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Temario del curso
Introducción a la ciberseguridad y los LLMs
- El panorama actual de las amenazas cibernéticas.
- 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 intrusiones.
LLMs para la automatización de la seguridad
- Automatización de la respuesta a incidentes con LLMs.
- Uso de LLMs en la detección de phishing y el filtrado de correos electrónicos.
- Mejora de protocolos de seguridad mediante IA.
LLMs para la inteligencia sobre amenazas
- Recopilación y procesamiento de inteligencia sobre amenazas con LLMs.
- Modelado predictivo de amenazas utilizando LLMs.
- Difusión y compartir inteligencia con LLMs.
Integración de LLMs en las operaciones de seguridad
- Mejores prácticas para implementar LLMs en centros de operaciones de seguridad.
- Mantenimiento y actualización de LLMs para un rendimiento óptimo.
- Afrontar preocupaciones de privacidad y éticas.
Laboratorio práctico: 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 pruebas de efectividad del modelo.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos de la ciberseguridad.
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimiento de los conceptos de aprendizaje automático.
Público objetivo
- Profesionales de la ciberseguridad.
- Científicos de datos.
- Profesionales de TI interesados en las últimas tecnologías de seguridad basadas en IA.
14 Horas
