Plan Szkolenia

Wprowadzenie do cyberbezpieczeństwa i LLM

  • Obecny krajobraz zagrożeń cyberbezpieczeństwa
  • Podstawy dużych modeli językowych
  • Zalety stosowania modeli LLM w cyberbezpieczeństwie

Modele LLM do wykrywania zagrożeń

  • Wykorzystanie LLM do analizy i interpretacji logów bezpieczeństwa
  • Szkolenie LLM w zakresie wykrywania anomalii i wzorców
  • Studia przypadków: LLM w systemach wykrywania włamań

Narzędzia LLM do automatyzacji zabezpieczeń

  • Automatyzacja reagowania na incydenty za pomocą LLM
  • LLM w wykrywaniu phishingu i filtrowaniu wiadomości e-mail
  • Ulepszanie protokołów bezpieczeństwa za pomocą sztucznej inteligencji

Maszyny LLM do analizy zagrożeń

  • Gromadzenie i przetwarzanie informacji o zagrożeniach za pomocą LLM
  • Maszyny LLM do predykcyjnego modelowania zagrożeń
  • Udostępnianie i rozpowszechnianie danych wywiadowczych za pomocą LLM

Integracja LLM z operacjami bezpieczeństwa

  • Najlepsze praktyki wdrażania LLM w centrach operacji bezpieczeństwa
  • Utrzymywanie i aktualizowanie LLM w celu uzyskania optymalnej wydajności
  • Rozwiązywanie problemów związanych z prywatnością i etyką

Praktyczne laboratorium: Wdrażanie LLM w cyberbezpieczeństwie

  • Konfiguracja środowiska laboratoryjnego cyberbezpieczeństwa z LLM
  • Opracowanie modelu wykrywania zagrożeń przy użyciu LLM
  • Symulowanie ataków i testowanie skuteczności modelu

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstaw cyberbezpieczeństwa
  • Doświadczenie w programowaniu Python
  • Znajomość koncepcji uczenia maszynowego

Uczestnicy

  • Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa
  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Specjaliści IT zainteresowani najnowszymi technologiami bezpieczeństwa opartymi na sztucznej inteligencji
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie