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Plan du cours

Introduction à la cybersécurité et aux LLM

  • Le paysage actuel des menaces de cybersécurité
  • Les bases des grands modèles de langage
  • Les avantages de l'utilisation des LLM dans la cybersécurité

LLM pour la détection des menaces

  • Utilisation des LLM pour analyser et interpréter les journaux de sécurité
  • Formation des LLM pour la détection d'anomalies et de motifs
  • Études de cas : LLM dans les systèmes de détection d'intrusion

LLM pour l'automatisation de la sécurité

  • Automatisation de la réponse aux incidents avec les LLM
  • LLM pour la détection des hameçonnages et le filtrage des e-mails
  • Amélioration des protocoles de sécurité avec l'IA

LLM pour l'intelligence des menaces

  • Rassemblement et traitement de l'intelligence des menaces avec les LLM
  • LLM pour la modélisation prédictive des menaces
  • Partage et diffusion de l'intelligence avec les LLM

Intégration des LLM dans les opérations de sécurité

  • Meilleures pratiques pour le déploiement des LLM dans les centres de sécurité
  • Maintenance et mise à jour des LLM pour une performance optimale
  • Aborder les préoccupations de confidentialité et d'éthique

Atelier 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 utilisant des LLM
  • Simulation d'attaques et test de l'efficacité du modèle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux de la cybersécurité
  • Une expérience en programmation Python
  • Une familiarité avec les concepts de l'apprentissage automatique

Public cible

  • Professionnels de la cybersécurité
  • Data scientists
  • 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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