빅데이터와 보안

01 빅데이터 시대
1.1 빅데이터란 무엇인가?
1.1.1 사고의 원리
1.1.2 데이터의 증가
1.1.3 데이터 관리
1.1.4 데이터 빅뱅
1.1.5 ICT의 변화 방향
1.1.6 빅데이터 시대
1.1.7 빅데이터의 정의
1.1.8 빅데이터의 특징
1.1.9 전통적 데이터와 빅데이터의 차이점
1.2 빅데이터를 통해 얻을 수 있는 가치는 무엇인가?
1.2.1 빅브러더(Big Brother)와 범죄 예측
1.2.2 기업의 빅데이터 활용
1.2.3 빅데이터와 나
1.3 우리는 빅데이터를 어떻게 접근해야 하는가?
1.3.1 데이터 생명주기
1.3.2 빅데이터 기술
1.3.3 데이터 사이언티스트
1.3.4 빅데이터 분석과 보안

02 빅데이터와 보안
2.1 빅데이터와 보안
2.2 빅데이터 생명주기별 보안 요소
2.3 빅데이터 보안 관점
2.3.1 기술 보안
2.3.2 데이터 보안
2.3.3 관리 보안

03 빅데이터 보안 거버넌스
3.1 빅데이터 보안 거버넌스 개요
3.1.1 빅데이터 환경
3.1.2 빅데이터 인프라 보안
3.1.3 빅 "데이터" 보안
3.1.4 빅데이터 분석 보안
3.1.5 빅데이터 보안 인텔리전스
3.2 빅데이터 보안 아키텍처 수립 전략
3.2.1 빅데이터 보안 관리 정책/체계
3.2.2 데이터 오너십
3.2.3 빅데이터 보안 성숙도
3.3 빅데이터 보안 프레임워크
3.3.1 빅데이터 보안 조직
3.3.2 빅데이터 보안 기술
3.4 빅데이터 생명주기의 보안 요소
3.4.1 데이터 수집 기술
3.4.2 데이터 저장/처리 기술
3.4.3 데이터 통계, 표현 통합 기술

04 빅데이터 수집 보안
4.1 빅데이터 수집이란?
4.2 빅데이터 수집 절차와 주요 수집 기술
4.2.1 수집 절차
4.2.2 수집 주요 기술
4.3 빅데이터 수집 시 보안 취약점
4.3.1 수집 기술 관점의 보안 취약점
4.3.2 개인정보보호 관점의 보안 취약점
4.4 빅데이터 수집을 위한 보안 기법
4.4.1 수집 기술 보안 설정
4.4.2 민감한 정보의 보호 기법
4.4.3 클라우드 컴퓨팅 보안 기법
4.5 빅데이터 수집 보안 고려사항
4.5.1 빅데이터 서비스 이용 시의 보안 설정 필요성
4.5.2 개인정보보호의 중요성
4.5.3 시스템 개발자를 위한 개인정보보호 가이드라인

05 빅데이터 처리 보안
5.1 빅데이터 처리
5.2 빅데이터 처리 절차
5.2.1 데이터 전/후 처리
5.2.2 분산 저장
5.2.3 데이터 보안 관리
5.2.4 데이터 품질 관리
5.3 빅데이터 처리 기술의 보안 취약점
5.3.1 하둡 에코시스템
5.3.2 하둡 보안 취약성
5.4 빅데이터 처리를 위한 보안 솔루션
5.4.1 하둡 보안 아키텍처
5.4.2 커버로스
5.4.3 하둡 보안 프로젝트
5.5. 하둡 에코시스템의 보안 컴포넌트와 기존 시스템과의 통합
5.5.1 엔터프라이즈 데이터 허브에서의 인증 메커니즘 개요(CDH 버전)
5.5.2 하둡 에코시스템과 Apache Sentry 결합
5.5.3 하둡 에코시스템과 Apache Knox 게이트웨이 결합
5.6 빅데이터 처리 보안 고려사항
5.6.1 데이터의 안전한 저장과 관리
5.6.2 데이터 등급 분류 및 적정 시스템 설계

