LLMs for Cybersecurity

• 了解网络安全基础知识
• 具有 Python 编程经验
• 熟悉机器学习概念

观众

• 网络安全专业人员
• 数据科学家
• 对最新的 AI 驱动型安全技术感兴趣的 IT 专业人员

网络安全是一个不断发展的领域，每天都有新的威胁出现。Large Language Models (LLMs) 为威胁检测和安全措施提供创新方法。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或现场）面向希望利用 LLM 来增强网络安全措施和威胁情报的中级网络安全专业人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LLM 在网络安全中的作用。
• 实现用于威胁检测和分析的 LLM。
• 利用 LLM 实现安全自动化和响应。
• 将 LLM 与现有安全基础架构集成。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

网络安全和法学硕士简介

• 网络安全威胁的现状
• 大型语言模型的基础知识
• 在网络安全中使用 LLM 的优势

用于威胁检测的 LLM

• 使用 LLM 分析和解释安全日志
• 用于异常和模式检测的训练 LLM
• 案例研究：入侵检测系统中的 LLM

用于安全自动化的 LLM

• 使用 LLM 自动执行事件响应
• 网络钓鱼检测和电子邮件过滤中的 LLM
• 利用 AI 增强安全协议

用于威胁情报的 LLM

• 使用 LLM 收集和处理威胁情报
• 用于预测威胁建模的 LLM
• 与LLM分享和传播情报

将 LLM 集成到安全运营中

• 在安全运营中心部署 LLM 的最佳实践
• 维护和更新 LLM 以获得最佳性能
• 解决隐私和道德问题

动手实验室：在网络安全中实施 LLM

• 使用 LLM 设置网络安全实验室环境
• 使用 LLM 开发威胁检测模型
• 模拟攻击并测试模型有效性

摘要和后续步骤