참가자 등록 확인 및 전시부스 관람(Hall D)

2026년 개인정보보호 정책 방향

복잡해진 데이터 생태계의 해법: 데이터 전 생애주기 가시화(Data Lineage)와 내부통제 혁신

전시부스 관람 및 휴식

AI를 활용한 개인정보보호관리 체계 개선 사례

생성형 AI 기반 바이브 코딩으로 구현한 오픈소스 정보보호포털을 활용한 중소기업 개인정보보호 강화 방안

개인정보보호 솔루션 시연 및 전시부스 관람(Hall D)

사이버 위협 예측 이론
- 사이버 위협 예측 정의
- 기존 사이버 위협 예측 방법 및 한계

LLM/RAG 이론
- LLM의 이점과 한계
- LLM과 RAG
- RAG 구성요소 및 RAG의 활용

사이버위협 예측을 위한 RAG Dataset 구축
- RAG 구축을 위한 Langchain 활용법
- (실습) 보안 리포트 기반의 RAG Dataset 구축
- (실습) 구축된 RAG와 LLM의 활용

사이버위협 예측 파이프라인 구축 (1)
- 패킷데이터 내 예측을 위한 증거 추출
- (실습) 패킷데이터 증거 추출 파이프라인 구축

사이버위협 예측 파이프라인 구축 (2)
- 패킷데이터 내 증거와 RAG의 결합
- 기존 LLM 기반의 사이버위협 예측의 한계
- (실습) LLM-RAG 결합 파이프라인 구축 / 성능비교

사이버위협 예측 파이프라인 구축 (3)
- 사이버위협 예측을 위한 Prompt-Tuning
- (실습) 사이버위협 예측 파이프라인 Prompt-Tuning
- (실습) 구축된 파이프라인 성능 평가