06 빅데이터 분석 보안
6.1 빅데이터 분석 기술
6.1.1 빅데이터 분석
6.1.2 빅데이터 전략과 데이터 사이언스
6.1.3 빅데이터 분석 기획
6.1.4 빅데이터 분석 프로세스
6.1.5 빅데이터 분석 기법
6.1.6 빅데이터 분석을 위한 주요 기술
6.2 빅데이터 분석 기술의 보안 취약점
6.2.1 사이버 위협의 동향
6.2.2 사생활 침해
6.2.3 정보 유출
6.2.4 책임 원칙 훼손
6.2.5 빅브러더
6.3 빅데이터 분석 보안을 위한 솔루션
6.3.1 빅데이터 위험요소 통제
6.3.2 빅데이터 보안 연구 동향
6.3.3 빅데이터 분석 보안 기술
6.4 빅데이터 분석 보안 고려사항

07 빅데이터 시각화 보안
7.1 빅데이터 시각화 기술
7.1.1 빅데이터 시각화
7.1.2 빅데이터 시각화 방법
7.1.3 빅데이터 시각화 도구
7.2 빅데이터 시각화와 보안
7.2.1 빅데이터 시각화 보안 이슈
7.2.2 빅데이터 시각화와 보안 연구 동향
7.3 빅데이터 시각화 고려사항

08 빅데이터와 프라이버시
8.1 빅데이터와 개인정보
8.1.1 개인정보의 의미와 법적인 범위
8.1.2 프라이버시와 빅데이터 환경
8.1.3 빅데이터를 통한 프라이버시 침해 유형
8.2 빅데이터 개인정보 대응방안
8.2.1 제도적 대응(이용동의, 옵트인/옵트아웃)
8.2.2 추적 거부(Do Not Track)
8.2.3 잊혀질 권리 보호 기술 및 제도
8.2.4 비식별화(익명화)
8.2.5 재식별 검증(De-Identification)
8.2.6 암호화
8.2.7 접근통제(Access Control)

09 빅데이터 시스템 운영 보안
9.1 빅데이터 플랫폼 운영 요소
9.1.1 운영 요소
9.1.2 조직과 인력 운영
9.1.3 분류 관련 데이터 품질 속성
9.1.4 운영상 SLO(Service Level Objectives)
9.1.5 운영 사례
9.2 빅데이터 플랫폼 운영을 위한 보안 요소
9.2.1 관리적 보안요소
9.2.2 물리적 보안요소

10 빅데이터를 활용한 보안 로그 분석
10.1 빅데이터 보안 로그란?
10.1.1 왜 해야 하는가?
10.1.2 무엇을 탐지할 것인가?
10.1.3 어떻게 할 것인가?
10.2 빅데이터 보안 로그 적재
10.2.1 이상적인 보안 로그 적재 방법
10.2.2 다양한 저장소
10.3 빅데이터 보안 로그 분석
10.3.1 일반적인 절차
10.3.2 목표 설정
10.3.3 계획 수립
10.3.4 분석 준비
10.3.5 분석 기법
10.4 빅데이터 보안 로그 활용
10.4.1 빅데이터 보안 로그 활용 전략
10.4.2 빅데이터 기업 활용
10.4.3 빅데이터 로그 분석 시스템

11 빅데이터 보안 전략
11.1 빅데이터 보안 전략 일반
11.1.1 프로세스
11.1.2 사람
11.1.3 원칙
11.1.4 프레임워크
11.1.5 조직
11.2 빅데이터 보안관리 절차
11.2.1 일반 역할과 책임
11.2.2 워크플로
11.2.3 빅데이터 보안 검토 유효성 확보
11.3 빅데이터 보안과 컴플라이언스
11.3.1 데이터와 컴플라이언스
11.3.2 빅데이터 보안에 대한 우리의 자세
11.4 기업 유형별 빅데이터 보안 대응 방안
11.4.1 기업의 일반적 대응방안
11.4.2 기업 유형별 대응방안