LLMs在網絡安全中的應用培訓
網路安全是一個不斷發展的領域,每天都有新的威脅出現。Large Language Models (LLMs) 為威脅檢測和安全措施提供創新方法。
這種以講師為主導的現場培訓(在線或現場)面向希望利用 LLM 來增強網路安全措施和威脅情報的中級網路安全專業人員和數據科學家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 LLM 在網路安全中的作用。
- 實現用於威脅檢測和分析的 LLM。
- 利用 LLM 實現安全自動化和回應。
- 將 LLM 與現有安全基礎架構整合。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
網路安全和法學碩士簡介
- 網路安全威脅的現狀
- 大型語言模型的基礎知識
- 在網路安全中使用 LLM 的優勢
用於威脅檢測的 LLM
- 使用 LLM 分析和解釋安全日誌
- 用於異常和模式檢測的訓練 LLM
- 案例研究:入侵檢測系統中的 LLM
用於安全自動化的 LLM
- 使用 LLM 自動執行事件回應
- 網路釣魚檢測和電子郵件過濾中的 LLM
- 利用 AI 增強安全協定
用於威脅情報的 LLM
- 使用 LLM 收集和處理威脅情報
- 用於預測威脅建模的 LLM
- 與LLM分享和傳播情報
將 LLM 整合到安全運營中
- 在安全運營中心部署 LLM 的最佳實踐
- 維護和更新 LLM 以獲得最佳性能
- 解決隱私和道德問題
動手實驗室:在網路安全中實施 LLM
- 使用 LLM 設置網路安全實驗室環境
- 使用 LLM 開發威脅檢測模型
- 模擬攻擊並測試模型有效性
摘要和後續步驟
最低要求
- 了解網路安全基礎知識
- 具有 Python 程式設計經驗
- 熟悉機器學習概念
觀眾
- 網路安全專業人員
- 數據科學家
- 對最新的 AI 驅動型安全技術感興趣的 IT 專業人員
Open Training Courses require 5+ participants.
LLMs在網絡安全中的應用培訓 - Booking
LLMs在網絡安全中的應用培訓 - Enquiry
LLMs在網絡安全中的應用 - 咨詢詢問
咨詢詢問
Upcoming Courses
相關課程
高級LangGraph:複雜圖的優化、調試與監控
35 時間:LangGraph 是一個用於構建具狀態、多參與者 LLM 應用程式的框架,其特點是可組合的圖結構、持久狀態以及對執行的控制。
這是一個由講師主導的培訓課程(線上或線下),旨在為高階 AI 平台工程師、AI DevOps 工程師以及處理生產級 LangGraph 系統的 ML 架構師提供優化、調試、監控和運營的相關技能。
在本課程結束時,參與者將能夠:
- 設計並優化複雜的 LangGraph 拓撲結構,以實現速度、成本和可擴展性的最佳化。
- 通過重試、超時、冪等性和基於檢查點的恢復來實現可靠性工程。
- 調試和追蹤圖執行過程,檢查狀態,並系統性地重現生產問題。
- 為圖添加日誌、指標和追蹤,部署到生產環境,並監控 SLA 和成本。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗環境中進行實作。
課程定制選項
- 如需定制本課程,請聯繫我們進行安排。
高級 Ollama 模型調試與評估
35 時間:高級Ollama模型調試與評估是一門深入課程,專注於診斷、測試和測量在本地或私有Ollama部署中運行的模型行為。
這門由講師指導的培訓(線上或線下)面向高級AI工程師、ML Ops專業人員和QA從業者,旨在確保基於Ollama的模型在生產中的可靠性、保真度和操作準備性。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 對Ollama託管的模型進行系統化調試,並可靠地重現故障模式。
- 設計並執行具有定量和定性指標的穩健評估管道。
- 實施可觀察性(日誌、追踪、指標)以監控模型健康狀況和漂移。
- 自動化測試、驗證和回歸檢查,並將其集成到CI/CD管道中。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用Ollama部署進行動手實驗和調試練習。
- 案例研究、小組故障排除會議和自動化工作坊。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
使用Ollama構建私有AI工作流程
14 時間:這是一個由講師指導的線上或線下培訓,針對希望使用Ollama實現安全高效的AI驅動工作流程的高級專業人士。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
- 將AI模型集成到安全的企業工作流程中。
- 在保持數據隱私的同時,優化AI性能。
- 利用本地AI功能自動化業務流程。
- 確保符合企業安全與治理政策。
使用Ollama部署和優化LLM
14 時間:這是一場由講師指導的現場培訓,地點在香港(線上或現場),適合希望使用Ollama部署、優化和整合LLM的中級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
Fine-Tuning 與在 Ollama 上自訂 AI 模型
