Course Outline

사이버 보안 및 LLM 소개

  • 사이버 보안 위협의 현재 환경
  • 대규모 언어 모델의 기본
  • 사이버 보안에서 LLM을 사용할 때의 이점

위협 탐지를 위한 LLM

  • LLM을 사용하여 보안 로그 분석 및 해석
  • 이상 및 패턴 감지를 위한 LLM 교육
  • 사례 연구: 침입 탐지 시스템의 LLM

보안 자동화를 위한 LLM

  • LLM을 통한 사고 대응 자동화
  • 피싱 탐지 및 이메일 필터링 분야의 LLM
  • AI로 보안 프로토콜 강화

위협 인텔리전스를 위한 LLM

  • LLM을 통해 위협 인텔리전스 수집 및 처리
  • 예측 위협 모델링을 위한 LLM
  • LLM과 정보 공유 및 전파

보안 운영에 LLM 통합

  • 보안 운영 센터에 LLM을 배포하기 위한 모범 사례
  • 최적의 성능을 위한 LLM 유지 및 업데이트
  • 개인 정보 보호 및 윤리적 문제 해결

실습 랩: 사이버 보안에서 LLM 구현

  • LLM을 사용하여 사이버 보안 랩 환경 설정
  • LLM을 사용하여 위협 탐지 모델 개발
  • 공격 시뮬레이션 및 모델 효율성 테스트

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 사이버 보안 기본 사항에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 머신러닝 개념에 대한 지식

청중

  • 사이버보안 전문가
  • 데이터 과학자
  • 최신 AI 기반 보안 기술에 관심이 있는 IT 전문가
 14 Hours

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