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深度学习恶意样本识别及智能系统的对抗攻防研究

报告题目:深度学习恶意样本识别及智能系统的对抗攻防研究

英文题目: Deep learning malicious sample identification and intelligent system counterattack and defense research

主讲人:卢树强研究员

主讲人单位:清华大学-奇安信联合研究院

时间:2020年9月22日(周二)11:10-13:10

地点:明理楼B306

主办:西南石油大学科研处、新华彩票注册

报告摘要:

随着深度学习技术的发展和进步,越来越多的场景和任务的科学研究及工程应用都在开始结合对应的Deep Learning为基础的智能算法,如图像识别,自然语言处理,语音识别,计算机视觉处理,智能决策与控制等方向。对应的随着恶意样本的海量数据积累,越来越多的恶意样本相关任务(恶意代码判别,恶意流量检测)开始已经逐步在以传统机器学习为主的特征工程模型处理过渡到应用深度学习技术处理。针对当前恶意样本检测研究与处理问题,本报告将通过对深度学习模型的特点分析,结合恶意样本本身数据表达特性,介绍对应的深度学习的相关技术方向和模型在恶意样本检测任务场景中的应用研究方法及智能安全检测系统与智能脑机接口系统的攻击技术和防御方案。

报告人简介:

卢树强,男,博士,清华大学-奇安信技术研究院研究员,清华大学网络安全实验室博士生,毕业于麻省理工学院和芝加哥大学,人工智能与认知科学方向。现就读于清华大学网络与信息安全专业。长期从事智能系统设计与类脑决策计算系统的研发工作及脑机接口技术应用研发工作,国际知名脑科学公司脑陆科技(Brainup)创始人兼研发科学家。当前主要进行智能算法(深度学习,迁移学习,强化学习,对抗生成学习等)技术在网络安全恶意样本检测任务,脑机接口及脑科学应用任务的研发,及智能系统(智能安全系统与智能脑机接口系统)的对抗防御安全研究。

更新时间:2020-09-17

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