Машинное обучение и генеративный искусственный интеллект в кибербезопасности
В новом выпуске AM Live мы разобрали лучшие примеры использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в российских компаниях, а также связанные с этим риски. Вы узнаете, в каких конкретных сценариях ИИ максимально сэкономит ваши ресурсы. Какие технологии можно и нужно внедрять уже сейчас и к чему готовиться в будущем. Что интересного обсудили: 🔸Каковы предпосылки применения машинного обучения и генеративных моделей ИИ в информационной безопасности 🔸Какие модели машинного обучения используются в ИБ и каковы условия для их эффективного применения 🔸Как для задач в ИБ могут применяться открытые генеративные модели искусственного интеллекта и NLP 🔸С какими ограничениями сталкиваются разработчики при внедрении машинного обучения и генеративных моделей в инструменты кибербезопасности 🔸Прогнозирование и раннее предотвращение кибератак 🔸Киберразведка (Threat Intelligence), мониторинг трендовых техник и тактик злоумышленников 💥Специально для эфира подготовили Блиц: В каких задачах модели машинного обучения обгоняют человека по эффективности и скорости решения 00:00:00 Начало 00:00:38 Представление участников 00:11:22 Применение ИИ в кибербезопасности 00:12:07 Машинное обучение и искусственный интеллект 00:12:59 Рост фишинга и его эволюция 00:14:50 Развитие злоумышленников и дипфейки 00:15:38 Необходимость искусственного интеллекта в информационной безопасности 00:17:01 Примеры использования ИИ в информационной безопасности 00:20:38 Исследования использования ИИ мошенниками 00:24:24 Модели машинного обучения в кибербезопасности 00:25:16 Проблемы и открытость в кибербезопасности 00:27:11 Применение моделей в реальных кейсах 00:29:22 Ограничения и проблемы внедрения ИИ 00:32:11 Компромиссы и требования к моделям 00:34:48 Опрос и использование нейросетей 00:38:01 Машинное обучение и его влияние на персонал 00:39:23 Преимущества машинного обучения для малых компаний 00:40:28 Высококонтекстные задачи и искусственный интеллект 00:42:26 Поведенческая аналитика и машинное обучение 00:44:38 Примеры использования машинного обучения 00:46:32 Прогнозирование и предотвращение кибератак 00:49:38 Управление доступом и искусственный интеллект 00:52:13 Проект по антифроду 00:54:18 Утечки данных и сервис Яндекс Клауд 00:55:35 Киберразведка и большие языковые модели 00:59:07 Превентивная история и уязвимости 01:01:47 Управление доступом 01:03:28 Виртуальные патчи и уязвимости 01:07:04 Аутентификация и контроль доступа 01:10:11 Биометрическая аутентификация 01:11:42 Риск-адаптивная аутентификация 01:14:10 Применение EML в аутентификации 01:15:50 Предотвращение кибератак 01:17:34 Машинное обучение и правила 01:20:39 Реагирование и расследования 01:26:04 Оценка качества работы моделей 01:27:22 Сложности и ограничения использования ИИ в кибербезопасности 01:28:15 Оценка полезности моделей и их критичность 01:30:12 Опрос о сценариях использования машинного обучения 01:31:21 Риски использования машинного обучения 01:34:23 Валидация моделей и их критичность 01:35:53 Ограничения и риски использования ИИ 01:39:57 Технологии распознавания лиц 01:40:50 Зрелость технологий машинного обучения 01:41:45 Проблемы и решения в области машинного обучения 01:43:37 Проблемы с телеметрией и данные 01:45:23 Риски и законодательство в области ИИ 01:46:20 Прогнозы и будущее ИИ 01:48:34 Предпосылки для массового внедрения ИИ 01:51:22 Будущее моделей и датасетов 01:52:21 Автоматизация и ИИ 01:54:24 Роль ИИ в информационной безопасности 01:56:16 Заключение ⭐️Модератор: Алексей Горелкин, Генеральный директор Phishman 🌟Участники: • Алексей Дашков, Директор центра развития продуктов NGR Softlab • Владислав Тушканов, Руководитель группы машинного обучения, «Лаборатория Касперского» • Сергей Померанцев, Владелец продукта Avanpost SmartPAM, Avanpost • Вадим Куликов, Руководитель отдела машинного обучения SkyDNS • Сергей Нестерук, эксперт по безопасности ML, Yandex Cloud • Николай Лыфенко, руководитель группы анализа трафика в Positive Technologies Календарь трансляций AM Live https://live.anti-malware.ru/ Телеграм: https://t.me/anti_malware ВКонтакте: https://vk.com/anti_malware Новости: https://www.anti-malware.ru/news
