사이버보안을 위한 대규모 언어 모델 교육 과정
사이버보안은 끊임없이 변화하는 분야로, 매일 새로운 위협들이 등장하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 이러한 위협을 탐지하고 보안 체계를 강화하기 위한 혁신적인 방법을 제공합니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 지도하는 실시간 트레이닝으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 중급 수준의 사이버보안 전문가 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, LLM을 활용해 보안 체계와 위협 인텔리전스를 향상시키고자 하는 분들이 참여할 수 있습니다.
교육이 끝날 무렵에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 사이버보안 환경에서 LLM의 역할에 대한 이해
- 위협 탐지 및 분석을 위해 LLM을 구현하는 방법
- 보안 자동화 및 대응 체계를 위해 LLM을 활용하는 방안
- 기존 보안 인프라와 LLM을 통합하는 절차
강의 형식
- 상호작용적인 강의 및 토론 진행
- 다양한 연습 문제와 실습 활동 제공
- 실제 실험 환경에서 직접 LLM을 구현해보는 기회
과정 맞춤형 옵션
- 이 과정을 개별 요구사항에 맞게 커스터마이징하고자 하시면 저희에게 연락주셔서 일정을 협의해주세요.
코스 개요
사이버보안과 대규모 언어 모델 소개
- 현재의 사이버보안 위협 현황 개관
- 대규모 언어 모델의 기본 개념
- 사이버보안 분야에서 LLM 활용 시 장점
위협 탐지를 위한 대규모 언어 모델 활용
- 보안 로그를 분석하고 해석하는 데 LLM 사용법
- 이상 현상 및 패턴을 탐지하기 위해 LLM 훈련시키는 방법
- 침입 탐지 시스템에서 LLM 적용 사례 소개
보안 자동화를 위한 대규모 언어 모델 활용
- 사고 대응 절차의 자동화와 LLM의 연계 방식
- 피싱 탐지 및 이메일 필터링에서의 LLM 적용
- 인공지능을 통한 보안 프로토콜 강화 전략
위협 인텔리전스를 위한 대규모 언어 모델 활용
- 위협 정보를 수집하고 처리하는 데 LLM의 활용법
- 미래 위협 예측을 위해 LLM 활용하는 기법
- 위협 정보의 공유 및 전파 과정에서 LLM의 역할
보안 운영 환경에 대규모 언어 모델 통합하기
- 보안 운영 센터 내에서 LLM 도입을 위한 최선의 방법들
- 최적 성능 유지를 위한 LLM 유지 관리 방안
- 개인정보 보호 및 윤리적 문제 해결 전략
실습 세션: 사이버보안 환경에서 대규모 언어 모델 구현하기
- LLM을 기반으로 한 사이버보안 실험 환경 설정
- 위협 탐지 모델 개발에 LLM 활용해보기
- 가상 공격 시나리오를 통해 모델 효율성 검증하기
요약 및 향후 발전 방향
요건
- 사이버보안 기초 지식 보유
- 파이썬 프로그래밍 경험
- 머신러닝 개념에 대한 이해
대상자
- 사이버보안 전문가들
- 데이터 과학자들
- 최신 AI 기반 보안 기술에 관심 있는 IT 전문가들
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
사이버보안을 위한 대규모 언어 모델 교육 과정 - 예약
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사이버보안을 위한 대규모 언어 모델 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
고급 LangGraph: 복잡한 그래프 최적화, 디버깅 및 모니터링
35 시간LangGraph는 지속적인 상태를 유지하며 실행을 제어할 수 있는 구성 가능한 그래프 형태로 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.
본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 프로덕션 환경에서 사용되는 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링 및 운영하고자 하는 상급 수준의 AI 플랫폼 엔지니어, AI용 DevOps 전문가, 그리고 머신러닝 아키텍트들을 대상으로 합니다.
강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 속도, 비용 효율성 및 확장성을 고려하여 복잡한 LangGraph 구조를 설계하고 최적화할 수 있습니다.
- 재시도 메커니즘, 타임아웃 설정, 멱등성 보장 및 체크포인트 기반 복구 기능을 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
- 그래프 실행 과정을 디버깅하고 추적하며 상태를 분석하여 프로덕션 환경에서 발생한 문제들을 체계적으로 재현할 수 있습니다.
