Artwork

المحتوى المقدم من CCC media team. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة CCC media team أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

Agentic Cyber Defense with External Threat Intelligence (sps25)

25:46
 
مشاركة
 

Manage episode 514652235 series 48696
المحتوى المقدم من CCC media team. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة CCC media team أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
This talk will detail how to integrate external threat intelligence data into an autonomous agentic AI system for proactive cybersecurity. Using real world datasets—including open-source threat feeds, security logs, or OSINT—you will learn how to build a data ingestion pipeline, train models with Python, and deploy agents that autonomously detect and mitigate cyber threats. This case study will provide practical insights into data preprocessing, feature engineering, and the challenges of adversarial conditions. about this event: https://talks.python-summit.ch/sps25/talk/QNWFTD/
  continue reading

3379 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 514652235 series 48696
المحتوى المقدم من CCC media team. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة CCC media team أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
This talk will detail how to integrate external threat intelligence data into an autonomous agentic AI system for proactive cybersecurity. Using real world datasets—including open-source threat feeds, security logs, or OSINT—you will learn how to build a data ingestion pipeline, train models with Python, and deploy agents that autonomously detect and mitigate cyber threats. This case study will provide practical insights into data preprocessing, feature engineering, and the challenges of adversarial conditions. about this event: https://talks.python-summit.ch/sps25/talk/QNWFTD/
  continue reading

3379 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل