생성형 AI로 바뀌는 사이버 보안의 미래

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

09

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

15

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

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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

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5_8 블록체인 보안 강화

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5_9 사물인터넷 보안

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5_10 지능형 사이버 위협 헌팅

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5_11 행동 기반 인증

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5_12 윤리적 고려사항과 책임 있는 인공지능

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5_13 AI 기반 사이버 방어의 윤리

31

5_14 투명한 AI 알고리즘의 중요성

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5_15 데이터 프라이버시 보장하기

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5_16 책임성과 인간 감독

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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

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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

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7_5 ATLAS MITRE 내비게이터

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7_6 ATLAS 및 MITRE - 사례 연구