시큐어 코딩(Secure Coding) 쪼개기

프롬프트 엔지니어링 이론부터 실전 기법, 그리고 최신 응용 사례와 보안·윤리 문제까지 폭넓게 다루어, LLM 기반 서비스 개발자·데이터 사이언티스트·AI 기획자 모두에게 실질적인 도움을 제공합니다.

프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링을 지나 이제는 하네스 엔지니어링으로. 프롬프트와 RAG로 달성하기 어려운 LLM 기반 과제를 하네스로 풀 수 있습니다.

수식 한 개, 코드 한 줄 없이 인공지능 개발과 활용에 필요한 기초 통계의 본질을 꿰뚫습니다.

주니어 개발자가 인공지능을 개발 도구로 삼아 기획부터 코드 작성과 배포 및 검증에 이르는 전체 개발 과정을 이해할 수 있게 합니다.

문제를 ‘구성하는 사고’를 훈련하도록 돕습니다.

인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 기존 RAG 성능 향상 기법의 한계를 뛰어 넘기 위해 인지 부하라는 사고 틀을 적용해 다양한 기법을 종합합니다.

생성형 인공지능(생성형 AI)의 일종인 LLM을 기반으로 삼아 만드는 애플리케이션이나 웹 서비스를 기획할 때 필요한 '서비스 디자인' 개념과 방법을 익힐 수 있습니다.

"이름 하나 바꿨을 뿐인데, 코드가 달라졌습니다." 가독성 좋은 코드의 핵심, '읽히는 이름 짓기'를 원리부터 사례까지 정리했습니다. 읽기 쉬운 이름이 협업의 시작입니다.

C 언어의 기본 개념과 기본 문법을 빠르게 이해할 수 있습니다.

다양한 클린 코딩 기법을 제시합니다.

코딩을 위한 기본 프롬프트 패턴과 인공지능을 활용하기 위한 고급 API 프롬프트 패턴을 소개합니다.

자연어 처리 기술의 출발부터 시작해서 최신 LLM 모형에 이르기까지의 과정에서 개발된 다양한 언어 모형들을 상세히 설명합니다.

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

LLM의 한계와 한계 극복을 위한 최신 기술과 전망되는 미래 기술을 탐구합니다.

LLM을 사용해 구축할 수 있는 애플리케이션이나 웹 서비스들로는 어떤 것들이 있는지 살펴봅니다.

LLM 기획, LLM 응용 기획 담당자를 위해 LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

챗지피티(ChatGPT)나 클로드 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 깊이 있게 탐구하면서 개발 역량을 키울 수 있습니다. 흔히 접하기 어려운 다양한 정보와 개발 기법을 배울 수 있습니다.

ISMS-P 및 ISO27701, 개인정보 영향평가 등 개인정보 흐름분석을 통해 개인정보 관련 법률 준수 여부 점검 및 개인정보 유출 사전 예방을 위한 업무 교육 개인정보 관리체계 수립을 위한 업무 교육

개인정보 안전성 확보조치 고시, 신용정보법감독규정 별표3에 따라 개인(신용)정보처리시스템 현황 파악 및 점검 수행 교육

KCA 정보보호위험관리사(ISRM) 자격증 취득 강의! 개인정보보호 3대장인 CPPG, ISMS-P 자격증 취득의 초석!

혼자서 서비스 개발과 운영 전반을 소화할 수 있는 슈퍼 개발자로 오랫동안 활동하고 싶다면? 다양한 개발 언어 못지 않게 중요한 IT 인프라 지식을 기초부터 탄탄히 다져보세요!

CPPG 자격증 시험에 도움이 되는 두음 5개 분야 140 두음을 제공합니다. 또한 매번 다르게 출제되는 111문제 자동 생성 도구를 통해 사용방법을 소개하고 1회및 해설 강의를 제공합니다.

CPPG 자격증 취득의 지름길 CPPG WIN 강의입니다. 최근 13회의 출제 경향을 반영한 2026년 CPPG 자격증 합격을 위한 이론 과정입니다.

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제조업의 디지털 전환이 가속화되면서 생산설비, 제어시스템, 산업용 네트워크가 외부 시스템과 연결되고 있습니다. 이와 함께 사이버 공격이 생산 중단, 품질 저하, 기술 유출, 안전사고로 이어질 가능성도 커지고 있습니다. [OT(제조업) 보안] 4대 제조 산업 마스터 클래스는 자동차, 반도체, 화학, 식품·의약품 산업에서 발생할 수 있는 OT 보안 위협을 실제 제조 현장의 사례를 중심으로 살펴보는 과정입니다. 각 산업의 생산공정과 설비 환경이 어떻게 다른지 이해하고, 산업별로 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사고 원인, 대응 방안을 체계적으로 학습합니다. 자동차 산업의 스마트공장과 공급망 보안, 반도체 산업의 핵심 공정 및 기술정보 보호, 화학 산업의 제어시스템과 안전사고 대응, 식품·의약품 산업의 품질·위생·GMP 데이터 보호까지 한 과정에서 폭넓게 다룹니다. 복잡한 기술이나 공격 기법을 단순히 나열하지 않고, “어떤 문제가 발생할 수 있는가”, “왜 발생하는가”, “현장에서는 어떻게 대응해야 하는가”를 초보자도 이해하기 쉽게 설명합니다. 이 강의를 통해 4대 제조 산업의 특성과 OT 보안의 차이점을 비교하고, 제조 현장에서 필요한 보안 점검과 사고 대응의 기본 방향을 익힐 수 있습니다.

