Cursusaanbod

Inleiding tot cyberbeveiliging en LLM's

  • Huidig landschap van cyberbeveiligingsbedreigingen
  • Basisprincipes van grote taalmodellen
  • Voordelen van het gebruik van LLM's in cyberbeveiliging

LLM's voor bedreigingsdetectie

  • LLM's gebruiken om beveiligingslogboeken te analyseren en te interpreteren
  • LLM's trainen voor anomalie- en patroondetectie
  • Casestudy's: LLM's in inbraakdetectiesystemen

LLM's voor beveiligingsautomatisering

  • Incidentrespons automatiseren met LLM's
  • LLM's in phishing-detectie en e-mailfiltering
  • Beveiligingsprotocollen verbeteren met AI

LLM's voor bedreigingsinformatie

  • Dreigingsinformatie verzamelen en verwerken met LLM's
  • LLM's voor voorspellende bedreigingsmodellering
  • Delen en verspreiden van informatie met LLM's

LLM's integreren in beveiligingsactiviteiten

  • Best practices voor het implementeren van LLM's in Security Operations Centers
  • Onderhouden en updaten van LLM's voor optimale prestaties
  • Omgaan met privacy- en ethische kwesties

Hands-on Lab: LLM's implementeren in cyberbeveiliging

  • Het opzetten van een cybersecurity lab omgeving met LLM's
  • Ontwikkeling van een bedreigingsdetectiemodel met behulp van LLM's
  • Aanvallen simuleren en de effectiviteit van het model testen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Inzicht in de basisprincipes van cyberbeveiliging
  • Ervaring met Python programmeren
  • Bekendheid met machine learning-concepten

Audiëntie

  • Professionals op het gebied van cyberbeveiliging
  • Datawetenschappers
  • IT-professionals die geïnteresseerd zijn in de nieuwste AI-gestuurde beveiligingstechnologieën
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën