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【新課開售】大模型安全應(yīng)用開發(fā)
大模型安全應(yīng)用開發(fā);全面涵蓋大語言模型從基礎(chǔ)知識到網(wǎng)絡(luò)安全工程應(yīng)用及安全防護(hù)的各個環(huán)節(jié)
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學(xué)習(xí)理由
緊跟行業(yè)前沿需求,抓住新興就業(yè)機遇
大語言模型在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,掌握其安全應(yīng)用開發(fā)成為行業(yè)熱門且稀缺的技能
提升專業(yè)競爭力,打造差異化優(yōu)勢
將自身專業(yè)技能與大模型技術(shù)深度融合,在職場競爭中脫穎而出
解決實際工作難題,提高工作效率與質(zhì)量
課程內(nèi)容聚焦惡意郵件識別、日志審計等常見網(wǎng)絡(luò)安全問題,幫助學(xué)員直接應(yīng)用于工作實踐
講師團(tuán)隊教學(xué)能力突出,實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富
由資深網(wǎng)絡(luò)安全專家與大語言模型領(lǐng)域研究者組成,具備多年企業(yè)級網(wǎng)絡(luò)安全項目實戰(zhàn)經(jīng)驗
課程縱覽
課程內(nèi)容深度覆蓋
課程從生成式人工智能、深度學(xué)習(xí)原理講起,構(gòu)建大語言模型知識框架
實戰(zhàn)技術(shù)精講
涵蓋模型訓(xùn)練、調(diào)用、微調(diào)等關(guān)鍵環(huán)節(jié),結(jié)合網(wǎng)絡(luò)安全場景,詳細(xì)講解如何利用大模型進(jìn)行安全應(yīng)用開發(fā),如安全工具調(diào)用、知識庫建設(shè)等
安全防護(hù)強化
深入剖析大語言模型自身面臨的安全威脅,教授防御常見攻擊手段的方法,確保模型在實際應(yīng)用中的安全可靠運行
項目案例實戰(zhàn)演練
通過企業(yè)級網(wǎng)絡(luò)安全項目案例復(fù)盤,讓學(xué)員全程參與實戰(zhàn)操作,積累豐富項目經(jīng)驗,提升解決復(fù)雜問題的能力
知識體系
大綱目錄
前言
文檔:課程介紹
1、大語言模型基礎(chǔ)知識概述
1.1 生成式人工智能概述【理論】
1.2 提示詞工程概述【理論】
1.3 智能體 Agent【理論】
1.4 NLP 基礎(chǔ)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【理論+實戰(zhàn)】
1.5 NLP 基礎(chǔ)之分詞模型【理論+實戰(zhàn)】
1.6 NLP 基礎(chǔ)之 Transformer 模型架構(gòu)【理論】
1.7 大語言模型訓(xùn)練過程【理論】
1.8 大語言模型網(wǎng)絡(luò)安全前沿應(yīng)用概述【理論】
1.9 大語言模型內(nèi)生安全與外圍安全【理論】
2、大語言模型網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用工程化開發(fā)基礎(chǔ)
2.1 模型調(diào)用與接口穩(wěn)定性保證【理論+實戰(zhàn)】
2.2 模型調(diào)用監(jiān)控【實戰(zhàn)】
2.3 提示詞工程編程【理論+實戰(zhàn)】
2.4 輸出格式驗證幻覺緩解與可靠性保障【理論+實戰(zhàn)】
2.5 模型接口路由與負(fù)載均衡【理論+實戰(zhàn)】
2.6 大語言模型 function call 外部工具調(diào)用 【理論+實戰(zhàn)】
2.7 LangGraph Agent 網(wǎng)絡(luò)安全開發(fā)【理論+實戰(zhàn)】
2.8 大語言模型量化技術(shù)【理論+實戰(zhàn)】
2.9 Embedding 嵌入技術(shù)【理論+實戰(zhàn)】
2.10 向量搜索與 RAG 技術(shù)【理論+實戰(zhàn)】
2.11 GraphRAG 知識圖譜與方法復(fù)現(xiàn)【理論+實戰(zhàn)】
3、Transformer 網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用工程化開發(fā)
3.1 Transformer pipeline【理論+實戰(zhàn)】
3.2 Transformer 模型微調(diào)【理論+實戰(zhàn)】
3.3 Transformer 與自編碼器構(gòu)建EDR異常檢測系統(tǒng)【理論+實戰(zhàn)】
4、企業(yè)本地網(wǎng)絡(luò)安全知識庫建設(shè)
4.1 網(wǎng)安知識庫情報智能爬取【理論+實戰(zhàn)】
4.2 企業(yè)本地大語言模型部署【實戰(zhàn)】
4.3 企業(yè)本地安全知識庫建設(shè)【實戰(zhàn)】
5、大語言模型微調(diào)技術(shù)
5.1 微調(diào)數(shù)據(jù)集構(gòu)建【理論+實戰(zhàn)】
5.2 全參微調(diào)(Full Fine-Tuning)
5.3 Lora 微調(diào)
5.4 Adapter-Tuning 微調(diào)
5.5 Prefix-Tuning 微調(diào)
5.6 Prompt-Tuning 微調(diào)
5.7 偏好對齊
5.8 基于 llama-factory 微調(diào)實驗
6、大語言模型網(wǎng)絡(luò)安全工程智能體應(yīng)用
6.1 大語言模型惡意郵件識別【理論+實戰(zhàn)】
6.2 大語言模型日志審計【理論+實戰(zhàn)】
6.3 大語言模型輔助漏洞挖掘【理論+實戰(zhàn)】
6.4 大語言模型輔助 Fuzz 用例生成【理論+實戰(zhàn)】
6.5 大語言模型 text2sql 自然語言數(shù)據(jù)庫查詢【理論+實戰(zhàn)】
6.6 大語言模型威脅情報分析與信息提取【理論+實戰(zhàn)】
7、大語言模型模型安全與評估方法
7.1 大語言模型提示詞注入攻擊與防御【理論 + 實戰(zhàn)】
7.2 大語言模型越獄攻擊與防御【理論 + 實戰(zhàn)】
7.3 大語言模型提示詞泄露攻擊與防御【理論 + 實戰(zhàn)】
7.4 多模態(tài)大模型圖像對抗樣本生成【理論 + 實戰(zhàn)】
課程講師
AiSecLab
講師簡介
AiSecLab:
講師團(tuán)隊由資深網(wǎng)絡(luò)安全專家與大語言模型領(lǐng)域研究者組成,具備多年實戰(zhàn)經(jīng)驗。不僅深入掌握大語言模型的理論知識,更在企業(yè)級網(wǎng)絡(luò)安全項目中有諸多成功案例,能夠?qū)?fù)雜的理論知識深入淺出地講解,還能指導(dǎo)學(xué)員進(jìn)行實際操作,幫助學(xué)員快速上手,解決實際問題。
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