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FIT 2018大会预告片(六):深度学习的安全应用及隐患 | 产业创新俱乐部
2017-11-21 14:33:07

深度学习在2017年成为了科技圈的流行语之一。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。20世纪50年代末,神经网络的基本原理已经存在,直到2010年左右,随着GPU等计算机技术的进步以及大数据的爆发,深度学习成为了人工智能研究的热点。

深度学习使以与人类相当的水平来完成一些任务成为可能,从开车到以你最喜欢的艺术家的风格来绘画。有时甚至是完全超越人类的水平,比如说下围棋。诸如流量识别、恶意软件识别、命令检测、服务器控制等安全任务已经在向这一趋势发展。而神经网络也具有无监督学习的技术能力,可以自动编码和强化学习,这为诸如异常检测和建立自治系统等任务提供了即使没有标记数据也可用的解决方案。

虽然深度学习已经成为了安全圈讨论的热门话题,然而,其自身存在的安全问题也正逐渐显现出来:包括深度学习框架中的软件实现漏洞、对抗机器学习的恶意样本生成、训练数据的污染等等。这些威胁可能导致人工智能所驱动的识别系统出现混乱,形成漏判或者误判,甚至导致系统崩溃或被劫持,并可以使智能设备变成僵尸攻击工具。

目前公众对人工智能的关注,尤其是深度学习方面,缺少对安全的考虑。在推进人工智能应用的同时,我们迫切需要关注并解决这些安全问题。

还记得上个月为大家带来免费AI安全公开课,来自德国弗劳恩霍夫研究所的肖惶博士吗?

2017年12月15日,在FIT 2018互联网安全创新大会的现场「产业创新俱乐部」环节,肖惶博士将来到大会现场,带来《深度学习的安全应用及隐患》的解读。分享他对深度学习在安全领域的应用研究成果以及对深度学习安全问题的剖析。想要和肖惶博士“面基”的童鞋千万不要错过哦~

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肖惶博士简介:

德国慕尼黑工业大学计算机硕士、博士,美国斯坦福大学计算机系人机交互研究组访问学者。博士期间师从德国弗劳恩霍夫信息安全研究院院长、德国国家科学与工程院院士教授。主要研究机器学习及人工智能算法的稳健性和安全性,以及人工智能算法在信息安全领域的应用,先后在IEEES&P, ICML、ECAI、PAKDD、Neurocomputing等国际顶尖学术会议期刊等发表论文。2015年参与起草工业4.0项目提案IUNO并获得联邦德国教育及研究中心未来科技科研基金的支持,该项目和宝马、大众、菲尼克斯等企业共同研究工业互联网安全标准、架构以及为德国工业提供最佳实践。

研究课题

对抗型机器学习、非参数话机器学习模型、半监督学习模型、机遇机器学习的一场安全检测、贝叶斯网络、支撑向量机、因果推倒、关联结构函数理论,以及机器学习在信息安全领域的应用。

FIT 2018互联网安全创新大会

FreeBuf互联网安全创新大会(FIT)是由国内领先的安全新媒体平台FreeBuf.com主办的年度互联网安全创新峰会,WitAwards年度互联网安全颁奖盛典也将同期举行。

FIT 2018大会会期为2017年12月14日-15日,会议将在上海举行。大会以“智能引力”为主题,议程聚焦「全球高峰会」、「企业安全工坊」、「X-TECH技术派对」、「HACK DEMO」、「产业创新俱乐部」、「WitAwards颁奖盛典」,同时新设「白帽LIVE」和「网络·全智慧 安全·新变革:中国首席信息安全官高峰论坛」。此次盛会旨在承2017年度安全行业创新硕果,启2018跨越发展新篇章。

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传送门:FIT 2018大会官网

* 如果还没有买票,可以点击 这里  进行购票,早鸟们目前依然享受八折优惠!

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# FIT 2018大会,深度学习的安全应用
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