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Plan du cours

Introduction à la cybersécurité et aux LLMs

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

LLMs pour la détection des menaces

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

LLMs pour l'automatisation de la sécurité

  • Automatisation de la réponse aux incidents avec les LLMs.
  • LLMs pour la détection du hameçonnage et le filtrage des e-mails.
  • Renforcement des protocoles de sécurité grâce à l'IA.

LLMs pour l'intelligence des menaces

  • Collecte et traitement de l'intelligence des menaces avec les LLMs.
  • LLMs pour la modélisation prédictive des menaces.
  • Partage et diffusion de l'intelligence avec les LLMs.

Intégration des LLMs dans les opérations de sécurité

  • Meilleures pratiques pour déployer des LLMs dans les centres d'opérations de sécurité (SOC).
  • Maintenance et mise à jour des LLMs pour des performances optimales.
  • Adresse aux préoccupations en matière de confidentialité et d'éthique.

Atelier pratique : Implémentation des LLMs dans la cybersécurité

  • Mise en place d'un environnement de laboratoire de cybersécurité avec des LLMs.
  • Développement d'un modèle de détection des menaces utilisant des LLMs.
  • Simulation d'attaques et test de l'efficacité du modèle.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Public cible

  • Professionnels de la cybersécurité.
  • Scientifiques des données.
  • 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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