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AI 보안 데이터 리터러시

  • 서울사이버대학교
  • 양진욱, 노건태
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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
  • 강의학기
    2021년 1학기
  • 조회수
    8,601
  •  
강의계획서
강의계획서
데이터 리터러시는 데이터를 분석해 이를 토대로 합리적인 의사결정을 이끌어내는 역량을 의미한다. 정보보호 종사자들에게 데이터 분석에 필요한 기본 능력을 증진시킴으로써 역량 제고에 기여한다.
강의소개
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차시별 강의

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1. 강의소개 AI보안데이터 리터러시과목의 개요 및 필요성을 파악할 수 있다. URL
빅데이터와 AI의 이해 빅데이터와 AI의 이해 URL
데이터의 이해 데이터란 무엇인지, 데이터와 정보의 관계에 대해 이해할 수 있다. URL
AI의 개념 및 빅데이터와의 관계(1) AI (인공지능)의 개념 및 빅데이터와의 관계에 대해 이해할 수 있다. URL
AI의 개념 및 빅데이터와의 관계(2) AI (인공지능)의 개념 및 빅데이터와의 관계에 대해 이해할 수 있다. URL
빅데이터의 가치와 영향, 사례소개 빅데이터의 가치와 영향에 관해 이해하고, 빅테이터 활용 사례를 통해 활용 방안을 생각해 볼 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
2. 데이터 베이스와 데이터 처리기술의 필요성 데이터 베이스와 데이터 처리기술의 필요성 URL
데이터베이스의 정의와 특성 데이터베이스의 정의와 특징에 대해 설명할 수 있다. URL
데이터 처리 기술과 프로세스(1) 데이터 처리기술과 프로세스 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 처리 기술과 프로세스(2) 데이터 처리기술과 프로세스 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 연계 및 통합기법 요약 데이터 연계 및 통합 기법 요약과 비정형데이터 처리에 대해 이해할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
3. 데이터 분석의 중요성 데이터 분석의 중요성 URL
데이터 분석기획 데이터 분석 기획에 대해 이해하고, 방향성을 도출해 낼 수 있다. URL
분석 방법론과 분석 프로젝트 관리방안(1) 분석 방법론과 분석프로젝트 관리방안에 대해 이해할 수 있다. URL
분석 방법론과 분석 프로젝트 관리방안(2) 분석 방법론과 분석프로젝트 관리방안에 대해 이해할 수 있다. URL
분석 방법론과 분석 프로젝트 관리방안(3) 분석 방법론과 분석프로젝트 관리방안에 대해 이해할 수 있다. URL
분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립(1) 분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립에 대해 이해할 수 있다. URL
분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립(2) 분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립에 대해 이해할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
4. 데이터분석기법의 이해 데이터분석기법의 이해 URL
통계분석(1) 분석 과정에서 확률을 이용한 통계에 대해 이해할 수 있다. URL
통계분석(2) 분석 과정에서 확률을 이용한 통계에 대해 이해할 수 있다. URL
통계분석(3) 분석 과정에서 확률을 이용한 통계에 대해 이해할 수 있다. URL
정형 데이터 마이닝(1) 정형 데이터마이닝에 대해 이해할 수 있다. URL
정형 데이터 마이닝(2) 정형 데이터마이닝에 대해 이해할 수 있다. URL
정형 데이터 마이닝(3) 정형 데이터마이닝에 대해 이해할 수 있다. URL
비정형데이터 마이닝 비정형 데이터 마이닝에 대해 이해할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
5. 정보보안의 중요성 정보보안의 중요성 URL
네트워크 구축 및 경로/트래픽(1) 네트워크의 설치 구조에 대해 이해하고, 경로제어와 트래픽 제어에 대한 흐름 및 기능을 분석하여 실무에 적용할 수 있다. URL
네트워크 구축 및 경로/트래픽(2) 네트워크의 설치 구조에 대해 이해하고, 경로제어와 트래픽 제어에 대한 흐름 및 기능을 분석하여 실무에 적용할 수 있다. URL
소프트웨어 개발 보안(개발 직무별 보안활동) 안전한 소프트웨어를 개발하기 위해 필요한 보안활동에 대해 이해할 수 있다. URL
회복/병행제어와 데이터 표준화 병행제어의 목적과 문제점에 대해 이해하고, 데이터 표준화의 기대효과에 대해 설명할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
6. 소프트웨어 개발 및 시스템 보안 구축을 위한 방법 소프트웨어 개발 및 시스템 보안 구축을 위한 방법 URL
Secure SDLC 소프트웨어생명주기(SDLC)와 Secure SDLC에 대한 개념을 이해하고, 요구사항 분석 단계별 보안활동에 대해 설명할 수 있다. URL
세션 통제 및 입력데이터 검증 및 표현 세션에서 발생하는 정보 관리하는 방법을 이해하고, 입력데이터의 검증 및 표현에 대해 설명할 수 있다. URL
캡슐화와 암호알고리즘 데이터와 기능의 보안 점검 항목들을 이해하고, 암호 알고리즘의 방법을 나열할 수 있다. URL
서비스 공격 유형 및 서버 인증 서비스 거부 공격의 유형과 서버 인증 방법에 대해 이해하고, 위조 사이트 등에 대비할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
7. 데이터분석의 적용 데이터분석의 적용 URL
