본 과정은 사이버보안과 빅데이터 기술의 융합 역량 강화를 목표로 하며,
대용량 보안 로그 및 다양한 위협 데이터를 효과적으로 수집·분석·시각화하고,
이상 행위 탐지 및 위협 인텔리전스 기반의 대응 능력을 실무 중심으로 배양합니다.

Hadoop, Spark, Elasticsearch 등 빅데이터 처리 기술과 Python 기반 데이터 분석 기법을 통해
보안 데이터를 구조화·분석하고, 실시간 보안 위협 탐지 및 경보 체계를 설계하는 실습을 포함합니다.

궁극적으로는 보안 관제, 침해사고 대응, AI 보안 등의 업무에 데이터 기반 의사결정 역량을 적용할 수 있도록 돕습니다.

학습목표

사이버보안에서의 빅데이터 활용 필요성과 적용 분야를 이해한다.

보안 로그 및 위협 데이터를 수집·정제·저장하는 방법을 익힌다.

Hadoop, Spark, ELK 등 빅데이터 처리 도구의 활용법을 실습한다.

Python, Pandas, Scikit-learn 등을 활용하여 보안 데이터 분석 및 시각화를 수행한다.

이상 행위 및 비정상 패턴 탐지 알고리즘을 구현하고 적용해본다.

실제 보안 사고 데이터를 기반으로 위협 분석 및 탐지 시스템을 설계한다.

AI/ML 기반 보안 자동화 및 위협 인텔리전스 통합 방안을 이해하고 적용한다