보안관제기획/운영 및 침해사고대응팀(CERT) 구축
과정소개
본 과정에서는 데이터분석/머신러닝/AI 기초에 대해 배워봅니다.
데이터분석/머신러닝/AI 기술을 정보보안에 활용할 수 있는 방법에 대해서 배워보는 과정입니다.
학습목표
- 데이터분석, 머신러닝, AI에 대해서 이해한다.
- 정보보안에 데이터분석, 머신러닝, AI를 활용할 수 있도록 한다.
- 정보보안에 데이터분석, 머신러닝, AI를 활용할 수 있도록 한다.
강의목차
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 데이터란 무엇인가_ DIKW 모델_데이터 분석 VS 머신러닝(딥러닝) |
| 2차시 | 데이터 대푯값_척도로 데이터 분류 |
| 3차시 | 데이터 산포도_사분위수_상자 수염 그림_정규 분포 |
| 4차시 | 문제 정의_데이터 수집_데이터 탐색 및 전처리 |
| 5차시 | 특징 엔지니어링_학습_검증 |
| 6차시 | 피싱 사이트_피싱 사이트 특징_머신러닝 연구 방법 |
| 7차시 | 크롤링 이란?_웹에 대한 이해_정상/피싱 사이트 데이터 수집 |
| 8차시 | 실습 |
| 9차시 | 기존 데이터(Phishing Website 데이터)_Phishing Website 데이터 규칙_Phishing Website 데이터(Based by Address bar) |
| 10차시 | Phishing Website 데이터(Based by Address bar) |
| 11차시 | Phishing Website 데이터(Based by Abnormal) |
| 12차시 | Phishing Website 데이터(Based by HTML, JavaScript) |
| 13차시 | Phishing Website 데이터(Based by Domain)_탐색적 데이터 분석 |
| 14차시 | 데이터에 따른 알고리즘_의사 결정 트리(Decision Tree)_앙상블(Ensemble)_랜덤 포레스트(Random Forest)_그래디언트 부스팅(XGBoost) |
| 15차시 | 실습 |
| 16차시 | 머신러닝을 활용한 피싱 사이트 자동 탐지_피싱 사이트 탐지 시연_AI 기반 피싱 사이트 탐지 시스템(설계안) |