دوره آموزشی تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) برای امنیت سایبری: Mistral، Llama، AutoTrain، AutoGen و عوامل LLM

در این دوره جامع و تعاملی، به بررسی زمینه نوظهور امنیت سایبری تقویت‌شده با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) پرداخته می‌شود. مدرس، آکیل شارما، با مباحث پایه‌ای آغاز می‌کند که شامل دنیای مدل‌های زبان بزرگ منبع‌باز، معماری و اهمیت آن‌ها، و تفاوت‌های آن‌ها با مدل‌های بسته است. یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌ها را برای مقابله مؤثرتر با چالش‌های امنیت سایبری اجرا و تنظیم کنید. اطلاعاتی را برای شناسایی تهدیدات جدید، تولید داده‌های مصنوعی، انجام اطلاعات منابع باز (OSINT) و اسکن آسیب‌پذیری‌های کد با مثال‌های عملی و چالش‌های هدایت‌شده جمع‌آوری خواهید کرد. این دوره برای متخصصان امنیت سایبری، کارشناسان فناوری اطلاعات و هر کسی که علاقه‌مند به درک چگونگی تقویت پروتکل‌های امنیتی توسط هوش مصنوعی است، طراحی شده است و شما را آماده می‌کند تا از هم‌افزایی هوش مصنوعی برای امنیت سایبری استفاده کرده و پتانسیل‌های جدیدی در شناسایی تهدیدات، پیشگیری و واکنش باز کنید.

اهداف یادگیری:

توضیح مفاهیم و معماری‌های اصلی مدل‌های زبان بزرگ منبع‌باز (LLMs) مانند GPT و مدل‌های ترنسفورمر.
تحلیل کاربردهای بالقوه LLMها در تقویت تدابیر امنیت سایبری، از جمله شناسایی تهدیدات، تست نفوذ و دفاع در برابر فیشینگ.
توسعه مهارت‌های عملی در یکپارچه‌سازی سیستم‌های مبتنی بر LLM به پروتکل‌ها و زیرساخت‌های موجود امنیت سایبری.
ساخت و تنظیم مدل‌های LLM برای کاربردهای خاص امنیت سایبری، مانند تست نفوذ خودکار یا شناسایی پیشرفته فیشینگ.
ساخت جریان‌های کاری LLM برای ابزارهای امنیتی مانند اسکن آسیب‌پذیری‌های وب و OSINT.
ارزیابی اثربخشی راه‌حل‌های امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی و شناسایی حوزه‌هایی برای بهینه‌سازی و بهبود به‌منظور سازگاری با تهدیدات سایبری در حال تکامل.