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사내 도입된 챗GPT 정보 유출이 걱정되시나요?
글로벌 표준(MITRE)으로 막아내는 AI 보안 구축 실무,
5년 차 이상 보안 실무자/팀장을 위해 준비했습니다.
01
CISSP 보유 및 대기업 보안 컨설팅 10년 이상의 전문가가 전하는 실무 중심의 AI 보안 전략
02
딥페이크, 프롬프트 인젝션 등 AI 시대의 새로운 보안 위협 심층 분석 및 방어책 제시
03
AI 보안의 글로벌 표준인 MITRE ATLAS 프레임워크를 적용한 체계적인 방어 전략
04
제로 트러스트 아키텍처와 양자 내성 암호 등 향후 3년을 주도할 보안 기술 선제 학습
POINT 01
생성형 AI로 합성 데이터를 생성해 부족한 학습 데이터를 보완하고, 실시간 행동 분석으로 미세한 이상 징후까지 탐지하여 오탐율을 최소화합니다.
POINT 02
AI 모델의 눈을 속이는 교묘한 공격 패턴과 딥페이크를 역설계(Reverse Engineering)하여, 공격자가 침투할 틈을 주지 않는 방어 기술을 습득합니다.
POINT 03
AI 보안 위협 관리의 글로벌 표준인 MITRE ATLAS 프레임워크를 도입하고, 제로 트러스트(Zero Trust) 모델을 결합하여 조직의 보안 수준을 격상시킵니다.
데이터 증강(Data Augmentation)이 어떻게 보안 탐지율을 높이는지 학습합니다.
프롬프트 인젝션, 데이터 중독 등 AI 모델 공격과 딥페이크의 원리를 파헤칩니다.
AI를 활용한 능동적 위협 헌팅(Threat Hunting)과 자동 패치 적용을 학습합니다.
반복적인 보안 업무를 자동화하고 지능형 접근 관리(IAM) 모범 사례를 적용합니다.
양자 컴퓨팅 위협에 대비한 양자 내성 암호(PQC)와 프라이버시 기술을 탐구합니다.
MITRE ATLAS 프레임워크를 활용해 실제 공격 전술을 매핑하는 시뮬레이션 진행.
1_1 생성형 AI 이해하기
02
1_2 실제 사례
03
1_3 혁신을 이끄는 리더의 역할
04
2_1 고유한 보안 위험 식별하기
05
2_2 생성형 AI 사례 연구 살펴보기
06
2_3 적대적 공격과 모델 조작
07
3_1 생성형 AI의 예측과 인사이트
08
3_2 예상되는 발전과 도전 과제
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3_3 인공지능 기반 사이버 보안 환경의 변화
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4_1 최신 방어 기법 이해하기
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4_2 자동화된 위협 탐지 및 대응
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4_3 사이버 공격 시뮬레이션
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4_4 예측 분석
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4_5 피싱 탐지와 딥페이크 식별
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4_6 접근 제어
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4_7 보안 위험 완화를 위한 선제적 전략
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4_8 생성형 AI를 활용한 사이버 방어
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5_1 최신 동향과 연구 방향 탐색
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5_2 인공지능 기반 사이버 보안
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5_3 양자 내성 암호
21
5_4 사물인터넷에서의 사이버보안
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5_5 사이버-물리 시스템 보안
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5_6 프라이버시 보호 기술
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5_7 생성형 AI와 다른 기술의 융합
25
5_8 블록체인 보안 강화
26
5_9 사물인터넷 보안
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5_10 지능형 사이버 위협 헌팅
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5_11 행동 기반 인증
29
5_12 윤리적 고려사항과 책임 있는 인공지능
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5_13 AI 기반 사이버 방어의 윤리
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5_14 투명한 AI 알고리즘의 중요성
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5_15 데이터 프라이버시 보장하기
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5_16 책임성과 인간 감독
34
5_17 윤리적인 인공지능 개발과 배포
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6_1 오늘날 기업이 해야 할 일
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6_2 지속적인 학습 문화 구축
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6_3 지식 공유를 위한 협업 전략
38
7_1 ATLAS 소개와 그 중요성
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7_2 ATLAS가 MITRE ATT&CK 프레임워크를 어떻게 보완하는가
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7_3 관련 위협과 위험 개요
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7_4 ATLAS MITRE 프레임워크 - 개요
42
7_5 ATLAS MITRE 내비게이터
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7_6 ATLAS 및 MITRE - 사례 연구
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