[인공지능 핵심 기술과 사이버보안 응용 기술간의 융합형 교육 과정 수립]

• 사이버보안 전반에 인공지능이 적용될 수 있도록 지속적인 교육 과정 개편
• 컴퓨터, 인공지능, 사이버보안(공통) 및 제어시스템(특성화) 교과목 분류
• 기초, 핵심, 응용 및 심화 과목들로 단계적, 체계적인 융합 교육 지향
• 기존의 유사 컴퓨터 과목은 과감히 축소 통합하고, 인공지능 과목을 조기 배치

[협력형 자기 주도 학습을 통한 혁신적 사이버보안 인재 양성 모델]

• MATA(Motivation-Activation-Trial-Assessment)
  • 관심 분야 탐색 및 동기 부여 (Motivation)
    • 최신 기술 주제 특강 (CEO/실무진), 견학, 캠프, 인턴쉽, 동아리, 엑스포, 경진대회 참여
  • 팀 구성, 문제 및 방향 설정 (Activation)
    • 문제를 보는 안목을 키우고 역할 분담을 통한 협업 체득
  • 아이디어 적용 및 잠재력 실현 (Trial)
    • 수많은 도전을 거치면서 성공으로 나아가는 과정 체험
  • 프로젝트 수행 과정 협력 평가 (Assessment)
    • 피상적 지식, 성공, 실패 등 전통적인 결과 중심의 평가 (Evaluation) 지양
    • 문제 해결 과정에서 경험, 협업, 의사소통, 지구력, 책임감 등 과정 중심의 평가 (Assessment) 지향
    • 교수평가를 비롯하여 동료평가 등 다원화된 평가 체계 정착
    • 학생 고유 방법론 체득 및 정립

[산업 문제 해결을 위한 PBL(Project Based Learning) 기반 교육]

• 기존의 이론, 지식 위주의 일방향적인 교수 학습 방식 탈피
• 이론 및 심화 지식을 지도하는 교수와 산업체 실무 경험을 갖춘 강사가 상호작용(interactive) 형태로 팀티칭 지도
  • 기업 현장, 챌린지, 공모전, 해커톤 등 다양한 환경에서 프로젝트 구성 및 지도
• 실질적인 프로젝트 기반 학습을 지원하기 위한 실습 환경 구축
  • 몰입형 훈련장 구축 (서버 및 사용자 환경, 제어 설비, 시뮬레이터 등)
  • 산업체 등 실무 전문 강사 지원

[다양한 데이터 및 오픈소스 소프트웨어 활용 교육]

• 인공지능 학습용 데이터 확보 및 분석
  • 악성코드, 보안 이벤트 로그 등 데이터 확보 및 산업계 분석 기법 활용
• 오픈소스 개발 환경
  • Git, Github 등을 활용하여 협업 환경 구축
• 오픈소스 인공지능 프레임워크 활용
  • TensorFlow, PyTorch, Keras 등을 활용하여 인공지능 어플리케이션의 쉽고 빠른 개발 지원
• 오픈소스 보안 도구 활용
  • Snort, Metasploit, ModSecurity 등을 활용하여 최신 트랜드에 따른 다양한 공격 및 대응 기법 파악

[선택과 집중을 통한 사이버보안 특성화 실무 교육]

• 기존의 국가기반시설 제어시스템 실무 보안 기술 교육
  • 전력, 원자력, 교통 및 수자원 등 제어시스템 공격 특성 및 대응 방안
• 4차산업혁명 기반 차세대 실무 보안 기술 교육
  • IoT, 인공지능, 빅데이터 등과 같은 4차산업혁명 기술 지식 교육
  • 스마트시티, 스마트팩토리, 자율주행차 등 차세대 기반 시설 분야로 보안 적용 확대