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期間 14 時間
コース概要
サイバーセキュリティと大規模言語モデル入門
- 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本事項
- サイバーセキュリティ分野でのLLM活用メリット
脅威検知におけるLLMの利用方法
- セキュリティログの分析および解釈にLLMを活用する
- 異常やパターン検出用にLLMを学習させる手法
- 侵入検知システムにおけるLLM活用例の紹介
セキュリティ自動化へのLLMの応用
- インシデント対応の自動化におけるLLM活用
- フィッシング検出およびメールフィルタリングでのLLM利用例
- AI技術によるセキュリティプロトコルの強化方法
脅威情報解析へのLLMの適用
- 脅威情報収集・処理にLLMを活用する手法
- 将来の脅威予測モデル構築におけるLLMの役割
- 脅威情報共有および広報活動におけるLLM応用
セキュリティ運用へのLLM統合法
- セキュリティ運用センターにおけるLLM導入のベストプラクティス
- 最高水準の性能を維持するためのLLM管理手法
- プライバシー保護および倫理的課題への対応策
実践演習:サイバーセキュリティにおけるLLM導入体験
- LLMを活用したサイバーセキュリティラボ環境の構築法
- 脅威検知モデル開発に向けた実践演習
- 攻撃シミュレーションおよびモデル有効性の確認方法
まとめと今後の学習計画について
要求
- サイバーセキュリティの基礎知識があること
- Pythonプログラミングの実務経験があること
- 機械学習の基本概念に精通していること
受講対象者
- 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技術に関心があるITプロフェッショナル