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마감 인공지능

[26년 2기] 경일대학교 AI 사이버보안 프로젝트

교육기관
한국AX산업협회
접수 기간
2026.06.15 ~ 2026.06.22
교육 기간
2026.06.22 ~ 2026.07.20
교육 시간
매주 월·화·수·목·금 09:00 ~ 18:00 (총 160시간)
교육 장소
경일대학교
모집 인원
25명 (현재 23명 신청)
수강료
무료
문의
경북디지털혁신본부(09시~18시) 054-431-5225강릉과학산업진흥원(09시~18시) 033-650-3398강원정보문화산업진흥원(09시~18시) 033-245-6537경북대학교 산학협력단(09시~18시) 053-217-1070한국AX산업협회(교육문의) 02-556-2092한국디지털융합진흥원(교육문의) 02-560-4937
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교육 소개


커리큘럼
회차별 커리큘럼 : 회차, 주제, 내용
회차 주제 내용
1 인공지능과 AI보안 오리엔테이션, 왜 인공지능과 보안인가? • 과정 소개 • 사이버 공격의 경제학 • 실생활에서 사용하는 보안 분야에서의 인공지능 적용 사례 학습 AI기반 스팸 메일 탐지 솔루션 실습 • 반복 접근법 기반 스팸메일 탐지 솔루션 실습 • 보안 분야에서 사용하는 인공지능의 한계 학습 훈련 알고리즘 배우기 • 모델 패밀리, 손실 함수, 최적화 학습 • 핵심 컴포넌트 동작 원리 학습 지도 학습 분류 알고리즘 • 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 의사결정 포레스트, 서포트 벡터 머신 지도 학습 분류 알고리즘 학습 • 나이브 베이즈, K-최근접 이웃 알고리즘, 신경망 지도 학습 분류 알고리즘 학습 실상황 분류 문제 고려사항 • 모델 패밀리 선택, 학습 데이터 구성, 속성 선택, 최적화와 과대/과소적합 학습 • 임계치의 선택과 모델 간의 비교 학습 군집화 알고리즘 • 군집화 알고리즘 학습 • 군집화 결과 평가 학습 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector
2 이상치 탐지와 악성코드 분석 솔루션 프로젝트 AI기반 이상치 탐지 솔루션 개발 1 • 휴리스틱을 사용한 침입 탐지와 데이터 기반 방법 실습 • 이상치 탐지를 위한 특성 공학(호스트 침입 탐지, 네트워크 침입 탐지, 웹 애플리케이션 침입 탐지) 실습 AI기반 이상치 탐지 솔루션 개발 2 • 데이터 및 알고리즘을 이용한 이상치 탐지 실습 • 예측(지도 머신러닝), 통계 측정 항목, 적합도 실습 • 비지도 머신러닝 알고리즘, 밀도 기반 기법 실습 AI기반 악성코드 분석 솔루션 개발 1 • 악성코드 이해 • 악성코드 분류 정의, 악성코드의 이면 실습 AI기반 악성코드 분석 솔루션 개발 2 • 속성 생성 이해 • 데이터 수집, 속성 생성, 속성 선택 실습 AI기반 악성코드 분석 솔루션 개발 3 • 속성에서 분석까지 이해 • 악성코드 샘플 및 레이블을 얻는 방법 실습 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector
3 네트워크 트래픽 분석과 소비자 웹 보호 솔루션 프로젝트 AI기반 네트워크 트래픽 분석 솔루션 개발 1 • 네트워크 방어 이론 학습 • 접근 제어와 인증, 침입 탐지, 네트워크 내의 공격자 탐지, 데이터 중심 보안, 허니팟 실습 AI기반 네트워크 트래픽 분석 솔루션 개발 2 • 머신 러닝과 네트워크 보안 이해 • 캡처에서 속성 추출, 네트워크 위협, 봇넷 실습 AI기반 네트워크 트래픽 분석 솔루션 개발 3 • 네트워크 공격을 분류하기 위한 예측 모델 구축 학습 • 데이터 탐색, 데이터 준비, 분류, 지도 학습 실습 • 네트워크 공격을 분류하기 위한 예측 모델 구축 학습 • 준지도 학습, 비지도 학습, 고급 앙상블 실습 AI기반 소비자 웹 보호 솔루션 개발 1 • 악용 유형 및 데이터를 활용한 방어 학습 • 인증과 계정 탈취, 계정 생성, 금융사기, 봇 활동 실습 AI기반 소비자 웹 보호 솔루션 개발 2 • 악용 문제에 대한 지도 학습 학습 • 데이터 레이블링, 콜드 스타트와 웜 스타트, 거짓 양성과 거짓 음성, 다중 응답, 대규모 공격 실습 • 악용 군집화(스팸 도메인 군집화, 클러스터 생성, 클러스터 평가) 실습 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector
4 보안 운영 시스템과 적대적 머신러닝 솔루션 프로젝트 AI기반 보안 운영 시스템 개발 1 • 데이터 품질 문제(데이터셋의 편향, 레이블의 부정확성, 누락된 데이터) 해결 실습 • 모델 품질 문제(하이퍼파라미터 최적화, 피드백 루프, A/B 모델 테스트) 해결 실습 AI기반 보안 운영 시스템 개발 2 • 클라우드 서비스 기반 운영 시스템 성능(낮은 대기 시간과 높은 확장성) 개선 실습 • 보안과 신뢰성(공격에 대한 방어, 개인 정보 보호 및 보장) 강화 실습 AI기반 적대적 머신러닝 솔루션 개발 1 • 적대적 ML의 중요성 학습 • 머신러닝 알고리즘의 보안 취약점(공격 전이성) 실습 AI기반 적대적 머신러닝 솔루션 개발 2 • 모델 포이즈닝 공격 기술 학습 • 이진 분류기 포이즈닝 공격, 공격자의 지식, 포이즈닝 공격 방어 실습 AI기반 적대적 머신러닝 솔루션 개발 3 • 회피 공격 기술 학습 • 이진 분류기 회피 공격 실습 • 회피 공격에 대한 방어 기술 실습 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector
강사 소개
강사
윤은준
소속
보조강사
박도훈
소속
유의사항
  • 출석률 70% 이상이면(이수 조건) 교육이 끝난 뒤 수료증이 발급됩니다.
  • 신청 후 관리자 승인을 거쳐 수강이 확정되며, 결과는 [마이페이지 > 학습정보]에서 확인할 수 있습니다.
  • 승인 대기 중인 신청은 [마이페이지 > 학습정보]에서 취소 신청할 수 있고, 관리자가 확인하면 취소됩니다.