Извините, регистрация закрыта. Возможно, на событие уже зарегистрировалось слишком много человек, либо истек срок регистрации. Подробности Вы можете узнать у организаторов события.
Лекция представляет собой введение в ML для задач в области информационной безопасности в целом и в области банковского фрода в частности. Слушатели узнают о сути работы специалистов, работающих в области ML & ИБ. Узнают о необходимых научных и технических дисциплинах, освоение которых необходимо для профессии.
Рекомендуемый уровень: 3-5 год обучения
Длительность: 4 часа
План занятия:
Часть 1: Введение в машинное обучение в сфере информационной безопасности
•Математические методы машинного обучения
•Профессия архитектора экспертных систем
•Нюансы задач информационной безопасности в проектировании систем машинного обучения.
•Принципы работы и методы разработки экспертных систем машинного обучения
Часть 2: Применение методов машинного обучения для противодействия мошенничеству в банковской сфере
•Использование систем машинного обучения для решения задач информационной безопасности в банковской сфере
•Методология определения оценки качества экспертных систем
Требования к участникам курса:
•Твердые знания математических дисциплин: теория вероятности, математическая статистика, теория графов, теория алгоритмов, аналитическая геометрия.
•Базовые знания в области программирования
•Понимание принципов работы СУБД
•Аналитический склад ума
•OWASP
Автор: СЛИПЕНЧУК ПАВЕЛ ВЛАДИМИРОВИЧ, Архитектор систем машинного обучения компании Group-IB
Об авторе: Аспирант каф. ИУ-8 "Информационная Безопасность" МГТУ им. Баумана. Пишет диссертацию на тему "методика построение стеганографических систем в кодах, исправляющих ошибки". В Сбербанке разрабатывает системы машинного обучения для противодействия мошенничеству (каналы СБОЛ и Мобильный Банк). Участник конференций PHDays и Cebit. Специалист в областях: машинное обучение в информационной безопасности (ML & IS); стеганография.