コース概要

サイバーセキュリティとLLMsの概要

  • 現在のサイバーセキュリティ脅威の状況
  • 大規模言語モデルの基礎
  • サイバーセキュリティでLLMsを使用する利点

脅威検出のためのLLMs

  • セキュリティログの分析と解釈にLLMsを使う
  • 異常検知とパターン検知のためにLLMsを訓練する
  • 事例研究:侵入検知システムでのLLMsの利用

セキュリティ自動化のためのLLMs

  • インシデント対応の自動化にLLMsを使う
  • フィッシング検出とメールフィルタリングにおけるLLMs
  • AIを活用したセキュリティプロトコルの強化

脅威情報のためのLLMs

  • 脅威情報を収集・処理する際のLLMsの利用
  • 予測的な脅威モデリングにLLMsを使う
  • 情報の共有と配信におけるLLMsの活用

セキュリティ運用へのLLMsの統合

  • セキュリティオペレーションセンターでのLLMsの導入に関するベストプラクティス
  • 最適なパフォーマンスを維持するためのLLMsの管理と更新
  • プライバシーと倫理的な懸念への対処

ハンズオンラボ:サイバーセキュリティでのLLMsの実装

  • LLMsを用いたサイバーセキュリティラボ環境のセットアップ
  • 脅威検出モデルの開発にLLMsを使う
  • 攻撃のシミュレーションとモデル効果のテスト

まとめと次のステップ

要求

  • サイバーセキュリティの基本的な理解
  • Pythonプログラミングの経験
  • 機械学習の概念に慣れ親しんでいること

対象者

  • サイバーセキュリティ専門家
  • データサイエンティスト
  • 最新のAI駆動型セキュリティテクノロジーに興味があるITプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー