Đề cương khóa học

Giới thiệu về An ninh mạng và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)

  • Hiện trạng các mối đe dọa an ninh mạng
  • Cơ bản về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
  • Ưu điểm của việc sử dụng LLMs trong an ninh mạng

LLMs cho Phát hiện Mối đe dọa

  • Sử dụng LLMs để phân tích và diễn giải nhật ký bảo mật
  • Huấn luyện LLMs để phát hiện bất thường và mẫu hình
  • Nghiên cứu điển hình: LLMs trong hệ thống phát hiện xâm nhập

LLMs cho Tự động hóa Bảo mật

  • Tự động hóa phản hồi sự cố với LLMs
  • LLMs trong phát hiện lừa đảo và lọc email
  • Nâng cao giao thức bảo mật với AI

LLMs cho Tình báo Mối đe dọa

  • Thu thập và xử lý tình báo mối đe dọa với LLMs
  • LLMs cho mô hình hóa dự đoán mối đe dọa
  • Chia sẻ và phổ biến thông tin tình báo với LLMs

Tích hợp LLMs vào Vận hành Bảo mật

  • Các phương pháp tốt nhất để triển khai LLMs trong trung tâm vận hành bảo mật
  • Duy trì và cập nhật LLMs để đạt hiệu suất tối ưu
  • Giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư và đạo đức

Thực hành: Triển khai LLMs trong An ninh mạng

  • Thiết lập môi trường phòng thí nghiệm an ninh mạng với LLMs
  • Phát triển mô hình phát hiện mối đe dọa bằng LLMs
  • Mô phỏng tấn công và kiểm tra hiệu quả của mô hình

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của bảo mật mạng
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Làm quen với các khái niệm học máy

Đối tượng

  • Chuyên gia bảo mật mạng
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Chuyên gia IT quan tâm đến các công nghệ bảo mật tiên tiến dựa trên AI
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan