Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till cybersäkerhet och LLM
- Nuvarande landskap av cybersäkerhetshot
- Grunderna i stora språkmodeller
- Fördelar med att använda LLM:er inom cybersäkerhet
LLM:er för hotdetektering
- Använda LLM:er för att analysera och tolka säkerhetsloggar
- Tränings-LLM:er för avvikelse- och mönsteridentifiering
- Fallstudier: LLM:er i intrångsdetekteringssystem
LLM:er för säkerhetsautomatisering
- Automatisera incidenthantering med LLM:er
- LLM:er i nätfiskedetektering och e-postfiltrering
- Förbättra säkerhetsprotokollen med AI
LLM:er för hotinformation
- Samla in och bearbeta hotinformation med LLM:er
- LLM:er för prediktiv hotmodellering
- Delning och spridning av underrättelser med LLM:er
Integrera LLM:er i säkerhetsåtgärder
- Bästa praxis för att distribuera LLM:er i säkerhetsoperationscenter
- Underhålla och uppdatera LLM:er för optimal prestanda
- Hantering av integritets- och etiska frågor
Praktiskt labb: Implementering av LLM:er inom cybersäkerhet
- Konfigurera en labbmiljö för cybersäkerhet med LLM:er
- Utveckla en hotidentifieringsmodell med hjälp av LLM:er
- Simulera attacker och testa modellens effektivitet
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- En förståelse för grunderna i cybersäkerhet
- Erfarenhet av Python programmering
- Kunskaper om maskininlärningsbegrepp
Publik
- Yrkesverksamma inom cybersäkerhet
- Datavetare
- IT-proffs som är intresserade av den senaste AI-drivna säkerhetstekniken
14 timmar
Vittnesmål (1)
This topic is better with F2F, but this online training is still handled well . The important thing is the trainees were able to have understanding of Hyperledger Indy
