1장. 네트워크와 보안 엔지니어는 왜 AI를 알아야 하는가?
1.1?AI가 가져온 업무 변화
__1.1.1?변화의 배경: 검색에서 생성형 AI로
__1.1.2?Before & After: 네트워크와 보안 엔지니어의 하루
1.2?네트워크 분야 생성형 AI 업무 효율화 사례
__1.2.1?CLI 출력 분석 자동화
__1.2.2?로그 패턴 분석 및 요약
__1.2.3?네트워크 구성 변경 관리
__1.2.4?네트워크 설계 문서 및 다이어그램 설명 자동화
__1.2.5?트러블슈팅 절차 제안
__1.2.6?장비 매뉴얼·명령어 가이드 자동 생성
__1.2.7?네트워크 보안 정책 리뷰 및 권고안 생성
1.3?보안 분야 생성형 AI 업무 효율화 사례
__1.3.1?취약점 분석 및 요약
__1.3.2?보안 로그 분석 및 이상 탐지
__1.3.3?침해 사고 보고서 초안 작성
__1.3.4?보안 정책 검토 및 개선 제안
__1.3.5?취약점 스캐닝 결과 해석 및 우선순위 지정
__1.3.6?모의 피싱 메일 및 훈련 시나리오 생성

2장. 챗GPT의 원리와 한계
2.1?챗GPT의 작동 방식
__2.1.1?챗GPT란
2.2?챗GPT의 한계
__2.2.1?환각 현상
__2.2.2?학습 데이터 기반의 한계
__2.2.3?실시간 데이터 처리의 어려움
__2.2.4?맥락 유지의 한계
__2.2.5?같은 질문, 다른 답변
__2.2.6?보안 정보 유출 가능성
__2.2.7?도덕적·법적 책임의 회피

3장. 실무에 생성형 AI가 유용한 이유
3.1?모든 것을 알려 주는 지식 백과
3.2?반복 업무 자동화 보조

4장. 챗GPT 시작
4.1?챗GPT 계정 생성 및 환경 설정
__4.1.1?계정 생성하기
4.2?챗GPT 무료 버전 vs 유료 버전
4.3?챗GPT 대체 솔루션
__4.3.1?주요 챗GPT 대체 솔루션 분석

5장. 업무 활용 최적화 프롬프트 엔지니어링
5.1?반복 업무용 프롬프트 구조화 기법
5.2?프롬프트 저장·분류 방법
5.3?프롬프트 엔지니어링 기법

6장. 네트워크 운영 업무 최적화 기술
6.1?장비 설정 분석
__6.1.1?설정 분석의 중요성
__6.1.2?설정 분석 프롬프트 활용 예시
6.2?장애 대응 매뉴얼(SOP) 작성
__6.2.1?장비 장애 대응 절차 작성 프롬프트
__6.2.2?보안 사고 대응 시나리오 프롬프트
6.3?CLI 출력 분석

7장. 챗GPT를 활용한 장비 로그 분석
7.1?챗GPT로 로그 패턴 요약
7.2?이상 탐지 로그 해석
__7.2.1?챗GPT를 활용한 IDS/IPS 로그 분석
7.3?다중 로그 소스 비교 및 정리
7.4?파이썬+챗GPT 연계 분석 자동화
__7.4.1?작업 전후 로그 비교 자동화 예제
__7.4.2?특이 사항 추출 강화

8장. 보안 정책 이해 & 문서화 기술
8.1?룰 기반 정책 설명 만들기
__8.1.1?방화벽, IDS/IPS 룰의 중요성
__8.1.2?방화벽 룰 설명 프롬프트
8.2?ACL/보안 정책 문서화 & 시각화
__8.2.1?ACL 룰을 쉽게 이해하기
__8.2.2?복잡한 방화벽 정책을 표로 정리하기
__8.2.3?방화벽 정책 기반 네트워크 다이어그램 시각화하기
8.3?룰 변경 이력 추적 & 요약
__8.3.1?단일 변경 로그를 업무 보고 형식으로 변환하기
__8.3.2?설정 diff(비교) 결과 분석 및 요약하기
__8.3.3?여러 로그를 취합하여 월간 작업 보고서 생성하기
8.4?룰 검토 체크 리스트 생성
__8.4.1?표준 방화벽 룰 검토 체크 리스트 생성하기

