Kurzusleírás

Bevezetés a kiberbiztonságba és az LLM-ekbe

  • A kiberbiztonsági fenyegetések jelenlegi helyzete
  • A nagynyelvi modellek alapjai
  • Az LLM-ek használatának előnyei a kiberbiztonságban

LLM-ek a fenyegetésészleléshez

  • LLM-ek használata a biztonsági naplók elemzésére és értelmezésére
  • LLM-ek képzése anomáliák és mintázatok észlelésére
  • Esettanulmányok: LLM-ek behatolásérzékelő rendszerekben

LLM-ek a biztonsági automatizáláshoz

  • Az eseményekre adott válaszok automatizálása LLM-ekkel
  • LLM-ek az adathalászat észlelésében és az e-mailek szűrésében
  • A biztonsági protokollok javítása mesterséges intelligencia segítségével

LLM-ek a fenyegetettségért

  • Fenyegetésekkel kapcsolatos intelligencia gyűjtése és feldolgozása LLM-ekkel
  • LLM-ek prediktív fenyegetésmodellezéshez
  • Intelligencia megosztása és terjesztése LLM-ekkel

LLM-ek integrálása a biztonsági műveletekbe

  • Legjobb gyakorlatok az LLM-ek biztonsági műveleti központokban történő telepítéséhez
  • LLM-ek karbantartása és frissítése az optimális teljesítmény érdekében
  • Adatvédelmi és etikai aggályok kezelése

Gyakorlati labor: LLM-ek megvalósítása a kiberbiztonságban

  • Kiberbiztonsági laborkörnyezet beállítása LLM-ekkel
  • Fenyegetésészlelési modell fejlesztése LLM-ek segítségével
  • Támadások szimulálása és a modell hatékonyságának tesztelése

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A kiberbiztonság alapjainak megértése
  • Python programozási tapasztalat
  • A gépi tanulási koncepciók ismerete

Közönség

  • Kiberbiztonsági szakemberek
  • Adattudósok
  • Informatikai szakemberek, akik érdeklődnek a legújabb mesterséges intelligencia által vezérelt biztonsági technológiák iránt
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák