코스 개요

사이버보안에서 인공지능 소개

  • 현재 사이버 위협 상황
  • 사이버보안에서 AI 활용 사례
  • 머신러닝 및 딥러닝 기술 개요

데이터 수집 및 전처리

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

위협 검출 및 이상 식별

  • 지도 학습 vs. 비지도 학습
  • 침입 검출을 위한 분류 모델 구축
  • 이상 탐지를 위한 클러스터링 기술

AI를 활용한 보안 프로세스 자동화

  • 위협 인텔리전스 분석 자동화
  • 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 플랫폼
  • 사례 연구: 피싱 검출 및 대응 자동화

사이버보안을 위한 예측 분석

  • 시계열 모델을 사용한 공격 트렌드 예측
  • 위협 보고서에서 자연어 처리(NLP) 활용
  • 위협 예측 파이프라인 구축

지능형 시스템으로의 사건 대응

  • AI 기반 사건 대응 프레임워크 구축
  • 실시간 대응 의사결정
  • SIEM 및 위협 인텔리전스 플랫폼과의 통합

사이버보안을 위한 AI 도구 및 프레임워크

  • 오픈 소스 도구 및 라이브러리(예: Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • 보안 분석 및 자동화 플랫폼
  • 배포 고려 사항

윤리적 및 운영상 고려사항

  • AI 모델의 편향과 공정성
  • 규제 및 준수
  • 투명성과 설명 가능성

최종 프로젝트: AI 기반 사이버보안 솔루션

  • 실세계의 사이버보안 문제에 대한 AI 구동 솔루션 설계 및 구현
  • 협업 문제 해결 및 솔루션 개발
  • 프레젠테이션 및 피드백

요약 및 다음 단계

요건

  • 기본 사이버보안 개념 이해
  • 프로그래밍 또는 스크립팅 경험(예: Python)
  • 머신러닝 기초에 대한 이해

대상자

  • 사이버보안 분석가 및 엔지니어
  • 사이버보안 응용 프로그램에 관심 있는 AI 및 데이터 과학 전문가
  • 보안 아키텍트 및 IT 관리자
 21 시간

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (5)

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