9장. 네트워크 구성 업무 챗GPT 활용법
9.1?네트워크 구성도 쉽게 이해 가능
__9.1.1?네트워크 구성도 설명이 필요한 이유
__9.1.2?챗GPT를 활용한 네트워크 구성도 설명
__9.1.3?구성도 세부 설명
__9.1.4?구성도로 각 장비별 포트맵 만들기
9.2?장비별 구성 템플릿 생성
__9.2.1?챗GPT를 활용한 장비별 구성 템플릿 만들기
__9.2.2?대량의 장비 구성 설정 자동 생성하기
9.3?텍스트 기반 L2/L3 구성 변경
9.4?구성 문서 템플릿 생성

10장. 챗GPT로 보안 리포트 만들기
10.1?보안 뉴스를 한눈에 모아서 처리
__10.1.1?보안 뉴스 목차와 요약 정보 한 번에 수집하기
10.2?보안 취약점 정보 한눈에 보기
10.3?주간 보안동향 리포트 생성

11장. 개인정보보호 교육 콘텐츠 만들기
11.1?교육 자료 초안 자동 생성
11.2?실습과 사례 기반 교육 자료 생성
__11.2.1?유출 사고 사례 요약 및 교훈 도출하기
11.3?퀴즈와 평가 자료 쉽게 만들기
__11.3.1?개인정보보호 퀴즈 제작
__11.3.2?평가용 문제 은행 만들기

12장. 악성 메일 모의 훈련 시나리오 자동화
12.1?훈련용 악성 메일 만들기
__12.1.1?피싱, 스피어 피싱, 첨부 파일 유형별 시나리오 작성하기
__12.1.2?HTML 기반 피싱 메일 만들기
12.2?대응 절차 및 훈련 대응 가이드 만들기
__12.2.1?의심 메일 신고·분석 절차 문서화
__12.2.2?훈련 후 대응 가이드 제작하기

13장. 챗GPT를 활용한 취약점 진단
13.1?‘주요 정보통신 기반 시설 가이드’를 바탕으로 취약점 진단 프로그램 생성
__13.1.1?웹 취약점 진단 프로그램 만들기
13.2?주요 서비스 포트 스캐닝 프로그램 만들기
13.3?취약점 진단 결과 분석 자료 만들기
__13.3.1?취약점 진단 결과 요약 및 시각화 지원

14장. 챗GPT와 파이썬으로 구현하는 네트워크 관리 자동화
14.1?네트워크 장비 설정 자동으로 수집
__14.1.1?네트워크 장비 설정 자동 수집하는 파이썬 프로그램 만들기
14.2?네트워크 장비 자동 점검 리포팅 프로그램 만들기

15장. SIEM/EDR 연계 이벤트 분석
15.1?SIEM 이벤트 데이터 요약 및 리포트 만들기
__15.1.1?방대한 로그 요약 및 핵심 인사이트 추출
__15.1.2?경영진 보고용 요약 리포트 만들기
15.2?EDR 알림 분석 및 위협 행위 재구성
__15.2.1?알림과 이벤트를 보고서 형태로 변환하기
__15.2.2?이벤트 흐름을 공격 단계별로 재구성하기
__15.2.3?공격 타임라인 스토리텔링 생성하기
15.3?SIEM/EDR 통합 분석 및 보고서 작성
__15.3.1?SIEM과 EDR 이벤트 통합 분석
__15.3.2?SIEM/EDR 연계 침해 사고 보고서 쉽게 작성하기

16장. 보안 로그(Sigma)와 악성 코드(YARA) 룰 관리
16.1?Sigma 룰 자동 생성 및 SIEM 언어로 변환
__16.1.1?IDS/SIEM 로그 패턴 기반 Sigma 룰 생성하기
__16.1.2?공격 시나리오로 Sigma 룰 만들기
__16.1.3?룰 문법 검증 및 다른 SIEM 언어로 변환하기
16.2?YARA 룰 자동 생성 및 오탐/미탐 튜닝
__16.2.1?악성 코드 특성 기반 YARA 룰 초안 생성
__16.2.2?악성 코드의 오탐/미탐 문제 튜닝하기

17장. 나만의 AI 보안 도구 만들기 1
17.1?나만의 업무용 GPTs 생성
__17.1.1?GPTs 생성 과정
17.2?챗GPT 활용을 위한 IP 정보 익명화 도구 생성
__17.2.1?익명화 프로그램을 만드는 프롬프트 작성하기

18장. 나만의 AI 보안 도구 만들기 2
18.1?슬랙을 활용한 보안 모니터링 시스템 만들기
__18.1.1?슬랙 구성하기
__18.1.2?챗GPT로 보안 모니터링 프로그램 개발하기
18.2?챗GPT와 AI로 악성 공격 IP 자동 차단 보안 프로그램 개발
__18.2.1?바이러스토털과 GPT API 키 발급하기
__18.2.2?자동 차단 프로그램 개발 프롬프트