В новом выпуске AM Live мы разобрали лучшие примеры использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в российских компаниях, а также связанные с этим риски. Вы узнаете, в каких конкретных сценариях ИИ максимально сэкономит ваши ресурсы. Какие технологии можно и нужно внедрять уже сейчас и к чему готовиться в будущем. Что интересного обсудили: 🔸Каковы предпосылки применения машинного обучения и генеративных моделей ИИ в информационной безопасности 🔸Какие модели машинного обучения используются в ИБ и каковы условия для их эффективного применения 🔸Как для задач в ИБ могут применяться открытые генеративные модели искусственного интеллекта и NLP 🔸С какими ограничениями сталкиваются разработчики при внедрении машинного обучения и генеративных моделей в инструменты кибербезопасности 🔸Прогнозирование и раннее предотвращение кибератак 🔸Киберразведка (Threat Intelligence), мониторинг трендовых техник и тактик злоумышленников 💥Специально для эфира подготовили Блиц: В каких задачах модели машинного обучения обгоняют человека по эффективности и скорости решения 00:00:00 Начало 00:00:38 Представление участников 00:11:22 Применение ИИ в кибербезопасности 00:12:07 Машинное обучение и искусственный интеллект 00:12:59 Рост фишинга и его эволюция 00:14:50 Развитие злоумышленников и дипфейки 00:15:38 Необходимость искусственного интеллекта в информационной безопасности 00:17:01 Примеры использования ИИ в информационной безопасности 00:20:38 Исследования использования ИИ мошенниками 00:24:24 Модели машинного обучения в кибербезопасности 00:25:16 Проблемы и открытость в кибербезопасности 00:27:11 Применение моделей в реальных кейсах 00:29:22 Ограничения и проблемы внедрения ИИ 00:32:11 Компромиссы и требования к моделям 00:34:48 Опрос и использование нейросетей 00:38:01 Машинное обучение и его влияние на персонал 00:39:23 Преимущества машинного обучения для малых компаний 00:40:28 Высококонтекстные задачи и искусственный интеллект 00:42:26 Поведенческая аналитика и машинное обучение 00:44:38 Примеры использования машинного обучения 00:46:32 Прогнозирование и предотвращение кибератак 00:49:38 Управление доступом и искусственный интеллект 00:52:13 Проект по антифроду 00:54:18 Утечки данных и сервис Яндекс Клауд 00:55:35 Киберразведка и большие языковые модели 00:59:07 Превентивная история и уязвимости 01:01:47 Управление доступом 01:03:28 Виртуальные патчи и уязвимости 01:07:04 Аутентификация и контроль доступа 01:10:11 Биометрическая аутентификация 01:11:42 Риск-адаптивная аутентификация 01:14:10 Применение EML в аутентификации 01:15:50 Предотвращение кибератак 01:17:34 Машинное обучение и правила 01:20:39 Реагирование и расследования 01:26:04 Оценка качества работы моделей 01:27:22 Сложности и ограничения использования ИИ в кибербезопасности 01:28:15 Оценка полезности моделей и их критичность 01:30:12 Опрос о сценариях использования машинного обучения 01:31:21 Риски использования машинного обучения 01:34:23 Валидация моделей и их критичность 01:35:53 Ограничения и риски использования ИИ 01:39:57 Технологии распознавания лиц 01:40:50 Зрелость технологий машинного обучения 01:41:45 Проблемы и решения в области машинного обучения 01:43:37 Проблемы с телеметрией и данные 01:45:23 Риски и законодательство в области ИИ 01:46:20 Прогнозы и будущее ИИ 01:48:34 Предпосылки для массового внедрения ИИ 01:51:22 Будущее моделей и датасетов 01:52:21 Автоматизация и ИИ 01:54:24 Роль ИИ в информационной безопасности 01:56:16 Заключение ⭐️Модератор: Алексей Горелкин, Генеральный директор Phishman 🌟Участники: • Алексей Дашков, Директор центра развития продуктов NGR Softlab • Владислав Тушканов, Руководитель группы машинного обучения, «Лаборатория Касперского» • Сергей Померанцев, Владелец продукта Avanpost SmartPAM, Avanpost • Вадим Куликов, Руководитель отдела машинного обучения SkyDNS • Сергей Нестерук, эксперт по безопасности ML, Yandex Cloud • Николай Лыфенко, руководитель группы анализа трафика в Positive Technologies Календарь трансляций AM Live https://live.anti-malware.ru/ Телеграм: https://t.me/anti_malware ВКонтакте: https://vk.com/anti_malware Новости: https://www.anti-malware.ru/news