LLMs for Cybersecurity

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

Publiczność

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

Cyberbezpieczeństwo to stale rozwijająca się dziedzina, w której codziennie pojawiają się nowe zagrożenia. Large Language Models (LLMs) oferują innowacyjne podejścia do wykrywania zagrożeń i środków bezpieczeństwa.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać LLM do ulepszenia środków cyberbezpieczeństwa i analizy zagrożeń.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę LLM w cyberbezpieczeństwie.
• Wdrożyć LLM do wykrywania i analizy zagrożeń.
• Wykorzystywać LLM do automatyzacji i reagowania na zagrożenia.
• Zintegrować LLM z istniejącą infrastrukturą bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

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