잘못된 퍼미션(Permission)이 만드는 리눅스 서버의 운영 취약점을 끝장내는 강의입니다. 파일/디렉터리 권한 제어를 실무 기준으로 완전 정리하세요.

정보보호의 기본 개념부터 최신 보안 이슈까지, 자격증 취득을 위한 핵심 내용을 온라인으로 학습할 수 있는 강의입니다. 최신 출제 경향을 반영한 이론과 실전 모의고사로 효율적인 시험 대비가 가능하며, 정보보호에 처음 입문하는 분들도 쉽게 따라올 수 있도록 구성되어 있습니다.

"국가공인 산업보안관리사 "신규 리뉴얼 버전 최종 업데이트 완료"!! 이 강의는 국가공인 산업보안관리사 자격증 취득을 목표로, 산업보안을 관리 관점에서 체계적으로 이해할 수 있도록 구성된 과정입니다. 암기 위주의 학습이 아닌, 보안 비전공자도 이해할 수 있도록 산업보안의 개념·구조·흐름을 체계적으로 정리하여 시험 대비는 물론 실무와 커리어 확장까지 할 수 있도록 내용을 구성하였습니다.

AWS 네트워크 완벽 마스터! VPC, 서브넷, 라우팅, 보안까지 실전 중심으로 배우고 안전하고 확장 가능한 클라우드 네트워크 아키텍처를 설계하세요. 실무 엔지니어라면 반드시 알아야 할 핵심 스킬을 단기간에 완성합니다!

**「바이트 탐정이 알려주는 디지털 포렌식 기법: 증거 수집 및 확보」**는 사이버 범죄, 내부 정보 유출, 침해사고 발생 시 필요한 디지털 증거를 어떻게 수집하고 보존해야 하는지를 중심으로 다루는 강의입니다. 디지털 포렌식의 기본 개념부터 증거 수집의 원칙, 무결성 유지, 합법적인 증거 확보 절차까지 초보자도 이해할 수 있도록 사례 중심·절차 중심으로 설명합니다. 전문적인 분석 도구 사용 이전에 반드시 알아야 할 포렌식 사고방식과 증거 확보의 핵심 개념을 체계적으로 학습할 수 있습니다.

[웹 서버 해킹·랜섬웨어·계정 탈취를 시나리오로 따라가며 배우는 보안 사고 대응 입문] 이 강의는 웹 서버 해킹, 랜섬웨어, 계정 탈취, 내부 침투 등 다양한 정보보안 사고가 왜 발생하고 어떻게 확산되는지를 사고 유형별로 살펴보는 과정입니다. 수강생은 각 사고 시나리오를 따라가며 공격 흐름을 이해하고, 사고의 핵심 원인을 분석한 뒤, 방화벽, DMZ, 접근제어, 권한 관리, 백업, 로그 모니터링 등 보안 구조를 통해 어떻게 해결하고 재발을 방지할 수 있는지 학습하게 됩니다. 단순한 보안 개념 설명이 아니라, 보안 사고의 원인 분석부터 해결 방향까지 한 번에 이해하는 시나리오형 정보보안 입문 강의입니다.

이 강의는 방대한 정보보호 분야에서 입문자가 꼭 알아야 할 핵심 시스템들을 엄선했습니다. 딱딱한 이론 대신 명확한 비유와 실용적인 사례를 통해 시스템의 원리를 직관적으로 이해하도록 구성했습니다. 이 강의 하나로 정보보호 시스템 전반의 큰 그림을 잡고 실무 역량을 키울 수 있습니다.

