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

Requirements

  • 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 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories