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Temario del curso

Introducción a la ciberseguridad y los LLMs

  • Contexto actual de las amenazas de ciberseguridad
  • Conceptos básicos de los Modelos de Lenguaje Grandes
  • Ventajas de utilizar LLMs en ciberseguridad

LLMs para la detección de amenazas

  • Uso de LLMs para analizar e interpretar registros de seguridad
  • Entrenamiento de LLMs para la detección de anomalías y patrones
  • Estudios de caso: LLMs en sistemas de detección de intrusiones

LLMs para la automatización de la seguridad

  • Automatización de la respuesta ante incidentes mediante LLMs
  • Aplicación de LLMs en la detección de phishing y filtrado de correos electrónicos
  • Mejora de protocolos de seguridad con inteligencia artificial

LLMs para la inteligencia de amenazas

  • Recopilación y procesamiento de inteligencia de amenazas con LLMs
  • Uso de LLMs para modelado predictivo de amenazas
  • Compartición y diseminación de inteligencia mediante LLMs

Integración de LLMs en las operaciones de seguridad

  • Mejores prácticas para desplegar LLMs en centros de operaciones de seguridad
  • Mantenimiento y actualización de LLMs para un rendimiento óptimo
  • Abordaje de preocupaciones éticas y de privacidad

Práctica en laboratorio: implementación de LLMs en ciberseguridad

  • Configuración de un entorno de laboratorio de ciberseguridad con LLMs
  • Desarrollo de un modelo de detección de amenazas utilizando LLMs
  • Simulación de ataques y evaluación de la efectividad del modelo

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de ciberseguridad
  • Experiencia en programación con Python
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Profesionales de ciberseguridad
  • Científicos de datos
  • Profesionales de TI interesados en las últimas tecnologías de seguridad impulsadas por inteligencia artificial
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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