Internetes Alapismeretek V.1.1. – Kurzus Tematika
1. Az internet alapfogalmai és architektúrája
1.1. Mi az az internet és hol a helye az IKT-ban?
1.2. Az internet fizikai és logikai felépítése (Hálózatok hálózata) (Kész)
2. Adatátvitel és gyakorlati hálózatdiagnosztika
2.1. Adatcsomagok és protokollok (Hogyan darabolódik az adat? IP, TCP, UDP alapok)
2.2. Az adatátvitel folyamata (A routerek szerepe, a TCP/IP modell működése a forrástól a célig)
2.3. Hálózatdiagnosztika a mindennapokban (Lássunk a színfalak mögé: a ping és a traceroute gyakorlati használata)
3. A Domain Név Rendszer (DNS)
3.1. Mi az a DNS és hogyan működik? (A fordítóiroda szerepe, lekérdezések a gyökérszerverektől a böngészőig)
3.2. Hálózatvédelem DNS-szinten (Hogyan használjuk a DNS-t szűrésre és a kártékony oldalak blokkolására?)
4. Webes működés, felhő és adatszuverenitás
4.1. Webszerverek és a weboldalak nyelve (A HTML, CSS és JS szerepe, kliens-szerver kommunikáció)
4.2. Biztonságos adatcsere: HTTP vs. HTTPS (Mi a különbség, és miért kötelező ma már az SSL/TLS?)
4.3. Adatszuverenitás és self-hosted rendszerek (Publikus felhő vs. saját szerver, vendor lock-in elkerülése. Például egy Paperless dokumentumkezelő futtatása egy saját Apollón, vagy a fejlesztési környezetek szeparálása a Cronosra.)
5. Internetes szolgáltatások és alkalmazások
5.1. E-mail rendszerek és fájlátvitel (Hogyan utazik a levél? SMTP, IMAP, POP3 és az FTP alapjai)
5.2. Streaming és felhőszolgáltatások (A videómegosztók működése és a modern SaaS, azaz „szoftver mint szolgáltatás” modell)
6. Biztonság az interneten és a felhasználó felelőssége
6.1. A leggyakoribb modern fenyegetések (Adatlopás, hackelés, malware és a social engineering)
6.2. Felhasználói védekezés a gyakorlatban (A jelszókezelők helyes bevezetése és a 2FA/MFA hitelesítés életmentő szerepe)
7. A jövő technológiái és adatvédelmi kihívásai
7.1. Az Internet of Things (IoT) és az 5G (Minden hálózatba kötve: a kényelem és a sebezhetőség egyensúlya)
7.2. Mesterséges Intelligencia az interneten (Lokálisan futtatott AI modellek vs. publikus felhős LLM megoldások adatvédelmi és üzleti kockázatai)