14 時間:這項由講師指導的香港(線上或線下)培訓,針對希望微調和自訂Ollama上的AI模型以提升性能和特定領域應用的高級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
- 準備用於監督式微調和強化學習的數據集。
- 優化AI模型的性能、準確性和效率。
- 在生產環境中部署自訂模型。
- 評估模型改進並確保其穩健性。
LangGraph在金融領域的應用
35 時間:LangGraph 是一個用於構建有狀態、多參與者 LLM 應用的框架,通過可組合的圖結構實現持久狀態和執行控制。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級到高級專業人士,旨在幫助他們設計、實施和運營基於 LangGraph 的金融解決方案,確保其具備適當的治理、可觀測性和合規性。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 設計與監管和審計要求一致的金融專用 LangGraph 工作流。
- 將金融數據標準和本體集成到圖狀態和工具中。
- 爲關鍵流程實施可靠性、安全性和人工介入控制。
- 部署、監控和優化 LangGraph 系統,以滿足性能、成本和 SLA 要求。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
LangGraph基礎:基於圖的LLM提示與鏈式編程
14 時間:LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 應用的框架,支持規劃、分支、工具使用、內存和可控執行。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向初級開發者、提示工程師和數據從業者,旨在幫助他們使用 LangGraph 設計和構建可靠的多步驟 LLM 工作流。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 解釋 LangGraph 的核心概念(節點、邊、狀態)及其使用場景。
- 構建支持分支、調用工具和保持內存的提示鏈。
- 將檢索和外部 API 集成到圖工作流中。
- 測試、調試和評估 LangGraph 應用的可靠性和安全性。
課程形式
- 互動講座和引導討論。
- 在沙盒環境中進行指導實驗和代碼演練。
- 基於場景的設計、測試和評估練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
LangGraph在醫療保健中的應用:受監管環境中的工作流編排
35 時間:LangGraph 支持由 LLM 驅動的有狀態、多參與者工作流,並能精確控制執行路徑和狀態持久化。在醫療領域,這些功能對於合規性、互操作性以及構建符合醫療工作流的決策支持系統至關重要。
本次講師主導的培訓(線上或線下)面向中高級專業人員,旨在幫助他們設計、實施和管理基於 LangGraph 的醫療解決方案,同時應對監管、道德和操作挑戰。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 設計符合合規性和可審計性的醫療專用 LangGraph 工作流。
- 將 LangGraph 應用與醫療本體和標準(FHIR、SNOMED CT、ICD)集成。
- 在敏感環境中應用可靠性、可追溯性和可解釋性的最佳實踐。
- 在醫療生產環境中部署、監控和驗證 LangGraph 應用。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 基於真實案例的實踐練習。
- 在即時實驗環境中進行實施實踐。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
LangGraph 法律應用
35 時間:LangGraph 是一個框架,用於構建具有持久狀態和執行精確控制的多參與者 LLM 應用程序,作爲可組合的圖。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中高級專業人士,旨在幫助他們設計、實施和操作基於 LangGraph 的法律解決方案,並確保必要的合規性、可追溯性和治理控制。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 設計特定於法律的 LangGraph 工作流程,確保可審計性和合規性。
- 將法律本體和文檔標準集成到圖狀態和處理中。
- 實施防護措施、人工審批和可追溯的決策路徑。
- 在生產環境中部署、監控和維護 LangGraph 服務,確保可觀測性和成本控制。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
使用LangGraph和LLM代理構建動態工作流
14 時間:LangGraph 是一個用於構建圖結構 LLM 工作流的框架,支持分支、工具使用、內存和可控執行。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中級工程師和產品團隊,他們希望將 LangGraph 的圖邏輯與 LLM 代理循環相結合,以構建動態、上下文感知的應用程序,如客戶支持代理、決策樹和信息檢索系統。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計基於圖的工作流,協調 LLM 代理、工具和內存。
