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코스 개요
사이버보안과 인공지능 입문
- 현재 사이버 위협 상황 개요
- 사이버보안 분야에서의 AI 활용 사례들
- 머신러닝 및 딥러닝 기술에 대한 기초 설명
데이터 수집 및 전처리 방법
- 로그, 경고 메시지, 네트워크 트래픽 등 보안 데이터의 출처
- 데이터 라벨링과 정규화 절차
- 불균형한 데이터 세트 다루는 방법
위협 탐지와 이상 징후 식별
- 지도 학습 및 비지도 학습의 차이점
- 침입 감지를 위한 분류 모델 구축법
- 이상 탐지를 위해 활용하는 클러스터링 기법들
AI를 이용한 보안 프로세스 자동화
- 위협 정보 분석 과정을 자동화하기 위한 AI 활용
- 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 플랫폼 소개
- 사례 연구: 피싱 공격 탐지와 대응 프로세스 자동화
사이버보안을 위한 예측 분석 기술
- 시계열 모델을 활용한 공격 동향 예측법
- 위협 보고서에 자연어 처리(NLP) 기법 적용하기
- 실제 위협 예측 시스템 구축 시 고려사항들
지능형 시스템을 활용한 사건 대응 방안
- AI 기반의 사건 대응 프레임워크 설계하기
- 실시간으로 이뤄지는 위협 대응 결정 과정
- SIEM 및 위협 정보 플랫폼과의 통합 전략
사이버보안 분야에서 사용되는 AI 도구와 프레임워크
- Scikit-learn, TensorFlow, Keras 같은 오픈소스 라이브러리들
- 보안 분석 및 자동화를 위한 다양한 플랫폼 소개
- 실제 환경 배포 시 고려해야 할 사항들
윤리적·운영적 측면에 대한 검토
- AI 모델에서 발생할 수 있는 편향 및 공정성 문제
- 관련 규제 준수 요건 및 법적 기준들
- 모델의 투명성과 설명 가능성을 확보하는 방법
최종 프로젝트: AI 기반 사이버보안 솔루션 개발
- 실제 상황에 적용할 수 있는 AI 기반 보안 솔루션을 설계하고 구현하기
- 팀원들과 협력해 문제 해결 및 솔루션 개발 진행
- 최종 결과물 발표와 피드백 나누기
요약 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 기본적인 사이버보안 개념에 대한 이해
- 프로그래밍 또는 스크립팅 경험(예: Python)
- 머신러닝 기초 지식 보유
수강 대상
- 사이버보안 분석가 및 엔지니어
- 사이버보안 분야에 관심 있는 AI·데이터 사이언스 전문가들
- 보안 아키텍트 및 IT 관리자
21 시간
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