Kurzusleírás

Bevezetés a kiberbiztonságba és az LLM-ekbe

  • A kiberbiztonsági fenyegetések aktuális helyzete
  • A Nagy Nyelvi Modellek alapjai
  • Az LLM-ek használatának előnyei a kiberbiztonságban

LLM-ek a fenyegetések észlelésére

  • LLM-ek használata a biztonsági naplók elemzéséhez és értelmezéséhez
  • LLM-ek betanítása anomália- és mintázatfelismerésre
  • Esettanulmányok: LLM-ek a behatolásészlelő rendszerekben

LLM-ek a biztonsági automatizálásban

  • Incidensválasz automatizálása LLM-ekkel
  • LLM-ek a phishing észlelésében és e-mail szűrésében
  • Biztonsági protokollok fejlesztése AI-val

LLM-ek a fenyegetési intelligenciában

  • Fenyegetési intelligencia gyűjtése és feldolgozása LLM-ekkel
  • LLM-ek a prediktív fenyegetési modellezésben
  • Intelligencia megosztása és terjesztése LLM-ekkel

LLM-ek integrálása a biztonsági műveletekbe

  • Ajánlott eljárások az LLM-ek üzembe helyezésére a biztonsági műveleti központokban
  • LLM-ek karbantartása és frissítése optimális teljesítmény érdekében
  • Adatvédelmi és etikai kérdések kezelése

Gyakorlati labor: LLM-ek implementálása a kiberbiztonságban

  • Kiberbiztonsági laboratóriumi környezet beállítása LLM-ekkel
  • Fenyegetésészlelési modell fejlesztése LLM-ekkel
  • Támadások szimulálása és a modell hatékonyságának tesztelése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • A kiberbiztonság alapjainak ismerete
  • Tapasztalat Python programozásban
  • Ismeret a gépi tanulás alapfogalmaiban

Célközönség

  • Kiberbiztonsági szakemberek
  • Adattudósok
  • IT szakemberek, akik érdeklődnek a legújabb AI-alapú biztonsági technológiák iránt
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák