데이터 분석을 이용한 네트워크 보안

강의수4강 학습자수354명 수강평3.8/5(총 3명)

  • 학습안내
  • 강의목록
  • 토론방

강좌정보

강좌정보 테이블
학습내용 인터넷은 이제 일상생활은 물론 산업전반의 필수 인프라로 동작하는 한편 해킹 범죄의 경로로도 악용되고 있으며, 이런 악용을 막기 위해 네트워크 보안은 1990년대 이후 방화벽을 거쳐 IDS, IPS, 웹방화벽 등으로 발전해왔습니다.
이번 세미나에서는 정보보안 분야에서 큰 비중을 차지하고 있는 네트워크 보안의 개념 및 현황을 살펴보고, 핵심 방법론인 오용행위 및 비정상행위 분석 방법론 활용 실습을 통해 두 방법론의 한계와 데이터 분석을 이용한 개선방안을 알아봅니다. 
학습대상 <학습대상>
리눅스 사용 경험이 있으며, 데이터 분석을 통한 보안 네트우크 보안에 관심이 있으신 분
(※ 정규식 표현에 대한 이해가 있으신 분은 더욱 편하게 학습하실 수 있습니다.)

<실습환경>
동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 설치하시기 바랍니다.
(※ 본 동영상은 Windows OS를 기준으로 설명하고 있으며, Mac OS상의 개발 환경 구축방법은 약간의 차이가 있을 수 있습니다.)

<사전학습자료>
▶ 패턴매칭 및 이상징후 분석 배경
: http://kangmyounghun.blogspot.com/2015/04/blog-post_12.htm
▶ 정규표현식 
: http://www.nextree.co.kr/p4327


* 본 강의는 2018.10.11(목)에 진행된 제37차 토크ON세미나 동영상입니다.
강사 강명훈 (IT보안 전문가)
학습기간 수강신청일로부터 30일
이수기준 진도 100% 완료

강의목록 테이블
강의 차수명 강의시간 진도율 학습하기 학습자료
▶ 샘플데이터
[1강] 네트워크 보안 역사 (paros를 이용한 파라미터변조) 29분 0%
[2강] 네트워크 보안 방법론 (패턴매칭, 이상징후분석) 51분 0%
[3강] Snort을 이용한 패턴매칭 46분 0%
[4강] ElasticSearch를 이용한 이상징후감지 44분 0%
▶강의자료
▶사전 학습자료

페이스북 서비스

  • T아카데미 페이스북
  • Smartteen AppClub 페이스북
  • SK플래닛 페이스북
  • 멘토링