AI 에이전트는 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어 다양한 도구를 호출하고 여러 단계의 작업을 수행합니다. 이 과정에서는 AI 에이전트의 응답 품질부터 Tool Calling, 실행 경로, RAG, 오류, 보안, 성능까지 체계적으로 평가하고 테스트하는 방법을 실무 중심으로 학습합니다. 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고 운영하기 위해 필요한 품질 검증 방법을 기초부터 단계적으로 익힐 수 있습니다.

AI 에이전트 보안 실무: 프롬프트 인젝션부터 권한 오남용까지는 AI 에이전트 도입과 운영 과정에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 대응 방법을 다루는 과정입니다. 프롬프트 인젝션, 민감정보 노출, 도구 호출 조작, 과도한 권한 부여 등 AI 에이전트에서 발생할 수 있는 보안 문제를 구조적으로 이해합니다. 또한 최소 권한, 입력·출력 검증, 실행 승인, 로그 모니터링 등 현업에서 활용할 수 있는 실무 대응 방안을 함께 학습합니다. 이를 통해 AI 에이전트를 보다 안전하게 기획하고 구축하며 운영할 수 있는 보안 역량을 갖출 수 있습니다.

AI 에이전트는 데이터 오류, 보안 위협, 비용 증가, 시스템 연동 문제 등 다양한 원인으로 실패할 수 있습니다. 본 과정은 AI 에이전트 도입 과정에서 발생하는 주요 장애와 실패 사례를 살펴보고, 이를 예방하기 위한 설계·점검·운영 전략을 실무 중심으로 설명합니다. 이를 통해 AI 에이전트의 위험과 한계를 이해하고, 조직에 적합한 도입 방향과 안정적인 운영 기준을 수립할 수 있습니다.

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.

식품·의약품 산업의 생산 현장에서 발생할 수 있는 주요 OT 보안 위협을 실제 사례 중심으로 살펴봅니다. 스마트공장, 생산설비, 품질관리 시스템, 이력정보 관리 과정에서 어떤 보안 문제가 발생할 수 있는지 이해하고, 생산 중단과 데이터 위변조를 예방하기 위한 기본 대응 방법을 초보자도 쉽게 배울 수 있습니다.

화학 산업의 공정제어 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사고 사례를 살펴보고, AI 기반 이상 징후 탐지와 대응 방안을 쉽게 이해하는 과정입니다. 생산 중단, 공정값 조작, 유해물질 누출 등 화학 산업 특유의 위험을 중심으로 실무형 OT 보안을 학습합니다.

반도체 산업은 생산 설비, 제어 시스템, 협력사, 데이터가 긴밀하게 연결된 대표적인 제조업 분야입니다. 이 때문에 작은 보안 사고나 시스템 장애도 생산 중단, 품질 문제, 납기 지연, 기술 유출로 이어질 수 있습니다. 이 강의는 반도체 제조 현장에서 발생할 수 있는 OT 보안 위협을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 복잡한 기술 설명보다는 실제 현장에서 어떤 보안 문제가 발생할 수 있는지, 왜 반도체 산업이 공격 대상이 되는지, 보안 사고가 기업에 어떤 영향을 주는지를 중심으로 다룹니다. 또한 AI와 스마트팩토리 확산으로 제조 환경이 지능화되면서 보안 위협이 어떻게 변화하고 있는지도 함께 살펴봅니다.

스마트 팩토리와 자율주행의 시대, 우리의 생산 라인은 과연 안전할까요? 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 자동차 제조업에 혁신적인 생산성과 효율성을 가져왔지만, 동시에 공장 내 생산 기술(OT, Operational Technology) 환경에 전례 없는 보안 위협을 야기하고 있습니다. 본 강의는 막연하고 어렵게 느껴지는 'OT 보안'을 자동차 산업 현장의 생생한 실제 사례를 통해 쉽고 명확하게 풀어냅니다.

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.

"유튜브에 널린 뻔한 AI 이론과 챗봇 예제는 이제 쓰레기통에 버리십시오. 제조업의 언어를 알고, 공정의 본질을 꿰뚫는 대한민국 유일무이한 '7대 산업군 통합 제조 AI 바이블'입니다." 안녕하세요, 지식공유자 바이트탐정입니다. 현재 수많은 기업과 실무자들이 '제조 DX(디지털 트랜스포메이션)'와 'AI 도입'을 외치고 있습니다. 하지만 시중의 대다수 강의는 제조업의 척박한 현장 실무를 전혀 모르는 IT 개발자나 컨설턴트들의 뜬구름 잡는 이론에 그치고 있습니다. 본 과정은 이론을 위한 강의가 아닙니다. 대한민국 국가대표 7대 제조 산업군의 실제 도메인 지식(Domain Knowledge)과 최신 AI 프레임워크를 유기적으로 결합하여, 내일 당장 현업에 적용할 수 있는 '실전형 제조 DX 시나리오 아키텍처'를 제공합니다.

[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.

**「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.