LLMs for Cybersecurity

• 了解網路安全基礎知識
• 具有 Python 程式設計經驗
• 熟悉機器學習概念

觀眾

• 網路安全專業人員
• 數據科學家
• 對最新的 AI 驅動型安全技術感興趣的 IT 專業人員

網路安全是一個不斷發展的領域，每天都有新的威脅出現。Large Language Models (LLMs) 為威脅檢測和安全措施提供創新方法。

這種以講師為主導的現場培訓（在線或現場）面向希望利用 LLM 來增強網路安全措施和威脅情報的中級網路安全專業人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LLM 在網路安全中的作用。
• 實現用於威脅檢測和分析的 LLM。
• 利用 LLM 實現安全自動化和回應。
• 將 LLM 與現有安全基礎架構整合。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

網路安全和法學碩士簡介

• 網路安全威脅的現狀
• 大型語言模型的基礎知識
• 在網路安全中使用 LLM 的優勢

用於威脅檢測的 LLM

• 使用 LLM 分析和解釋安全日誌
• 用於異常和模式檢測的訓練 LLM
• 案例研究：入侵檢測系統中的 LLM

用於安全自動化的 LLM

• 使用 LLM 自動執行事件回應
• 網路釣魚檢測和電子郵件過濾中的 LLM
• 利用 AI 增強安全協定

用於威脅情報的 LLM

• 使用 LLM 收集和處理威脅情報
• 用於預測威脅建模的 LLM
• 與LLM分享和傳播情報

將 LLM 整合到安全運營中

• 在安全運營中心部署 LLM 的最佳實踐
• 維護和更新 LLM 以獲得最佳性能
• 解決隱私和道德問題

動手實驗室：在網路安全中實施 LLM

• 使用 LLM 設置網路安全實驗室環境
• 使用 LLM 開發威脅檢測模型
• 模擬攻擊並測試模型有效性

摘要和後續步驟