- 實現條件路由、重試和回退,以確保穩健執行。
- 將檢索、API 和結構化輸出集成到代理循環中。
- 評估、監控並強化代理行爲,以確保可靠性和安全性。
課程形式
- 互動講座和引導討論。
- 在沙盒環境中進行引導實驗和代碼演練。
- 基於場景的設計練習和同行評審。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
LangGraph用於營銷自動化
14 時間:LangGraph 是一個基於圖的編排框架,支持條件化、多步驟的 LLM 和工具工作流,非常適合自動化和個性化內容管道。
本課程由講師主導,提供線上或線下培訓,面向中級營銷人員、內容策略師和自動化開發人員,旨在幫助他們使用 LangGraph 實現動態、分支的電子郵件營銷活動和內容生成管道。
在本培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計具有條件邏輯的圖結構內容和電子郵件工作流。
- 集成 LLM、API 和數據源以實現自動化個性化。
- 在多步驟營銷活動中管理狀態、記憶和上下文。
- 評估、監控和優化工作流性能和交付結果。
課程形式
- 互動式講座和小組討論。
- 動手實驗,實現電子郵件工作流和內容管道。
- 基於場景的練習,涵蓋個性化、分段和分支邏輯。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
多模態應用與Ollama
21 時間:Ollama 是一個平臺,支持在本地運行和微調大型語言和多模態模型。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向高級機器學習工程師、AI 研究人員和產品開發人員,他們希望使用 Ollama 構建和部署多模態應用。
培訓結束後,學員將能夠:
- 使用 Ollama 設置和運行多模態模型。
- 整合文本、圖像和音頻輸入,用於實際應用。
- 構建文檔理解和視覺問答系統。
- 開發能夠跨模態推理的多模態代理。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用真實多模態數據集進行實踐操作。
- 使用 Ollama 即時實驗室實現多模態管道。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Ollama 入門指南:運行本地 AI 模型
7 時間:本課程為講師指導的香港(線上或線下)培訓,旨在幫助初級專業人士安裝、配置並使用Ollama在本地機器上運行AI模型。
培訓結束後,學員將能夠:
- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 設置Ollama以運行本地AI模型。
- 使用Ollama部署並與LLM進行互動。
- 優化AI工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地AI部署在各行業中的應用案例。
Ollama擴展與基礎設施優化
21 時間:Ollama 是一個用於本地和大規模運行大型語言和多模態模型的平臺。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中高級工程師,旨在幫助他們擴展 Ollama 部署,以應對多用戶、高吞吐量和成本效益高的環境。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 爲多用戶和分佈式工作負載配置 Ollama。
- 優化 GPU 和 CPU 資源分配。
- 實施自動擴展、批處理和延遲減少策略。
- 監控和優化基礎設施,以提高性能和成本效益。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 動手部署和擴展實驗。
- 在實際環境中進行優化練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Prompt Engineering Mastery with Ollama
14 時間:Ollama 是一個能夠在本地運行大型語言和多模態模型的平臺。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級從業者,旨在幫助他們掌握提示工程技巧,以優化 Ollama 的輸出。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 爲各種用例設計有效的提示。
- 應用諸如提示啓動和思維鏈結構等技術。
- 實施提示模板和上下文管理策略。
- 爲複雜工作流構建多階段提示管道。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 提示設計的實踐練習。
- 在即時實驗室環境中的實際應用。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。