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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
회원 평가 (5)
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