従業員セキュリティ教育 - サイバーハッキングの脅威とセキュリティ活動、個人情報の保護強化

エバーノート 次に、ホットなノッション（Notion）を活用法を最初から実習中心に段階的に学習します。

ITサービスがクラウド環境に急速に移行しています。

個人情報保護教育を「社会工学基盤」として興味深く聞くことができるように構成した講義です。個人情報保護法改正事項を扱うのではなく、実生活で繰り広げられる情報保護脅威事例と対応に主眼点を置いています。

ITインフラストラクチャは仮想化、クラウド環境に基づいてサービスが移転されています。サービスは多様化し、非常に多くのアプリケーションがインフラの上で運営されています。ますます複雑になるインフラのセキュリティに対応するために、いくつかのセキュリティ機器を導入しています。しかし、セキュリティ機器を購入しなければ経験できないことをオープンツールを利用して十分に実習して準備できる講義になります。

Web脆弱性を分析（ハッキング）するときに最もよく使用されるツールは、Web Proxyサーバーです。その中でバフスイート（BurpSuite）を多く活用することになる。バフスイートを活用法を定期的に更新し、ウェブモックハッキングに役立つように企画した。

最近難しくなった実機に備え、A～Zまでの分析を通じて試験合格に備えます。

このレッスンでは、フラスコのフレームワークについて話します。 Webページの事前知識とフラスコを調べた後、ファイルをアップロード、ダウンロード、削除するファイルアップロードサーバーとモンゴルデータベースを使用して何をするかを管理するためのメモページなどを作成します。

Python Streamlit ライブラリを活用して、さまざまな種類のデータを分析し、迅速に視覚化して、Web サービスに基づいて出力する方法を学びます。既存の Web 開発方法よりも迅速に業務に適用したいときに活用できます。

'デジタルフォレンジック技術を最も早く習得する方法は何だろうか?'という質問を常に心の中に抱いている。多くの人が「どのようにすればすぐにフォレンジック技術を学びますか？」という質問を頻繁に聞いてみる。このコースでは、デジタルフォレンジックチャレンジで必要な技術と国内で開かれた主要なチャレンジ問題を解くことによって、さまざまなフォレンジック技術を習得し理解するでしょう。

ITサービスはクラウド環境に急速に移行しています。 Amazon AWS クラウド環境のセキュリティを確保するために知っておくべき基本的な仮想インフラストラクチャの構築から、ゾーンごとのセキュリティ脅威の監視、脆弱性の診断の観点からセキュリティの実践を学びます。

侵害事故分析と脆弱性分析を行う際、ネットワークパケット分析は必須である。その中でもWiresharkを最も多く活用しており、この講義ではWiresharkの完璧な活用法と侵害事故分析事例を扱い、理解する時間を持つ。

今回の講義は、Pythonを活用したデータ分析とITセキュリティ領域の適用方法をガイドしてくれる講義です。

模擬ハッキング実務で活用されているフリーダの完全活用法を学ぶことができます。

IoT(Internet of Things) すると？一番先に浮かぶのがラズベリーパイです。ラズベリーファイの基本的な設置過程からセンサー制御、多様なサーバー構築活用、クラウド連携まで取り上げます。

情報セキュリティの専門家について学びます。何かをして、展望、なるための準備などを学びます。 進路に関する悩みのある方に多くのお役に立ちます。

Pythonプログラムでデータ分析もしたい、機械学習もしたいのに？難しいですか？ まず、Pythonプログラムの基本的な文法と基礎学習が必要です。この講義はあなたを入門から逃れるのを助けます。

カムタシアスタジオを使って画面録画/録音したファイルを簡単に編集することを実習中心で説明します。 カムタシアを活用すれば、一人講師として、IT講師として簡単に活動できます。

このコースは模擬ハッキング業務で進路を選択しましたが、どのように準備すればよいのか気になる方のために "字幕"とともに準備しました。

この講義は、セキュリティプロジェクト（www.boanproject.com）からITセキュリティに向かって進路を選択した方のための無料特講です。特に、模擬ハッキング業務で進路を選択した場合、さらに役立つでしょう。

この教育は、Dockerコンテナ技術を活用したインフラ構築、脆弱性分析、そしてAPIウェブサーバーの診断事例を扱う実践中心の教育課程です。Dockerの基本概念から実際の環境での活用、セキュリティ脆弱性分析及び対応まで包括的に学習できるように設計されています。

個人情報保護教育を「社会工学基盤」として興味深く聞くことができるように構成した講義です。個人情報保護法改正事項を扱うのではなく、実生活で繰り広げられる情報保護脅威事例と対応に主眼点を置いています。

本講義は情報保護と個人情報保護の重要性を扱い、実務に必要な核心知識から最新のセキュリティ課題まで体系的に学習します。個人情報保護専門のチョ・アヨン講師の実務経験と専門性に基づいて現場感のある教育を提供します。

