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  • 后攻防时代的AI反欺诈实践
  • 依次和大家讨论反欺诈在安全中的角色定位、黑产作恶模式总览、各代黑产的迭代进程和解决办法、反欺诈的一般方法和原则、AI反欺诈架构等。

    • 安全是什么
    • 安全栈
    • 欺诈场景有哪些
    • 关于反欺诈,大家最关心
    • 黑产年代秀
    • 设备农场识别利器——社群发现
    • 黑产在快速变迁
    • 反欺诈技术年代秀
    • 反欺诈流程变迁
    • 后攻防时代反欺诈利器——全栈式反欺诈
    • 安全没有一劳永逸
崔子翊--数美科技副总裁 2018-12-26 12:31:28
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  • 威胁与安全AI战场上的决斗
    • 不断进化的网络犯罪组织
    • AI?机器学习?
    • AI?机器学习?深度学习?
    • AI在恶意软件制作中的案例
    • AI在防御系统中的案例
    • AI在威胁中的进化
    • AI和自动化显著降低了攻击时间
    • FortiGuard的数字...
    • AI的基础:大数据和机器学习
    • 自主进化的检测系统(SEDS)
    • FortiGuard自主进化的检测系统(SEDS)
    • 下一代Web应用防护
    • 传统的WAF应用学习防护
    • 多种机器学习来解决
张略 Fortinet中国技术总监 2018-12-20 10:52:35
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  • AI安全实践:探索图模型异常检测
    • 威胁即刻存在
    • 面临的问题
    • 图结构可视化
    • 图构建
    • 异常发现
    • 方法流程
    • 图节点角色模型
    • 时序动态角色模型
    • 多目标回归模型
    • 攻击场景模拟
    • 异常检测
    • 总结
孟雷 斗象科技高级安全研究员 2018-12-20 10:45:19
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  • 智能IOT安全遇到的挑战
    • 今天的IOT
    • 硬件安全
    • 软件安全
    • 云服务
    • 设备互联
    • AIOT
    • 近期的案例
    • 智能设备主要安全隐患
    • AI系统,AI模型安全漏洞
    • 个人隐私保护挑战
    • 规避风险
白嘎力 Rokid公司安全负责人 2018-12-20 10:02:34
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胡珀 腾讯 2018-12-14 01:52:52
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  • 人工智能的安全问题
  • 人工智能近几年来发展迅速,然而在取得极大进步的同时,也暴露了很多安全问题。人工智能的安全性在不断的受到重视。我们把人工智能的安全性分为不同的层次,有系统应用层,中间层和算法层。系统应用层和中间层很大程度上是属于传统信息安全范畴,而算法层则是人工智能特有的安全问题。本次分享将从三个层次分别介绍极棒黑客大赛平台对人工智能的安全性所做的努力和目前已经取得的一些成果。

    • 人类对AI的恐惧
    • AI安全的层次性
    • AI应用系统的安全性
    • AI基础系统的安全性
    • AI算法的安全性
    • 对抗样本的危害
    • 对抗样本威胁模型
    • 安全极客与AI安全
    • 极棒对AI安全的支持
    • CAAD对抗攻击与防御的专项赛事
    • CAAD线上赛
    • 极棒AI赛事展望
王海兵 极棒实验室总监 2018-11-24 11:05:00
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2018-09-18 10:23:33
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  • 高级威胁可感可知
    • 高级威胁的主要特点
    • 困扰安全运维人员的关键问题
    • 基于AI的网络大数据分析
    • 山石网科智·源-让高级威胁可感可知
    • 高级威胁可感—全局安全风险态势
    • 高级威胁可感—全局业务风险态势
    • 高级威胁可知
    • 核心技术
    • 山石网科全局网络安全解决方案
山石网科 资深产品 总监 贾彬 2018-09-18 10:02:38
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王雨晨 华为网络安全解决方案首席架构师 2018-09-18 09:11:15
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  • AI攻防对现有身份认证技术的挑战
  • 目录 AI攻防对现有身份认证技术的挑战

    • 一、身份认证在网络安全中的重要性
    • 二、现有身份认证的逻辑和流程
    • 三、人工智能学习技术针对该防御模型的对抗攻击
    • 四、创新的防御手段
冯继强 锦佰安科技CEO 2018-09-18 04:48:32
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