2026 SecOps
엔터프라이즈
보안 분석 AI Agent
개발 커리큘럼

Go 언어로 직접 구축하는 자율 보안 관제 에이전트. 프레임워크 의존성 없이 순수 LLM API만을 활용하여 실무에 즉시 적용 가능한 보안 자동화 시스템을 구축합니다.

제안 과정명

Next-Gen SecOps: LLM 에이전트 기반 보안 관제 자동화 실무

Go & AI: 자율 헌팅 보안 에이전트 아키텍처 구축

2026 AI Security Insight: 엔터프라이즈 LLM 보안 에이전트 개발

교육 기간
2일 (총 16시간)
교육 대상
IT 임원(CTO/CISO) 및 시니어 엔지니어, 보안 담당자

AI 트렌드 이해가 필요한 리더 & 실무 구현이 필요한 개발자

강의 목표
"LangChain 등 블랙박스 프레임워크를 배제하고, Go와 LLM API만으로 투명하고 제어 가능한 보안 에이전트를 밑바닥부터 구축합니다. 2026년 트렌드인 'Agentic Workflow'와 'MCP(Model Context Protocol)'를 보안 관제(SOC) 업무에 적용하여, 알림 분석부터 대응까지 자동화하는 실질적 기술을 습득합니다."

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교육 과정 분석

본 과정이 제공하는 밸런스와 핵심 역량을 시각화합니다.

커리큘럼 구성 비율

실무 중심의 구현(Hands-on)과 아키텍처 설계(Design)에 집중합니다.

획득 역량 (Target Skillset)

보안 도메인 지식과 최신 AI 에이전트 기술의 융합을 목표로 합니다.

상세 커리큘럼 (Schedule)

2일간의 여정을 통해 보안 AI 에이전트를 완성합니다.

1

Day 1: 기초 및 도구 연동

2

Day 2: 고급 패턴 및 실전 구축

실습 환경 및 도구 (Tech Stack)

🐹

Go Language

높은 동시성과 성능을 제공하는 서버 사이드 언어. 에이전트 백엔드 구축의 핵심.

🤖

LLM API (OpenAI/Anthropic)

LangChain 없이 직접 API를 호출하며 Token 제어 및 Context 관리를 학습.

🛡️

Security Tools

BigQuery (Log Analysis), Threat Intel API 등 실제 보안 데이터 소스 활용.

🔌

MCP & Function Calling

2026 트렌드인 Model Context Protocol 및 Tool Use 패턴 적용.