| 【サブタイトル】 |
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サイバーセキュリティ |
| 【講義の目的・内容】 |
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"・前半：(a) 暗号化の基礎と、(b) セキュリティと機械学習/AI の交差点について学習します。
・後半：実践的なサイバーセキュリティ対策を講義を通じて習得します。昨今大きな注目を集めているAI技術をどのようにしてセキュリティ対策に応用するかについても取り扱います。" |
| 【学修到達目標】 |
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"・前半：この科目を受講すると、学生は最新の暗号システムの長所と制限を理解し、特定のアプリケーションのセキュリティ ニーズに応じて適切なアルゴリズム/プロトコルの選択を検討できるようになります。 さらに、学生はさまざまな機械学習とAI アルゴリズムをデータに適用することで、セキュリティに関する洞察を得ることができます。
・後半：実践的なサイバーセキュリティ対策やAI技術の応用方法の学習" |
| 【講義スケジュール】 |
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"以下のスケジュールを予定していますが、事情により一部の内容を変更する可能性があります。
1：暗号理論とは
2：共通鍵暗号
3：公開鍵暗号-1
4：公開鍵暗号-2
5：セキュリティ、機械学習、AI
6：スパムメールの分類
7：マルウェアの分類
8：試験
9：サイバー攻撃対策のフレームワーク：ATT&CKとデータ分析手法(1)
10：サイバー攻撃対策のフレームワーク：ATT&CKとデータ分析手法(2)
11：サイバー攻撃対策のフレームワーク：ATT&CKとデータ分析手法(3)
12：サイバー攻撃対策のフレームワーク：ATT&CKとデータ分析手法(4)
13：発展的な内容のセキュリティ：LLMやAI等との組み合わせ(1)
14：発展的な内容のセキュリティ：LLMやAI等との組み合わせ(2)
15：試験" |
| 【指導方法】 |
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講義および演習 |
| 【事前・事後学修】 |
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特になし |
| 【成績評価の方法・基準】 |
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受講中の出席、課題、演習およびテスト |
| 【受講要件】 |
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"Python（CS概論I）、データサイエンス（CS概論III）、ネットワークの基礎とセキュリティ（CS概論IV）の内容を前提
講義中に得たセキュリティ知識を悪用しないモラルを有すること
自主的に学ぶ姿勢、新たな問題を解決しようとする心構えを有すること" |
| 【テキスト】 |
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特になし |
| 【参考書】 |
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William Stallings (2020), "Cryptography and Network Security: Principles and Practice," 8th edition, Pearson |
| 【関連分野・関連科目】 |
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特になし |
| 【備考】 |
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特になし |
| 【添付ファイル1】 |
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| 【添付ファイル2】 |
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| 【添付ファイル3】 |
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| 【リンク】 |
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特になし
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