
  • 프로그래밍이나 스크립팅 경험이 있는 사람 (예: Python)
  • 머신 러닝 기초에 익숙한 사람

대상

  • 사이버 보안 분석가 및 엔지니어
  • 사이버 보안 적용에 관심이 있는 AI와 데이터 과학 전문가
  • 보안 아키텍트 및 IT 관리자
 21 Hours

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