この教育は、Dockerコンテナ技術を活用したインフラ構築、脆弱性分析、そしてAPIウェブサーバーの診断事例を扱う実践中心の教育課程です。Dockerの基本概念から実際の環境での活用、セキュリティ脆弱性分析及び対応まで包括的に学習できるように設計されています。

セキュリティコンサルティング業界ではPMが大幅に不足している状況が続いており、そのため以前から全く異なる分野の40〜50代が入社し、PMとして担当者対応業務を行っているケースが非常に多い。 そうなると、40〜50代のPMは技術領域やコンサルティング、セキュリティの経験がない人が行うことになるため非常に困難であり、他のPMから業務の引き継ぎを通じて学ぼうというマインドで入社し、業務を遂行し続けている。私自身もPM向けの教育や業務の引き継ぎを行う際、以下の内容で進めてきたが、満足度は非常に高い。

スマートファクトリーと自動運転の時代、私たちの生産ラインは果たして安全でしょうか？ 人工知能（AI）の目覚ましい発展は、自動車製造業に革新的な生産性と効率性をもたらしましたが、同時に工場内の生産技術（OT, Operational Technology）環境に前例のないセキュリティ脅威を引き起こしています。本講義は、漠然として難しく感じられる'OTセキュリティ'を、自動車産業現場の生々しい実例を通じて、分かりやすく明確に解き明かします。

KCA情報保護リスク管理士(ISRM)資格取得講座！ 個人情報保護3大資格であるCPPG、ISMS-P資格取得の礎！

AI監査、どこから理解すればよいか分からず、途方に暮れていませんか？ AIは今や単なる技術トレンドを超え、企業の意思決定、業務自動化、顧客対応、採用、セキュリティ、リスク管理の領域まで急速に拡散しています。しかし、AIを導入するスピードに比べ、「AIが適切に統制されているか？」「AIの判断を信頼できるか？」「データとモデル、運用過程でどのようなリスクが発生し得るか？」を体系的に理解している人は、まだ多くありません。 特にIT監査、セキュリティ、内部統制、プロジェクト管理の業務に携わっている方は、次のような悩みを抱えているはずです。 * AI監査は従来のIT監査と何が違うのか？ * AIモデルはコードだけを見ればよいのか、それともデータや学習過程まで見るべきか？ * AIガバナンス、リスク、バイアス、説明可能性、MLOps、インシデント対応は、それぞれどのように関連しているのか？ * AAIAのようなAI監査関連の資格課程で扱う概念を、実務の観点で理解するにはどこから始めればよいのか？ この講座は、まさにこのような「漠然とした不安」を解決するために作られました。 私は約20年間、ITサービスの企画、開発、PM、コラボレーションプラットフォームの運用、グループウェアの構築、チャットボットサービスの企画、セキュリティおよび監査関連の業務を経験してきました。実際の組織でシステムがどのように企画・開発・運用され、障害・変更・セキュリティ・ユーザー要件がどのように繋がっているのかを、実務の現場で直接経験してきました。また、CISAやAAIAの学習過程を通じて、IT監査とAI監査の観点を整理してきました。 この講座では、複雑なAI技術を数学や開発中心に深く掘り下げるのではなく、監査人とIT実務者が必ず理解しておくべき「核心的な概念」を中心に説明します。AIシステムをデータ、モデル、運用、セキュリティ、ガバナンス、リスク、監査手続きの流れに分けて見ていき、各段階でどのような統制と確認ポイントが必要かを整理します。 受講生はこの講座を通じて、AI監査が単に「AIを評価する仕事」ではなく、AIが組織内で安全かつ責任を持って使用されるよう、ガバナンスとリスク、統制体系を点検する仕事であるという点を理解することになります。 この講座は、AI監査が初めての方、IT監査やセキュリティ業務をしながらAI領域へと広げたい方、AIガバナンスとリスクを実務の観点で整理したい方、AAIAなどのAI監査関連の学習を始める前に全体的な概念を掴みたい方に適しています。 講座を終えると、次のような質問に自ら答えられるようになります。 * AIシステムはどのような構成要素で成り立っているか？ * AI監査人はデータ、モデル、運用の段階で何を確認すべきか？ * AIガバナンスと責任あるAIはなぜ重要なのか？ * AIリスク、バイアス、説明可能性、プライバシー、セキュリティはどのように繋がっているのか？ * AI監査報告書にはどのような観点と根拠を盛り込むべきか？ 急速に変化するAI時代には、技術を使いこなすことと同じくらい、技術を信頼できるように管理・点検する能力が重要です。 この講座は、AI監査の全体像を最初から一歩ずつ理解したい方のための入門コースです。 ITとAIを監査の観点から捉える「最初の基準」を、一緒に作っていきましょう。