AI 감사, 어디서부터 이해해야 할지 막막하셨나요? AI는 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 기업의 의사결정, 업무 자동화, 고객 응대, 채용, 보안, 리스크 관리 영역까지 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 AI를 도입하는 속도에 비해, “AI가 제대로 통제되고 있는가?”, “AI의 판단을 신뢰할 수 있는가?”, “데이터와 모델, 운영 과정에서 어떤 리스크가 발생할 수 있는가?”를 체계적으로 이해하는 사람은 아직 많지 않습니다. 특히 IT 감사, 보안, 내부통제, 프로젝트 관리 업무를 하시는 분들은 이런 고민을 하게 됩니다. AI 감사는 기존 IT 감사와 무엇이 다를까? AI 모델은 코드만 보면 되는 걸까, 데이터와 학습 과정까지 봐야 할까? AI 거버넌스, 리스크, 편향, 설명 가능성, MLOps, 인시던트 대응은 각각 어떻게 연결될까? AAIA와 같은 AI 감사 관련 자격 과정에서 다루는 개념을 실무 관점으로 이해하려면 어디서부터 시작해야 할까? 이 강의는 바로 이런 막막함을 해결하기 위해 만들었습니다. 저는 약 20년 동안 IT 서비스 기획, 개발, PM, 협업 플랫폼 운영, 그룹웨어 구축, 챗봇 서비스 기획, 보안 및 감사 관련 업무를 경험해 왔습니다. 실제 조직에서 시스템이 어떻게 기획되고 개발되고 운영되는지, 그리고 장애·변경·보안·사용자 요구사항이 어떻게 연결되는지를 실무 현장에서 직접 경험했습니다. 또한 CISA와 AAIA 학습 과정을 통해 IT 감사와 AI 감사의 관점을 함께 정리해 왔습니다. 이 강의에서는 복잡한 AI 기술을 수학이나 개발 중심으로 깊게 파고들기보다, 감사자와 IT 실무자가 반드시 이해해야 하는 핵심 개념을 중심으로 설명합니다. AI 시스템을 데이터, 모델, 운영, 보안, 거버넌스, 리스크, 감사 절차의 흐름으로 나누어 살펴보고, 각 단계에서 어떤 통제와 확인 포인트가 필요한지 정리합니다. 수강생은 이 강의를 통해 AI 감사가 단순히 “AI를 평가하는 일”이 아니라, AI가 조직 안에서 안전하고 책임 있게 사용되도록 거버넌스와 리스크, 통제 체계를 점검하는 일이라는 점을 이해하게 됩니다. 이 강의는 AI 감사가 처음인 분, IT 감사나 보안 업무를 하면서 AI 영역으로 확장하고 싶은 분, AI 거버넌스와 리스크를 실무 관점에서 정리하고 싶은 분, AAIA 등 AI 감사 관련 학습을 시작하기 전 전체 개념을 잡고 싶은 분에게 적합합니다. 강의를 마치면 다음과 같은 질문에 스스로 답할 수 있게 됩니다. AI 시스템은 어떤 구성요소로 이루어져 있는가? AI 감사자는 데이터, 모델, 운영 단계에서 무엇을 확인해야 하는가? AI 거버넌스와 책임 있는 AI는 왜 중요한가? AI 리스크, 편향, 설명 가능성, 프라이버시, 보안은 어떻게 연결되는가? AI 감사 보고서에는 어떤 관점과 근거가 담겨야 하는가? 빠르게 변하는 AI 시대에는 기술을 잘 사용하는 것만큼이나, 기술을 신뢰할 수 있게 관리하고 점검하는 역량이 중요합니다. 이 강의는 AI 감사의 전체 그림을 처음부터 차근차근 이해하고 싶은 분들을 위한 입문 과정입니다. IT와 AI를 감사 관점으로 바라보는 첫 번째 기준을 함께 만들어 보겠습니다.

AI 시대, 제조업 보안 현장 사례 중심으로 이해하기는 스마트팩토리와 AI 기반 제조 환경에서 중요성이 커지고 있는 OT 보안을 현장 사례 중심으로 쉽게 이해할 수 있도록 구성한 과정입니다. 이 강의에서는 OT, ICS, PLC, SCADA, HMI, MES 등 제조 현장에서 자주 등장하는 핵심 개념을 설명하고, IT 보안과 OT 보안의 차이를 비교합니다. 또한 랜섬웨어, 원격접속 악용, 협력사 계정 탈취, 생산라인 중단, 설비 오작동, 데이터 위변조 등 제조 현장에서 발생할 수 있는 보안 위협을 사례 중심으로 살펴봅니다. 수강생은 이 과정을 통해 제조업 OT 보안의 기본 구조를 이해하고, 생산설비와 산업제어시스템을 보호하기 위해 어떤 보안 관점이 필요한지 파악할 수 있습니다. 또한 이후 산업별 제조업 보안 과정을 학습하기 위한 공통 기반을 마련할 수 있습니다.

암호학 기초 이해를 기반으로 자동차 ECU 사이버 보안 (Cyber Security)에 대한 강의입니다.

WEB3 서비스를 기획하거나 운영하려는데 “어디서 사고가 나는지” 모르겠다면 이 강의가 필요합니다. 이 과정은 코인이나 개발을 가르치지 않습니다. 대신, WEB3에서 반복적으로 발생하는 사고의 구조를 분해하고 승인·서명·권한 경계를 기준으로 위험을 판단하는 방법을 알려드립니다. 수강 후에는 ㆍ어떤 DApp이 와도 구조를 읽을 수 있고 ㆍ체크리스트로 리스크를 판단할 수 있으며 ㆍWEB3를 ‘기술’이 아닌 ‘설계 대상’으로 바라보게 됩니다.

AI 시스템이 에이전트화(Agentic AI)되고, 텍스트를 넘어 이미지·오디오·멀티모달로 확장되면서 보안 위협 또한 훨씬 복잡해지고 있습니다. 이 강의는 AI Red Teaming 관점에서 AI Agent와 Multimodal LLM이 직면한 최신 보안 위협과 공격 기법, 그리고 실제 사례를 분석합니다.