AI时代的攻与防

在刚刚过去的 2017 年，人工智能无疑是年度热词之一。人工智能技术正在带动一些产业变革，受到学术界、工业界乃至全社会的广泛关注。深度学习引领着新一轮的人工智能浪潮，安全问题也渐渐暴露出来。随着大量人工智能模型开源，入侵的工具也愈发多样化。前段时间，谷歌被爆其机器学习框架 TensorFlow 中存在严重安全风险，攻击者可以生成 Tensorflow 的恶意模型文件，对 AI 研究者进行攻击，对受害者自身的 AI 应用进行窃取或篡改、破坏。与此同时，黑产也在利用 AI 来获取更多的利益。当然，AI 系统本身也存在威胁，这些威胁不但来自于传统的系统安全攻击，还来自于围绕机器学习模型的安全对抗，以及产业链上关于安全和隐私的法规要求和利益冲突等。在大的时代背景下，AI 安全该如何做？

4 月 20~22 日，QCon 北京 2018 的安全专场将结合目前工业界和学术界的前沿进展，从理论和实践角度剖析 AI 时代的攻与防。

人工智能系统中的安全风险

360 网络安全北美研究院负责人、IoT 安全研究院院长李康博士将全面讲述框架攻击之外的多种针对深度学习系统的攻击方式，涵盖深度学习系统的数据流和控制流，涉及深度学习图像识别等多种应用。

AI 大数据时代电商攻防：AI 对抗 AI

京东安全硅谷研究中心负责人苏志刚（JIMMYSU）将分享 AI 大数据时代京东和其它电子商务平台面对的新风险和新问题。主要分析 AI 大数据时代安全与传统安全的差异，以及目前基于电子商务平台以 AI 的攻防对抗战略。

人工智能技术在金融行业应用探索

中国金融认证中心机器学习实验室高级研究员李闯将结合人工智能 + 金融科技的热点，主要交流哪些金融系统和机器学习技术结合更容易出成果？投产后的模型要不要继续在线学习？模型的可解释性对业务的影响等你实质关心的问题。

借助 Intel SGX 技术进行安全的机器学习

越来越多的机器学习的训练和预测运算在公有云平台或者手机、IoT 设备上进行。这些机器学习模型的输入数据和模型参数经常具有相当高的价值，容易成为攻击者的目标。如何保护机器学习模型是一个亟待解决的问题。百度安全实验室研究员丁羽将分享在机器学习中结合 Intel SGX 可信计算技术，构造可信、安全的机器学习平台的落地实践。

人工智能技术如何赋能 NGWAF

随着技术的发展，移动支付、线上交易等应用正逐渐改变互联网生态，与此同时，黑客攻击技术也从未停止探索。75% 黑客攻击集中的应用层，如何引入前沿技术提升安全防护水平？长亭科技高级研发工程师吴雷将分享利用人工智能技术赋能 NGWAF 的构建方法。

二进制软件漏洞智能挖掘分析与利用技术

国防科技大学信息网络安全教研室主任冯超将介绍软件漏洞自动挖掘分析与利用技术方面的研究现状，分享软件漏洞自动推理系统的设计思想、体系架构、竞赛策略和核心模块其中的漏洞自动挖掘、自动分析与自动利用等关键技术，以及结合人工智能研究漏洞自动挖掘分析问题。

就 AI 自身而言，它既是一种工具和技术，也是一把双刃剑。当利用 AI 技术的网络攻击越来越多时，我们更要做好防护措施。来 QCon 北京 2018 ，学习 AI 时代的攻防新姿势。

目前 8 折报名中，立减 1360 元，点击「阅读原文」与国内外一线技术大咖碰撞思维火花，有任何问题欢迎咨询购票经理 Hanna，电话：15110019061，微信：qcon-0410