核心を見抜くインシデント分析

**「バイト探偵が教えるデジタルフォレンジック技法：証拠収集および確保」**は、 サイバー犯罪、内部情報漏洩、侵害事故の発生時に必要なデジタル証拠をどのように収集し、保存すべきかを中心に扱う講義です。 デジタルフォレンジックの基本概念から、 証拠収集の原則、完全性の維持、合法的な証拠確保の手順まで、 初心者でも理解できるように事例中心・手順中心に説明します。 専門的な分析ツールの使用前に必ず知っておくべき フォレンジック的な思考能力と証拠確保の核心概念を体系的に学習することができます。

暗号学の基礎の理解に基づいて、自動車ECUサイバーセキュリティ（Cyber​​ Security）に関する講義。

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。

UNECE R.155およびISO 21434に基づいた車両サイバーセキュリティの脅威分析およびリスク評価（TARA）に関する講義です。

この過程を通じ、情報セキュリティ記事実機寄付問題の短答型および記述型問題を学習することができます。

一人でサービスの開発と運用全般をこなせるスーパーエンジニアとして長く活動したいなら？多様な開発言語に劣らず重要なITインフラの知識を、基礎からしっかりと固めてみてください！

国家公認映像情報管理士は、映像情報の収集、保存、管理、保護、運用手順を体系的に理解する必要がある資格課程です。 この講義は、筆記と実技を別々に分けて難しくアプローチするのではなく、試験に必要な核心概念と実務の流れを繋げて学習できるように構成しました。 映像情報処理機器の運用、個人情報保護、映像情報管理基準、セキュリティ管理、実技対策まで、初心者でも理解できるように分かりやすく説明し、単なる暗記よりも「なぜこのような基準が必要なのか」「現場でどのように適用されるのか」を中心に学習します。 試験を準備する受験生はもちろん、CCTV・映像情報・セキュリティ・個人情報保護業務に初めて接する方々も、映像情報管理の基本構造を体系的に整理できるカリキュラムです。

「AI時代の製造業セキュリティ：現場事例を中心に理解する」は、スマートファクトリーやAIベースの製造環境において重要性が高まっているOTセキュリティを、現場の事例を中心に分かりやすく理解できるように構成された講座です。 この講義では、OT、ICS、PLC、SCADA、HMI、MESなど、製造現場で頻繁に登場する核心的な概念を説明し、ITセキュリティとOTセキュリティの違いを比較します。また、ランサムウェア、リモートアクセスの悪用、協力会社の企業アカウント奪取、生産ラインの停止、設備の誤作動、データの改ざんなど、製造現場で発生しうるセキュリティ脅威を事例中心に見ていきます。 受講生はこの過程を通じて、製造業OTセキュリティの基本構造を理解し、生産設備や産業制御システムを保護するためにどのようなセキュリティの視点が必要かを把握することができます。また、その後の産業別製造業セキュリティ課程を学習するための共通の基盤を築くことができます。

2026年最新の法改正案と最近の出題傾向を忠実に反映して制作しました。 個人情報に関する予備知識がない方でも、最も分かりやすく理解できるように説明する予定です。 最後までついてきていただければ、必ず合格できます。信じて一緒に頑張りましょう！

この講義はDockerの実務技術（インストール→運営→自動化→セキュリティ）を段階的に学習し、各セクションごとに最新のセキュリティ脅威および対応策まで幅広く扱っています。実習中心で実際に手を動かしながら身につける方式が特徴です。DevOps、インフラエンジニア、セキュリティ実務者すべてに最新のコンテナ/クラウド現場を体験したいなら強く推奨されるカリキュラムです。

モダンなDevOpsパイプラインにおける脅威軽減、カスタムルール、API保護の習得

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AIシステムがエージェント化（Agentic AI）し、テキストを超えて画像・オーディオ・マルチモーダルへと拡張されるにつれ、セキュリティの脅威もより一層複雑になっています。この講義では、AI Red Teamingの観点から、AIエージェントとマルチモーダルLLMが直面している最新のセキュリティ脅威や攻撃手法、そして実際の事例を分析します。

不適切なパーミッション（Permission）が生み出すLinuxサーバーの運用脆弱性を根絶する講義です。 ファイル・ディレクトリの権限管理を実務基準で完全に整理しましょう。

AWSネットワーク完全マスター！VPC、サブネット、ルーティング、セキュリティまで実践中心に学び、安全で拡張可能なクラウドネットワークアーキテクチャを設計しましょう。実務エンジニアなら必ず知っておくべきコアスキルを短期間で完成させます！

[Webサーバーハッキング・ランサムウェア・アカウント奪取をシナリオで辿りながら学ぶセキュリティ事故対応入門] この講座は、Webサーバーハッキング、ランサムウェア、アカウント奪取、内部侵入など、様々な情報セキュリティ事故がなぜ発生し、どのように拡散するのかを事故のタイプ別に見ていくコースです。 受講生は各事故シナリオを辿りながら攻撃の流れを理解し、事故の根本原因を分析した上で、ファイアウォール、DMZ、アクセス制御、権限管理、バックアップ、ログモニタリングなどのセキュリティ構造を通じて、どのように解決し再発を防止できるかを学習します。 単なるセキュリティ概念の説明ではなく、セキュリティ事故の原因分析から解決の方向性までを一度に理解するシナリオ型の情報セキュリティ入門講座です。

化学産業のプロセス制御環境で発生し得る主要なセキュリティ脅威と事故事例を確認し、AIベースの異常兆候検知と対応策を分かりやすく理解するカリキュラムです。生産停止、プロセス値の操作、有害物質の漏洩など、化学産業特有のリスクを中心に、実務型のOTセキュリティを学習します。

半導体産業は、生産設備、制御システム、協力会社、データが密接に連携している代表的な製造業分野です。 そのため、小さなセキュリティ事故やシステム障害でも、生産停止、品質問題、納期の遅延、技術流出につながる可能性があります。 この講義は、半導体製造現場で発生しうるOTセキュリティの脅威を、初心者の方でも理解できるように分かりやすく解説します。 複雑な技術説明よりも、実際の現場でどのようなセキュリティ問題が発生しうるのか、なぜ半導体産業が攻撃の対象になるのか、そしてセキュリティ事故が企業にどのような影響を与えるのかを中心に扱います。 また、AIやスマートファクトリーの普及により製造環境が知能化する中で、セキュリティの脅威がどのように変化しているのかについても併せて見ていきます。

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。

生成AIの導入が加速するにつれ、企業機密情報の流出やプロンプトインジェクションといった新たなセキュリティ脅威が急増しています。本講座では、国家情報院のガイドラインに基づいた30の核心的なセキュリティ対策と15の実務的な脅威事例を通じて、AIライフサイクル全般におけるセキュリティ内製化戦略を学習します。エージェンティックAIやフィジカルAIなど、最新のAIトレンドにおけるセキュリティ問題まで網羅し、実務に即座に適用可能なガバナンス体系の構築方法を提示します。