À quoi ressemble un programme de renseignement sur les menaces alimenté par un LLM ?

Aperçu

Rejoignez-nous pour explorer l'influence dynamique des modèles de langage de grande taille (LLM) sur les programmes de renseignement sur les cybermenaces. Cette session complète mettra en lumière comment les LLM élargissent les capacités de ces programmes et discutera du potentiel retour sur investissement qu'ils offrent aux organisations.

Parfait pour ceux qui s'intéressent aux solutions de sécurité alimentées par l'IA, cet événement est hébergé sur YouTube sous les catégories Cours en Intelligence Artificielle et Conférences. Ne manquez pas cette opportunité de découvrir l'avenir du renseignement sur les menaces grâce à la puissance des LLM.

Programme

• Introduction aux grands modèles de langage (LLMs)
Aperçu des LLMs et de leurs capacités
Principaux LLMs sur le marché : GPT, BERT et autres
Comprendre comment les LLMs diffèrent des modèles traditionnels
• Fondamentaux du renseignement sur les menaces cybernétiques (CTI)
Qu'est-ce que le CTI et son importance en cybersécurité
Composants et processus clés des programmes de CTI
Défis communs auxquels sont confrontés les programmes de CTI traditionnels
• Intégration des LLMs dans le renseignement sur les menaces
Comment les LLMs peuvent améliorer les capacités de CTI
Études de cas sur les applications des LLMs dans le CTI
Surmonter les limites du CTI traditionnel avec les LLMs
• Expansion des capacités avec les LLMs
Traitement et analyse automatisés des données sur les menaces
Amélioration de la détection et de la prédiction des menaces
Traitement du langage naturel pour des informations sur les menaces
• Évaluation du retour sur investissement (ROI)
Mesurer l'efficacité et la valeur du CTI alimenté par les LLMs
Équilibrer les coûts et les bénéfices de l'intégration des LLMs
Impact à long terme sur l'allocation des ressources et la gestion des risques
• Stratégies de mise en œuvre
Étapes pour intégrer les LLMs dans les programmes de CTI existants
Considérations technologiques, personnelles et procédurales
Assurer la sécurité et la confidentialité dans le déploiement des LLMs
• Tendances futures et innovations
Avancées émergentes dans la technologie des LLMs
L'évolution du paysage des cybermenaces
Se préparer aux futures applications de l'IA dans le renseignement sur les menaces
• Conclusion et prochaines étapes
Récapitulatif des concepts clés et conclusions
Élaborer une feuille de route pour adopter les LLMs dans le CTI
Ressources pour un apprentissage et une exploration approfondis
• Évaluation et évaluation
Quiz et exercices pratiques
Analyse d'études de cas et soumission de rapports
Discussions de groupe et présentations

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Sujets

Conférences