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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la ciberseguridad y los LLMs
- Panorama actual de las amenazas de ciberseguridad
- Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grande
- Ventajas de utilizar LLMs en la 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
- Casos de estudio: LLMs en sistemas de detección de intrusos
LLMs para la automatización de seguridad
- Automatización de la respuesta a incidentes con LLMs
- LLMs en la detección de phishing y filtrado de correos electrónicos
- Mejora de protocolos de seguridad con IA
LLMs para la inteligencia sobre amenazas
- Recolección y procesamiento de inteligencia sobre amenazas con LLMs
- LLMs para modelado predictivo de amenazas
- Compartir y difundir inteligencia con LLMs
Integración de LLMs en operaciones de seguridad
- Mejores prácticas para desplegar LLMs en centros de operaciones de seguridad
- Mantenimiento y actualización de LLMs para un rendimiento óptimo
- Abordar preocupaciones de privacidad y ética
Laboratorio práctico: Implementación de LLMs en la 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 próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de la ciberseguridad
- Experiencia con programación en 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 IA
