Загрузка
UP

Методичка для преподавателя информатики

12 класс, 3-я четверть (8 уроков)

Темы:

  1. Информационная безопасность: углубленное изучение методов защиты данных, криптографические протоколы, защита серверных приложений, мониторинг и реагирование на инциденты, противодействие кибератакам.
  2. Программирование: работа с контейнерами и виртуализацией (например, Docker, Kubernetes), управление серверной инфраструктурой и деплой проектов.
  3. Машинное обучение и анализ данных: введение в машинное обучение, работа с библиотеками для анализа данных (например, TensorFlow, scikit-learn), создание моделей, работа с большими данными и их визуализация.

Урок 1: Методы защиты данных и криптографические протоколы

Цель:
Понимание основных методов защиты данных, применение криптографических протоколов в различных сценариях.

План урока:

  1. Введение в методы защиты данных (15 мин).
    • Симметричное и асимметричное шифрование.
    • Использование SSL/TLS для защиты передачи данных.
  2. Криптографические протоколы (20 мин).
    • Обзор популярных протоколов (TLS, IPSec).
    • Как работают цифровые подписи и сертификаты.
  3. Практическая работа (20 мин).
    • Настройка SSL-сертификата для веб-сайта.
    • Реализация шифрования данных с использованием Python (библиотека cryptography).

Домашнее задание:
Настроить HTTPS на локальном сервере и подготовить отчёт о процессе.

Урок 2: Защита серверных приложений и противодействие кибератакам

Цель:
Углубленное изучение методов защиты серверных приложений, предотвращение атак и реагирование на инциденты.

План урока:

  1. Основные угрозы для серверных приложений (15 мин).
    • SQL-инъекции, XSS-атаки, DDoS-атаки.
    • Основы брандмауэров и системы обнаружения вторжений (IDS).
  2. Противодействие атакам (15 мин).
    • Практические меры защиты (защита от SQL-инъекций, настройка ограничений доступа).
    • Использование WAF (Web Application Firewall).
  3. Практическая работа (20 мин).
    • Разработка защиты от SQL-инъекций на серверном языке (PHP/Python).
    • Внедрение простого WAF в проект.

Домашнее задание:
Провести анализ безопасности собственного веб-приложения, предложить улучшения.

Урок 3: Мониторинг и реагирование на инциденты

Цель:
Изучение методов мониторинга систем и процессов реагирования на инциденты безопасности.

План урока:

  1. Системы мониторинга безопасности (15 мин).
    • Инструменты мониторинга (Prometheus, Nagios).
    • Реагирование на инциденты, журналирование событий.
  2. Построение системы мониторинга (15 мин).
    • Настройка и использование простых систем для отслеживания безопасности.
  3. Практическая работа (20 мин).
    • Настройка мониторинга серверного приложения с использованием Prometheus.
    • Реализация уведомлений об инцидентах.

Домашнее задание:
Настроить базовое логирование инцидентов для вашего приложения и описать план реагирования на кибератаки.

Урок 4: Введение в контейнеризацию — Docker

Цель:
Познакомить учащихся с контейнеризацией и её использованием для развёртывания приложений с помощью Docker.

План урока:

  1. Основы контейнеризации (15 мин).
    • Что такое контейнеры и зачем они нужны.
    • Обзор Docker, Docker Hub.
  2. Создание и использование контейнеров (15 мин).
    • Как создать Docker-контейнер.
    • Примеры работы с контейнерами для развёртывания приложений.
  3. Практическая работа (20 мин).
    • Создание Docker-контейнера для простого веб-приложения.
    • Развёртывание контейнера на локальной машине.

Домашнее задание:
Создать Docker-контейнер для своего веб-приложения и написать инструкцию по его развёртыванию.

Урок 5: Виртуализация и управление инфраструктурой — Kubernetes

Цель:
Изучить основы управления контейнерами с помощью Kubernetes.

План урока:

  1. Введение в Kubernetes (15 мин).
    • Что такое Kubernetes и зачем он нужен.
    • Основные компоненты (Pods, Services, Nodes).
  2. Оркестрация контейнеров (15 мин).
    • Пример использования Kubernetes для управления контейнерами.
    • Основы деплоя, балансировки нагрузки и масштабирования.
  3. Практическая работа (20 мин).
    • Настройка Kubernetes для управления несколькими контейнерами.
    • Деплой приложения в кластере Kubernetes.

Домашнее задание:
Настроить Kubernetes-кластер для своего Docker-контейнера.

Урок 6: Введение в машинное обучение — работа с библиотеками (TensorFlow, scikit-learn)

Цель:
Познакомить учащихся с основами машинного обучения и библиотеками для работы с данными.

План урока:

  1. Основные концепции машинного обучения (15 мин).
    • Введение в машинное обучение, типы алгоритмов (обучение с учителем, без учителя).
    • Применение машинного обучения в реальных задачах.
  2. Работа с библиотеками (15 мин).
    • Обзор библиотек TensorFlow и scikit-learn.
    • Примеры простых моделей машинного обучения.
  3. Практическая работа (20 мин).
    • Реализация простой модели классификации на Python с использованием scikit-learn.

Домашнее задание:
Разработать модель машинного обучения для задачи классификации данных, используя scikit-learn.

Урок 7: Работа с большими данными и их визуализация

Цель:
Изучить основы анализа больших данных и методы их визуализации.

План урока:

  1. Введение в анализ больших данных (15 мин).
    • Методы обработки больших данных.
    • Обзор популярных инструментов (Pandas, Matplotlib).
  2. Визуализация данных (15 мин).
    • Создание графиков и диаграмм для анализа больших массивов данных.
  3. Практическая работа (20 мин).
    • Анализ данных с использованием Pandas и визуализация результатов с помощью Matplotlib.

Домашнее задание:
Проанализировать большой набор данных и создать несколько визуализаций.

Урок 8: Создание моделей машинного обучения и работа с большими данными

Цель:
Закрепить навыки работы с машинным обучением и большими данными.

План урока:

  1. Создание сложных моделей машинного обучения (20 мин).
    • Использование TensorFlow для создания нейронных сетей.
    • Обработка больших данных для обучения моделей.
  2. Практическая работа (30 мин).
    • Реализация модели машинного обучения на основе большого набора данных (регрессия, классификация).
    • Обучение модели и оценка её эффективности.

Домашнее задание:
Завершить разработку модели машинного обучения, провести её тестирование и подготовить отчёт с результатами анализа.

Эта методичка рассчитана на развитие у учащихся навыков работы с современными инструментами в области информационной безопасности, программирования с использованием контейнеров и виртуализации, а также анализ данных и создание моделей машинного обучения.