- 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 활용해 그래프 시스템을 모니터링하고, SLA 및 비용 현황도 효과적으로 관리할 수 있습니다.
강의 형식
- 참여형 강의와 토론 진행
- 다양한 연습문제 및 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 코드를 구현해보는 체험식 교육
강의 커스터마이징 옵션
- 본 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.
Devstral을 활용한 코딩 에이전트 구축: 에이전트 설계부터 툴 사용까지
14 시간오픈소스 모델 운영: Devstral 및 Mistral 모델을 활용한 자체 호스팅, 미세 조정 및 거버넌스
14 시간Devstral와 Mistral 모델은 유연한 배포, 미세 조정 및 확장 가능한 통합이 가능하도록 설계된 오픈소스 AI 기술입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 현장 강의로서, 중급 이상 수준의 머신러닝 엔지니어, 플랫폼 팀원 및 연구 엔지니어를 대상으로 합니다. 참가자들은 실제 운영 환경에서 Mistral 및 Devstral 모델을 자체 호스팅하고 미세 조정하며 효과적으로 관리하는 방법을 배우게 됩니다.
교육을 마치면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mistral 및 Devstral 모델용 자체 호스팅 환경 설정 및 구성
- 특정 도메인에 맞춘 성능 향상을 위한 미세 조정 기법 적용
- 버전 관리, 모니터링 및 라이프사이클 거버넌스 체계 구축
- 오픈소스 모델의 보안성, 규정 준수 및 책임감 있는 활용 보장
강좌 형식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 자체 호스팅 및 미세 조정을 위한 실습 연습
- 거버넌스 및 모니터링 파이프라인 구축을 위한 실시간 실습
교육 과정 맞춤화 옵션
- 본 교육 과정을 고객 요구에 맞게 커스터마이징하고 싶으신 경우, 별도로 연락 주시면 협의해 드리겠습니다.
금융 분야 LangGraph 애플리케이션
35 시간LangGraph 기초: 그래프 기반 LLM 프롬프트 체인 구성법
14 시간보안 환경에서의 워크플로우 오케스트레이션: LangGraph 의료 분야 적용
35 시간법률 애플리케이션을 위한 LangGraph
35 시간LangGraph 및 LLM 에이전트를 활용한 동적 워크플로우 구축
14 시간마케팅 자동화를 위한 LangGraph
14 시간Le Chat Enterprise: 프라이빗 ChatOps, 통합 및 관리자 제어
14 시간비용 효율적인 LLM 아키텍처: Mistral의 스케일 확장 (성능/비용 엔지니어링)
14 시간Mistral 커넥터 및 통합 기능을 활용한 대화형 어시스턴트 제품화
14 시간Mistral Medium 3를 활용한 엔터프라이즈급 배포
14 시간Mistral Medium 3는 엔터프라이즈 환경에서 실제 운영에 바로 사용할 수 있도록 설계된 고성능 멀티모달 대규모 언어 모델입니다.
본 강의는 강사가 직접 진행하는 오프라인 또는 온라인 교육으로, 중급 이상 수준의 AI/ML 엔지니어, 플랫폼 아키텍트 및 MLOps 팀을 대상으로 합니다. 참가자들은 Mistral Medium 3를 기업 환경에 효과적으로 배포하고 최적화하며 보안을 강화하는 방법을 습득하게 됩니다.
강의 종료 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- API 및 자체 호스팅 방식을 활용해 Mistral Medium 3를 배포할 수 있습니다.
- 추론 성능을 향상시키고 운영 비용을 최적화할 수 있습니다.
- Mistral Medium 3로 다양한 멀티모달 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈 환경에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족하는 방안을 적용할 수 있습니다.
강의 형식
- 상호작용적인 강의와 토론이 진행됩니다.
- 다양한 실습 및 연습 문제를 통해 학습 효과를 높입니다.
- 실제 실습 환경에서 직접 코드를 구현해보는 기회도 제공됩니다.
강의 커스터마이징 옵션
- 요구사항에 맞춘 맞춤형 교육을 원하실 경우, 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.
