Plan du cours

Introduction à la cybersécurité et aux masters en droit

  • Le paysage actuel des menaces de cybersécurité
  • Principes de base des grands modèles linguistiques
  • Avantages de l'utilisation des LLM dans la cybersécurité

Les LLM pour la détection des menaces

  • Utilisation des LLMs pour analyser et interpréter les logs de sécurité
  • Entraînement des LLM pour la détection d'anomalies et de modèles
  • Études de cas : Les LLM dans les systèmes de détection d'intrusion

LLMs pour l'automatisation de la sécurité

  • Automatisation de la réponse aux incidents avec les LLM
  • Les LLM dans la détection du phishing et le filtrage du courrier électronique
  • Améliorer les protocoles de sécurité avec l'IA

LLMs pour le renseignement sur les menaces

  • Collecte et traitement de renseignements sur les menaces avec les LLM
  • LLM pour la modélisation prédictive des menaces
  • Partage et diffusion de renseignements avec les LLM

Intégration des LLM dans les opérations de sécurité

  • Meilleures pratiques pour le déploiement des LLM dans les centres d'opérations de sécurité
  • Maintenir et mettre à jour les LLM pour une performance optimale
  • Prise en compte des questions de confidentialité et d'éthique

Laboratoire pratique : Mise en œuvre des LLM dans la cybersécurité

  • Mise en place d'un environnement de laboratoire de cybersécurité avec des LLM
  • Développement d'un modèle de détection des menaces à l'aide de LLM
  • Simulation d'attaques et test de l'efficacité du modèle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des principes fondamentaux de la cybersécurité
  • Expérience de la programmation Python.
  • Familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique

Audience

  • Professionnels de la cybersécurité
  • Scientifiques des données
  • Professionnels de l'informatique intéressés par les dernières technologies de sécurité basées sur l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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