데이터 분석과 정보보호(1) 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 분석과 정보보호(2) 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 분석과 정보보호(3) 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 분석과 정보보호(4) 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 분석과 정보보호(5) 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 분석과 정보보호(6) 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. URL
데이터 3법이란? 국내 데이터 3법에 따른 법제도적 준수사항을 학습하여 데이터 분석가가 갖추어야 할 기본적인 정보보호 역량을 키울 수 있다. URL
데이터 3법에 따른 고려사항 데이터 3법에 따른 고려사항을 파악할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
8. 중간고사 중간고사 소스URL
9. 아나콘다의 이해 아나콘다의 이해 URL
아나콘다 설치하기 데이터 분석을 위한 기본 툴인 아나콘다를 설치할 수 있다. URL
주피터 노트북 시작하기(1) 데이터 분석을 위해 주피터 노트북의 기본적인 사용법을 익힐 수 있다. URL
주피터 노트북 시작하기(2) 데이터 분석을 위해 주피터 노트북의 기본적인 사용법을 익힐 수 있다. URL
파이썬의 자료형 – 변수, 리스트, 튜플(1) 파이썬의 자료형 중에서 변수, 리스트, 튜플을 사용할 수 있다. URL
파이썬의 자료형 – 변수, 리스트, 튜플(2) 파이썬의 자료형 중에서 변수, 리스트, 튜플을 사용할 수 있다. URL
파이썬의 자료형 – 변수, 리스트, 튜플(3) 파이썬의 자료형 중에서 변수, 리스트, 튜플을 사용할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
10. 파이썬 자료형 파이썬 자료형 URL
파이썬의 자료형 – 딕셔너리와 집합 파이썬의 자료형 중에서 딕셔너리와 집합을 사용할 수 있다. URL
파이썬의 자료형 – 문자열 파이썬의 자료형 중에서 문자열을 다룰 수 있다. URL
파이썬의 자료형 – 기타(1) 파이썬의 자료형과 관련된 처리를 수행할 수 있다. URL
파이썬의 자료형 – 기타(2) 파이썬의 자료형과 관련된 처리를 수행할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
11. numpy의 이해 numpy의 이해 URL
numpy의 1차원 자료형(1) numpy의 1차원 자료형을 사용할 수 있다. URL
numpy의 1차원 자료형(2) numpy의 1차원 자료형을 사용할 수 있다. URL
numpy의 2차원 자료형 numpy의 2차원 자료형을 사용할 수 있다. URL
numpy의 기본 연산과 조건 처리(1) numpy에서 기본 연산을 사용할 수 있고, 조건을 처리할 수 있다. URL
numpy의 기본 연산과 조건 처리(2) numpy에서 기본 연산을 사용할 수 있고, 조건을 처리할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
12. pandas 이해 pandas 이해 URL
pandas의 1차원 자료형 - Series pandas의 1차원 자료형인 Series를 사용할 수 있다. URL
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(1) pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. URL
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(2) pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. URL
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(3) pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. URL
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(4) pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. URL
pandas의 기본 연산(1) pandas에서 기본 연산을 사용할 수 있다. URL
pandas의 기본 연산(2) pandas에서 기본 연산을 사용할 수 있다. URL
pandas의 기본 연산(3) pandas에서 기본 연산을 사용할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
13. 데이터 시각화 데이터 시각화 URL
학습용 데이터 다루기(1) 학습용 데이터를 다룰 수 있다. URL
학습용 데이터 다루기(2) 학습용 데이터를 다룰 수 있다. URL
matplotlib으로 데이터 시각화하기(1) matplotlib으로 데이터를 시각화할 수 있다. URL
matplotlib으로 데이터 시각화하기(2) matplotlib으로 데이터를 시각화할 수 있다. URL
seaborn으로 데이터 시각화하기(1) seaborn으로 데이터를 시각화할 수 있다. URL
seaborn으로 데이터 시각화하기(2) seaborn으로 데이터를 시각화할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
14. 이상치 탐지의 이해 이상치 탐지의 이해 URL
이상치 탐지 이론 및 FDS 사례(1) 이상치 탐지에 대해 파악하고, 사례를 통해 FDS 전반에 대해 이해할 수 있다. URL
이상치 탐지 이론 및 FDS 사례(2) 이상치 탐지에 대해 파악하고, 사례를 통해 FDS 전반에 대해 이해할 수 있다. URL
신용카드 부정사용거래 적발(Kaggle 실습)(1) 신용카드 부정사용거래 적발을 Kaggle 실습을 통해 이해할 수 있다. URL
신용카드 부정사용거래 적발(Kaggle 실습)(2) 신용카드 부정사용거래 적발을 Kaggle 실습을 통해 이해할 수 있다. URL
ElasticSearch 구현(시연) ElasticSearch 구현 방법에 대해 이해할 수 있다. URL
형성평가 형성평가 소스URL
15. 기말고사 기말고사 소스URL

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