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사물인터넷 IoT 보안 위협과 실질적 해결 전략 사물인터넷(IoT)의 확산과 함께 보안 위협도 급증하고 있습니다. 안전한 IoT 환경 구축을 위해 필요한 전략과 최신 보안 대응 방안을 알아보세요. 목차 증가하는 IoT 기기와 보안 취약점 IoT 기기의 급증과 보안 문제 기본 패스워드 사용의 위험성 알려진 취약점을 무시하는 사용자들 해킹 사례로 본 IoT 보안 위협 2016년 Dyn DDoS 공격 개요 아마존 Ring 해킹 사건 한국.. 2024. 12. 10.
클라우드 보안 위협과 대응 전략: 안전한 클라우드 환경 구축하기 클라우드 시대의 보안 위협은 점점 심각해지고 있습니다. 기업은 혁신과 비용 절감을 위해 클라우드를 도입하고 있지만, 이에 따른 보안 문제를 해결하는 전략이 필요합니다. 목차 클라우드에서의 주요 보안 위협 분석 데이터 침해와 유출 잘못된 구성 및 변경 관리 내부자 위협과 계정 도용 기업이 알아야 할 클라우드 보안 대책 안전한 아이덴티티 및 자격 증명 관리 클라우드 보안 아키텍처 확립 A.. 2024. 12. 10.
혼자만 알고 싶은 분야별 빅데이터 플랫폼과 그 활용법 빅데이터는 각 산업의 혁신을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 금융, 환경, 의료, 문화 등 다양한 분야의 빅데이터 플랫폼을 자세히 살펴봅니다. 목차 금융 분야의 빅데이터 플랫폼 금융 빅데이터 플랫폼 소개 datop: 금융 데이터 공유 인프라 금융 빅데이터 활용 사례 환경 및 의료 분야의 빅데이터 환경 빅데이터 플랫폼 개요 암 빅데이터 플랫폼의 중요성 의료 데이터 .. 2024. 12. 10.
AI 윤리 문제 사례: 알고리즘 도덕성과 인공지능의 책임성 논란 인공지능의 발달로 우리는 새로운 윤리적 도전에 직면하고 있습니다. 알고리즘의 도덕성, 판단 오류, 그리고 책임 문제를 살펴보며 AI가 제기하는 위협과 딜레마를 탐구해봅시다. 목차 AI 알고리즘의 도덕성 문제 고릴라 자동 분류 사고 AI의 판단 오류 사례 인명 피해와 윤리적 책임 AI의 책임성 문제 논의 의사결정 권한 부여 법적 책임의 경계 AI의 판단과 인간의 결정 .. 2024. 12. 10.
딥러닝의 정의와 응용: 머신러닝을 초월한 스마트 기술 딥러닝은 머신러닝의 혁신적인 분과로, 컴퓨터가 인간 수준의 학습을 가능하게 합니다. 이 기술은 다양한 산업에서의 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 목차 딥러닝의 기본 작동 원리 신경망 아키텍처 이해하기 은닉 계층의 역할과 중요성 딥러닝 훈련을 위한 데이터셋의 필요성 딥러닝 모델의 주요 유형 CNN: 영상 처리의 최강자 🎥 RNN: 순차 데이터 예측의 필수 📊 트랜스포머: 자연어 처.. 2024. 12. 10.
머신러닝과 딥러닝: 알고리즘 선택과 응용 분야 가이드 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 이해하고, 최적의 알고리즘 선택을 위한 팁을 확인해 보세요. 다양한 데이터 응용 분야에서의 활용 가능성을 얻을 수 있습니다. 목차 지도 학습과 비지도 학습의 차이 지도 학습: 예측 모델 구축 비지도 학습: 데이터 패턴 발견 적절한 알고리즘 선택 방법 머신러닝의 다양한 알고리즘 분류 기법과 응용 분야 회귀 기법과 그 중요성 비지도 학습의 군집화 기법 .. 2024. 12. 10.
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