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Schulungsübersicht

Einführung in Cybersicherheit und LLMs

  • Aktuelle Landschaft der Cybersicherheitsbedrohungen
  • Grundlagen von Large Language Models
  • Vorteile des Einsatzes von LLMs in der Cybersicherheit

LLMs zur Bedrohungserkennung

  • Nutzung von LLMs zur Analyse und Interpretation von Sicherheitslogs
  • Schulung von LLMs für die Erkennung von Anomalien und Mustern
  • Fallbeispiele: LLMs in Intrusion-Detection-Systemen

LLMs für Sicherheitsautomatisierung

  • Automatisierung der Incident Response mit LLMs
  • LLMs zur Phishing-Erkennung und E-Mail-Filterung
  • Verbesserung von Sicherheitsprotokollen durch KI

LLMs für Threat Intelligence

  • Sammeln und Verarbeiten von Threat Intelligence mit LLMs
  • LLMs für prädiktive Bedrohungsmodellierung
  • Weitergabe und Verbreitung von Intelligence-Daten mit LLMs

Integration von LLMs in die Security Operations

  • Bewährte Praktiken für den Einsatz von LLMs in Security Operations Centern (SOCs)
  • Wartung und Aktualisierung von LLMs für eine optimale Leistung
  • Adressierung von Datenschutz- und ethischen Bedenken

Praktisches Labor: Implementierung von LLMs in der Cybersicherheit

  • Aufbau einer Cybersicherheitslab-Umgebung mit LLMs
  • Entwicklung eines Bedrohungserkennungsmodells mit LLMs
  • Simulation von Angriffen und Test der Effektivität des Modells

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Cybersicherheit
  • Erfahrung in der Programmierung mit Python
  • Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens

Zielgruppe

  • Cybersicherheitsfachleute
  • Data Scientists
  • IT-Fachleute, die sich für neueste KI-gesteuerte Sicherheitstechnologien interessieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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