AI巧破网络诈骗?闭门研讨会报名丨青源Workshop第26期

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青源Workshop丨No.26

AI反诈与智能风控:信息安全的矛与盾

AI红利接踵而至,安全风险如影随形。过去几年,人工智能技术的迅速发展催生了包括金融、电子商务、社交网络、医疗保健等众多应用场景。AI应用落地带来新安全风险,安全防护难度大幅上升。模型算法自身的不稳定性以及海量数据的存储与使用,使得数据安全和隐私保护领域的安全风险加剧。此外,AI技术滥用所带来的AI网络攻击、AI欺诈等新安全威胁持续增加。另一方面,AI技术同时赋能网络安全,促进攻防技术升级,因此越来越多的安全厂商加速布局网络安全与AI技术的融合,驱动AI安全市场加速爆发。

本次智源社区主办的闭门研讨将聚焦“AI反诈与智能风控”,深入探讨人工智能在信息安全领域的双重角色:既是“矛”,因其应用可能被不法分子滥用,从而造成严重的安全威胁;又是“盾”,通过智能化手段可以提升安全防护的能力,为保护个人隐私和敏感数据提供更强的支持。

时间&地点

10月19日(周四)晚19点-21点(线上)

与会人员(无先后顺序)

刘小明丨密歇根州立大学计算机科学与工程系教授

万   军丨中科院自动化所副研究员

孙一铀丨NEC Laboratories America Inc. 研究员

张   伟丨蚂蚁集团智能风控技术总监

康国梁丨北京航空航天大学教授

活动流程

  • 引导报告-1:AI反欺诈的两大挑战:域泛化(OOD Generalization)与外域检测(OOD Detection)

孙一铀丨NEC Laboratories America Inc. 研究员

  •   引导报告-2:多模态人脸防伪——数据、方法、竞赛

万  军丨中科院自动化所副研究员

  •   引导报告-3:视觉欺骗的逆向工程

刘小明丨密歇根州立大学计算机科学与工程系教授

  •   引导报告-4

张  伟丨蚂蚁集团智能风控技术总监

  • 问题研讨&合作倡议

与会人员资料

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/ 刘小明/

密歇根州立大学计算机科学与工程系教授

刘小明博士是美国密歇根州立大学(MSU)计算机科学和工程系的MSU 基金讲座教授,和Anil and Nandita Jain讲座教授。他同时担任谷歌研究院(Google Research)的访问科学家。他于2004年从卡耐基梅隆大学(CMU)获得电子和计算机工程博士学位, 2004至2012年在通用电气(GE)全球研究中心担任研究科学家。他的研究领域涉及计算机视觉,机器学习,人工智能,模式识别,和生物识别,尤其是人脸和三维视觉相关的问题。从2012起,他在MSU建立了一个领先的计算机视觉研究方向。根据 csrankings.com对计算机学科近5年的统计,MSU的计算机视觉领域在全美高校排名前15名。他两次获得MSU Withrow杰出教授奖。他是计算机顶刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的编委会委员。他的200多篇论文已获得超过2万次的引用。他的H影响因子是72。他也是国际电气电子工程师学会会士(IEEE Fellow),和国际模式识别协会会士(IAPR Fellow)。

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/ 孙一铀/

NEC Laboratories America Inc. 全职研究员

威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学博士,师从Sharon(Yixuan)Li教授。研究方向旨在为可靠的开放世界机器学习系统铺平道路,其系统围绕三个方面:分布外(OOD)检测、开放世界表示学习、可解释性。

/ 万  军/

中科院自动化所多模态人工智能系统全国重点实验室 副研究员

研究领域为模式识别、计算机视觉、机器学习、深度学习。北京市杰出青年科学基金获得者、国家科技部重点研发项目负责人、中国科学院国合重点项目负责人、自然科学基金委国合项目负责人。

/ 张   伟/

蚂蚁集团智能风控技术总监

拥有近十五年金融风;险管理和智能风控领域业务策略、量化建模、解决方案、风控体系建设等工作经验,专注于商业银行、消费金融和金融科技行业,在智能风控策略模型数据体系建设、风险业务策略与量化模型、信贷资产组合管理、金融资产定价与风险管理、巴塞尔新资本协议、金融机构全面风险管理咨询、金融机构数字化转型、业务安全技术模型与策略、智能风控平台业务技术架构等方面积累了丰富的工作经验。曾在FICO、Accenture、GE等行业知名专业机构的风险咨询和分析咨询部门担任要职。

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/ 康国梁/

北京航空航天大学教授

康国梁,2022年2月加入北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院。国家级青年人才,教授。研究方向是深度学习、迁移学习及其在计算机视觉方面的应用。具体而言,主要关注在有限监督和非完美数据条件下的视觉理解,包括领域自适应图像分类、语义分割;小样本语义分割;连续学习;弱监督学习等。

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本次Workshop为闭门研讨,没有回放视频,活动开放20个参会名额(线上)。如果您正从事相关技术研究与产业工作,希望参与讨论,请如实填写申请表单,信息将作为优先审核依据。审核通过后,将在活动前24小时,邮件发送确认通知

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