BİLGİ GÜVENLİĞİ

Ders Açıklaması

Günümüz modern dijital dünyasında bilgisayar-bazlı internet uygulamaları, veri tabanı ve bilgi teknolojileri, bilginin gizliliği, bütünlüğü ve mevcudiyeti gibi güvenlik ile ilgili sorunların artmasına neden olmuştur. Bilgi güvenliği tanıma, doğrulama ve erişim kontrolü ile ilişkili bir konudur. Bu derste, bilgi güvenliği teknolojileri ve araçları ile ilgili geniş çaplı bilgiler sunulmaktadır. Öğrencilerin bilgi güvenliğinin güçlü noktaları ve sınırlılıkları, bütünlüğü ve gizlilik tekniklerinin değerlendirilmesi konusundaki ileri kavramları anlamaları beklenmektedir. Bu dersi tamamlayan öğrenciler, çeşitli güvenlik olayları ve saldırıları hakkında geniş bir anlayış kazanarak bu tür saldırıları önlemek, tespit etmek ve tepki vermek için farklı teknikler öğrenecekler. Öğrenciler ayrıca farklı güvenlik sistemlerinin performansını değerlendirme ve her bir sistemin sınırlılıkları ve zafiyetlerini inceleme kabiliyetini elde edeceklerdir.

BİLGİ GÜVENLİĞİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

1. 01 At the end of the course, Students shall be able to understand the key concepts of information security and how they work
2. 02 At the end of the course, Students shall be able to understand the foundational theory behind information security
3. 03 At the end of the course, Students shall be able to o design, develop, manage, and analyze security systems
4. 04 At the end of the course, Students shall be able to point out common threat and vulnerabilities.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 Principles of Information Security, 3rd Edition by Micheal Whitman and Herbert Mattord
2. 02 Security in Computing, 3rd Edition by Charles P. Pfleeger and Shari Lawrence Pfleeger

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. Veri bilimi alanındaki güncel durumu değerlendirmek ve anlamak amacıyla teoriler, çerçeveler ve modeller hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmak.
2. Literatürü incelemek ve veri bilimi teorileri ile metodolojilerini yeni araştırmalarda ve deneylerde uygulamak.
3. Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi tekniklerini kullanarak veri setlerini analiz etmek.
4. Veri yönetimi, analiz ve problem çözümü için istatistiksel ve bilişim yazılım sistemleri tasarlamak, geliştirmek ve test etmek.
5. Farklı veri türleri ve analitik görevler için etkili görselleştirmeler tasarlamak ve geliştirmek, ayrıca görselleştirme ve görsel analiz konularında teorik ve uygulamalı konular üzerine bağımsız araştırmalar yürütmek
6. İletişim, problem çözme, araştırma veya proje faaliyetlerinde yüksek düzeyde yetkinlik kazanmak ve çok disiplinli bir ekipte ortak bir hedefe ulaşmak için bir ekip üyesi ya da lider olarak etkin biçimde çalışmak.
7. Büyük veri kümelerinin yönetimiyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için paralel yöntemler, bulut bilişim ve ilişkisel olmayan (NoSQL) veri depolama ve erişim çözümleri geliştirmek ve uygulamak.
8. Veri, bilgi ve iletişimin disiplinlerarası doğasını anlamak ve veri toplama ile analizine yönelik önde gelen araştırma yöntemlerini değerlendirme yeteneği kazanmak.
9. Verinin kullanımıyla ilgili etik sorunları derinlemesine anlamak ve gerçek dünya veri uygulamalarında etik kararlar alabilmek.
10. Geniş bir alan yelpazesinden bilgiyi analiz etme, sentezleme ve değerlendirme yeteneğini göstermek ve yaşam boyu kendi kendine öğrenme yetisine sahip olmak.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.