SSC Time | 楊康博士專(zhuān)題講座 《基于人工智能的惡意軟件及入侵檢測技術(shù)研究》 ——第三黨支部支部生活

  隨著(zhù)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，數字化時(shí)代給網(wǎng)絡(luò )安全提出了前所未有的挑戰。惡意軟件和網(wǎng)絡(luò )入侵事件屢屢發(fā)生，對個(gè)人隱私、企業(yè)機密甚至國家安全構成了嚴重威脅。7月10日，第三黨支部組織了一次技術(shù)分享活動(dòng)，由網(wǎng)絡(luò )安全技術(shù)研究所楊康博士為大家帶來(lái)題為《基于人工智能的惡意軟件及物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測技術(shù)研究》的專(zhuān)題講座。

  楊康博士以惡意軟件發(fā)展趨勢和物聯(lián)網(wǎng)入侵事件為切入點(diǎn)，介紹了當前惡意軟件和物聯(lián)網(wǎng)入侵對國民隱私安全和國家能源安全造成了極大的威脅。同時(shí)，他分析了當前惡意軟件檢測模型存在的主要問(wèn)題，并提出了特征融合及強化學(xué)習技術(shù)的惡意軟件檢測框架，提升了惡意軟件的檢測精度。此外，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )入侵事件頻發(fā)，為了保障物聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)大數據交換時(shí)的信息安全，因此基于聯(lián)邦學(xué)習的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測技術(shù)應運而生。但當前，基于聯(lián)邦學(xué)習的檢測技術(shù)同樣存在梯度泄露、客戶(hù)投毒，通訊消耗等問(wèn)題。為此，楊康博士分析了物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測技術(shù)，針對性的分析了當前聯(lián)邦學(xué)習的主要問(wèn)題，并提出結合聯(lián)邦學(xué)習的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測框架。最后，結合車(chē)聯(lián)網(wǎng)的特性，對聯(lián)邦學(xué)習和車(chē)聯(lián)網(wǎng)結合的熱點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行了前景展望。

  通過(guò)楊康博士的講座使大家對惡意軟件和互聯(lián)網(wǎng)入侵有了更深入的認識，引發(fā)了大家對于網(wǎng)絡(luò )安全的更深層次關(guān)注，認識到采取措施保護信息安全的重要性，同時(shí)了解了檢測惡意軟件的檢測技術(shù)和技術(shù)背后的深層邏輯。