AISECjp(Artificial Intelligence x Security)#11
イベント内容
勉強会の概要
- 機械学習を業務に使いたい。
- 機械学習を使ってサービスを作れと上司から言われている。
- よく分からないけど機械学習を学んでみたい。
- そもそも機械学習って何?
そんなセキュリティエンジニア向けのまったりした機械学習勉強会です。
共に基礎から学んでいきましょう。
2017年は、大きく分けて2つのことを目的とします。
1つ目が、LTにより、セキュリティ界隈における機械学習の分野を知ること。
2つ目が、ディスカッションにより、機械学習に関する様々な悩みやアイデアなどを自由に議論すること。
後者については、事前に議題を決めることもありますが、当日に自由に発案いただいても問題ありません。
ゆる~く、自由にディスカッションしていきたいと考えています。
トーク内容
- Intro: オープニング by kengoscal: 5min
LTの部
- Webセキュリティエンジニアのためのレコメンドエンジン 初級編 by bbr_bbq 10min
- 未定 by sbg
- 未定 by k2
- ペネとレーションテストを用いたWindowsイベントログの異常検知 by ken5scal 5min
- 休憩 : 5min
ディスカッションの部
- 自分が興味のある記事や論文などを自動収集するWebクローラーを作りたい: 約30min
毎日、複数のWebサイトを巡回して自分が興味のある論文や記事・ブログなどを探すのは面倒!!
機械学習などを使って勝手に情報を収集するWebクローラーを作れないだろうか?
これを実現するためのアイデアを自由に出し合いたいと思います。
実現できそうならば、今後モクモクと開発して、オープンソースとして公開する予定です。
- クロージング by bbr_bbq: 5min
AISECjpからのお願い!!
LT内容について
セキュリティ&機械学習であれば、自分で取り組んでることは勿論、論文ネタ・アイディア・記事の紹介等なんでもおkです!!
LT希望者がおりましたらご連絡ください!!!!!!!!
ディスカッション内容について
機械学習に関連していれば、議題は何でもおkです!!
事前に議題をご連絡いただく形でも、勉強会の場で発案いただく形でもOKです
会場について
今回の会場はマネーフォワードへの道を参照ください。 会場を提供者も募集中です!!本当に募集中です!
情報ソース
- https://github.com/ken5scal/awesome-ml-for-cybersecurity
- http://www.slideshare.net/MasanoriTakano1/ss-71239981
- http://web.stanford.edu/class/cs259d/
- https://arxiv.org/
- https://github.com/Ka2uk1/arXiv/blob/master/README.md
過去の勉強会について
LTパート
- Black Hat Arsenalで披露した診断AIの概要 by bbr_bbq
- セーラー服と会話中~逆襲のりんな~ by ているさん
- CAPTCHAとボットの共進化 by ntddkさん
- 機械学習でWebアプリの脆弱性を見つける方法(初級編) by bbr_bbq
- 機械学習でWebアプリの脆弱性を見つける方法(中級編) by bbr_bbq
- [測定手段としての標的型攻撃メール模擬演習] by nabesinさん:30min
- Dockerでの環境構築のすすめ by ken5scal
- Rage Against the Machine Learning by ntddkさん
- Paper「Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs」の解説 by bbr_bbq
- セキュリティ系機械学習をやる時に良さそうなリソース by kengoscal
- ハニーポットとチューリングテスト by ハニーポッター(morihi-soc)さん
- 機械学習関連情報の収集方法 by bbr_bbq
- Convolutional Neural Networkに対する攻撃手法 by bbr_bbq
輪読パート
中井悦司著「ITエンジニアのための機械学習理論入門」
- 第2章 最小二乗法:機会学習理論の第一歩
- 第3章 最尤推定法:確率を用いた推定理論
- 第4章 パーセプトロン:分類アルゴリズムの基礎
- 第5章 ロジスティック回帰とROC曲線:学習モデルの評価方法
- 第6章 k平均法:教師なし学習モデルの基礎
- 第7章 EMアルゴリズム:最尤推定法による教師なし学習
- 第8章 ベイズ推定:データを元に「確信」を高める手法
ディスカッションパート
行動規範について
AISECjpに参加するすべての人は下記の行動規範を守ることを求められます。主催者はこの行動規範を、本勉強会管理の場全てに適用します。すべての人にとって安全な場所を提供するため、すべての参加者にご協力をお願いします。
私たちは下記のような事柄に関わらずすべての人にとって安全な場を提供することに努めます。 社会的あるいは法的な性、性自認、性表現(外見の性)、性指向 年齢、障がい、容姿、体格 人種、民族、宗教(無宗教を含む) 技術の選択
そして下記のようなハラスメント行為をいかなる形であっても決して許容しません。 脅迫、つきまとい、ストーキング 不適切な画像、動画、録音の再生(性的な画像など) 発表や他のイベントに対する妨害行為 不適切な身体的接触 これらに限らない性的嫌がらせ 全参加者はこのポリシーの対象となります。性的な言葉や画像はいかなる発表やワークショップ、パーティ、Twitterのようなオンラインメディアにおいても不適切です。
ハラスメント行為をやめるように指示された場合、直ちに従うことが求められます。ルールを守らない参加者は、主催者の判断により、退場処分や今後のイベントにいかなる身分としても関わることを禁止します。
もしハラスメントを受けていると感じたり、他の誰かがハラスメントされていることに気がついた場合、または他に何かお困りのことがあれば、すぐに主催者までご連絡ください。
この行動規範は、CC-BY-3.0で公開されているDroidcon NYCのCode of Conductを元に作成しています。また、翻訳はDroidKaigiの行動規範を元に作成しています。
原文: http://2012.jsconf.us/#/about & The Ada Initiative 翻訳元: https://droidkaigi.github.io/2017/code-of-conduct.html
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。