報告題目：深度學習惡意樣本識別及智能系統的對抗攻防研究
英文題目: Deep learning malicious sample identification and intelligent system counterattack and defense research
主講人：盧樹強研究員
主講人單位：清華大學-奇安信聯合研究院
時間：2020年9月22日（周二）11:10-13:10
地點：明理樓B306
主辦：西南石油大學科研處、計算機科學學院
報告摘要：
隨著深度學習技術的發展和進步，越來越多的場景和任務的科學研究及工程應用都在開始結合對應的Deep Learning為基礎的智能算法，如圖像識別，自然語言處理，語音識別，計算機視覺處理，智能決策與控制等方向。對應的隨著惡意樣本的海量數據積累，越來越多的惡意樣本相關任務（惡意代碼判別，惡意流量檢測）開始已經逐步在以傳統機器學習為主的特征工程模型處理過渡到應用深度學習技術處理。針對當前惡意樣本檢測研究與處理問題，本報告將通過對深度學習模型的特點分析，結合惡意樣本本身數據表達特性，介紹對應的深度學習的相關技術方向和模型在惡意樣本檢測任務場景中的應用研究方法及智能安全檢測系統與智能腦機接口系統的攻擊技術和防御方案。
報告人簡介：
盧樹強，男，博士，清華大學-奇安信技術研究院研究員，清華大學網絡安全實驗室博士生，畢業于麻省理工學院和芝加哥大學，人工智能與認知科學方向。現就讀于清華大學網絡與信息安全專業。長期從事智能系統設計與類腦決策計算系統的研發工作及腦機接口技術應用研發工作，國際知名腦科學公司腦陸科技(Brainup)創始人兼研發科學家。當前主要進行智能算法（深度學習，遷移學習，強化學習，對抗生成學習等）技術在網絡安全惡意樣本檢測任務，腦機接口及腦科學應用任務的研發，及智能系統（智能安全系統與智能腦機接口系統）的對抗防御安全研究。
