(재직자 과정) 생성형AI 활용 보안역량강화 과정 모듈 1. 후기

최근에 (재직자 과정) 생성형 AI 활용 보안역량강화 과정 - 모듈 1. 생성형 AI를 활용한 보안 데이터 처리 교육에 다녀왔습니다.
전문 과정이라기보다는, 말 그대로 AI의 기초 개념을 편하게 다지고 최신 트렌드를 가볍게 접해볼 수 있는 입문 교육이었습니다. 보안관제 교대 근무를 병행하며 수강했던 터라, 오히려 부담 없이 편안한 마음으로 들을 수 있어 딱 좋았습니다.

 

교육은 SK쉴더스 아카데미에서 진행하였습니다.

 

 

 

AI 트렌드와 채용 시장

강의 초반에는 생성형 AI가 폭발적으로 늘어나면서 IT 채용 시장이 어떻게 바뀌고 있는지, 그리고 AI를 둘러싼 강사님의 견해를 들을 수 있었습니다. AI 기초 용어나 기본 메커니즘도 한 번 더 정리할 수 있었습니다.

 

AI 기초 과정에 가까웠고 미토스에 대한 생각, AI로 인한 채용시장등 전반적인 AI 트렌드들을 들을수 있었습니다.

 

실무에서 바로 써먹는 프롬프트 꿀팁

개인적으로 이번 교육에서 소소하게 제일 유익했던 건 LLM 프롬프트 활용 팁이었습니다.

1. 답변 확신도 필터링
   AI 특유의 환각(Hallucination) 현상이나 그럴듯한 거짓말을 줄이기 위해, 확신도 기준을 95% 이상으로 명시해서 확실한 정보만 골라 받는 기법입니다.
   -> "몇 %로 판단했어? 95% 이상인 것만 답해줘."
   
   
2. 주석(// TODO)을 활용한 코드 수정
   AI에게 코드를 수정해 달라고 할 때 전체 코드를 무작정 다시 출력하게 하기보다, 변경할 위치에 TODO 주석을 달아달라고 요청하면 어디를 왜 고쳐야 하는지 한눈에 파악하기 훨씬 수월해집니다.
   -> "수정이 필요한 부분에 // TODO: [설명] 으로 표시해줘."

 

Claude 연동 실습: CVE API & 대시보드

이론만 듣는 게 아니라 Claude(클로드)를 활용한 실습도 함께 진행했습니다.

CVE API를 연동하여 수집한 보안 데이터를 파싱하고, 이를 한눈에 볼 수 있는 가벼운 대시보드 형태로 개발해 보는 과정이었습니다. 생성형 AI를 활용해 반복적인 보안 데이터 처리나 자동화의 기본 틀을 잡는 감을 익히기에 유익한 실습이었습니다.

특히 강의 진행 중에 "Claude Code를 활용해서 진행해 보는 건 어떨까요?" 하고 강사님께 아이디어를 제안해 보았는데, 강사님께서 흔쾌히 수락하시고 수업에 바로 적용해 주셨습니다.

 

수료 총평

전반적으로 난이도가 높지 않아 가벼운 마음으로 AI 관련 기초 개념을 다지고, 현업 자동화 아이디어를 정리하기에 딱 좋은 과정이었습니다.

마음 같아서는 연달아 이어지는 모듈 2(취약점 진단)와 모듈 3(침해사고 대응) 과정도 바로 수강하고 싶었지만, 관제 교대 근무 스케줄상 이번에는 아쉽게 다음을 기약하게 되었습니다. 근무 일정을 잘 조율해서 후반기에 열리는 모듈 2, 3 과정은 꼭 신청해서 수강할 생각입니다.