SİBER GÜVENLİK-II
- Ders
- ITSE202 - SİBER GÜVENLİK-II
- Bölüm
- Bilgi Güvenliği Teknolojisi - İngilizce - Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- Türkçe
- Kredi
- 4
- AKTS
- 0
- T+P+L
- 3 + 0 + 2
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Bu ders, öğrencilere farklı kötü amaçlı yazılım, ve güvenlik ihlallerine ilişkin derinlemesine bilgi vermeyi ve siber alanda genel güvenliği artıracak etkili bir önleme ve korunma yöntemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu derste öğrencilere güvenlikle ilgili çeşitli izleme teknikleri ve koruma prosedürleri tanıtılır. Öğrenciler ayrıca bu teknikleri pratikte uygulamayı öğrenirler. Derste işlenen konular siber güvenlik altyapısı, siber güvenlik yönetimi, kablosuz ağ, organizasyon politikası, bilgi güvenliği politikası ve derinlemesine savunma konularına genel bir bakış içerir. Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler, güvenli bilgisayar ağlarının nasıl oluşturulacağı ve değerli bir veri varlığının, sistemlerinin ve süreçlerinin nasıl geliştirileceğine ilişkin temel ilkeleri anlayacak ve gerekli müdahalelerde bulunabileceklerdir.
SİBER GÜVENLİK-II
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | Introduction |
| Hafta 2 | Hadoop and HDFS |
| Hafta 3 | HBase |
| Hafta 4 | MapReduce and YARN |
| Hafta 5 | Spark I |
| Hafta 6 | Spark II |
| Hafta 7 | Machine Learning and MLib |
| Hafta 8 | Classification and Regression Algorithms I |
| Hafta 9 | Classification and Regression Algorithms II |
| Hafta 10 | Midterm(s) |
| Hafta 11 | Unsupervised Learning Algorithms |
| Hafta 12 | Recommender Systems & Collaborative Filtering |
| Hafta 13 | Spark Streaming |
| Hafta 14 | Data Visualization |
| Hafta 15 | Final |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
Kaynak kitap listelenmemiş.
Ders Çıktıları
- L01 Siber güvenliğin temel kavramlarını, amaçlarını ve kurumsal ile gerçek yaşam bağlamlarındaki önemini açıklar. SOLO 4
- L02 Bilgi sistemlerinin korunmasında ağ güvenliği, kriptografi, hashing ve steganografinin ilkelerini ve işlevlerini açıklar. SOLO 3
- L03 Yaygın siber tehditleri, siber saldırı yöntemlerini, kötü amaçlı yazılım kaynaklı riskleri ve sosyal mühendislik tekniklerini belirler ve sınıflandırır. SOLO 2.5
- L04 Zafiyetleri azaltmak ve bilgisayar sistemleri ile ağları korumak için uygun güvenlik protokollerini, araçlarını ve karşı önlemleri uygular. SOLO 4
- L05 Siber güvenlik olaylarını analiz eder ve kurumsal ortamlar için uygun önleme, izleme ve müdahale stratejilerini seçer. SOLO 3.5
- L06 Güvenlik olaylarını incelemek ve kanıta dayalı karar vermeyi desteklemek için temel sızma testi ve dijital adli bilişim süreçlerini uygular. SOLO 4
- L07 Kurumsal güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak ve sistemlerin güvenli işletimini desteklemek amacıyla temel bir güvenlik çözümü veya koruma stratejisi tasarlar. SOLO 4
- L08 Siber güvenlik uygulamalarını; mahremiyet, gizlilik ve veri koruma dahil olmak üzere mesleki, yasal ve etik sorumluluklar açısından değerlendirir. SOLO 5
Program Çıktıları
- P01 Gerçek yaşam durumlarındaki zorluklara veri bilimi ilke ve tekniklerini uygulayabilir ve çözümlerini etkin bir şekilde iletebilirler.
- P02 Teorik fikirlere, etik koda ve temel verilere ilişkin derinlemesine bilgiye dayalı veri analizi metodolojilerini belirleyebilir ve uygulayabilirler.
- P03 Gerçek hayattaki uygulamalarda bilgi analizi için yol gösterici kavramları ve değerlendirme prosedürlerini analiz edebilirler.
- P04 İşle ilgili sorunlara belirsiz çözümler bulmak için ilgili veri analizi modellerini tasarlayabilir ve uygulayabilirler.
- P05 Paralel ve dağıtılmış bilgi işlem ve makine öğrenimi gibi büyük miktarda veriyle karakterize edilen gerçek dünya sorunlarını ele almak için modern bilgi işlem tekniklerinden yararlanabilirler.
- P06 Her boyuttaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümesinden kullanılabilir bilgileri verimli bir şekilde üretmek için gereken yazılım araçlarını yapılandırabilir ve yönetebilirler.
- P07 Karmaşık verilerden yararlı bilgiler elde etmeyi amaçlayan projeleri organize etmek ve tamamlamak için veri bilimi araçlarını ve tekniklerini yönetebilirler.
- P08 Gerçek dünyadaki sorunları çeşitli açılardan kavrayarak eleştirel ve yaratıcı düşünebilirler ve sorunları işbirliği içinde çözmek için çeşitli ekiplerde çalışabilirler.
- P09 Veri tabanlı çözümleri kullanıcı ortamına etkin bir şekilde entegre edebilme ve teknik olmayan profesyonellere bu çözümleri keşfetme, görselleştirme ve kullanma konusunda yardımcı olabilirler.
- P10 Veri sahipliği ve atıf, veri güvenliği ve hassasiyeti ve veri analizinin mahremiyet üzerindeki etkileri gibi konularda mesleki ve etik standartlar kapsamındaki yükümlülüklerini anlayabilirler.
Pç-Dç Matrisi
| ÖÇ | P01 | P02 | P03 | P04 | P05 | P06 | P07 | P08 | P09 | P10 | Ortalama |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L01 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L02 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L03 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L04 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L05 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L06 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L07 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L08 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |