BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AISECjp（Artificial Intelligence x Security）#13 X-WR-CALNAME:AISECjp（Artificial Intelligence x Security）#13 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:627391@techplay.jp SUMMARY:AISECjp（Artificial Intelligence x Security）#13 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170727T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170727T210000 DTSTAMP:20260508T094516Z CREATED:20170709T120013Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62739 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n勉強会の概 要\n\n機械学習を業務に使いたい。\n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。\nよく分か らないけど機械学習を学んでみたい。\nそもそも機械 学習って何？\n\n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。\n共に基礎から学 んでいきましょう。\n\n2017年は、大きく分けて２つの ことを目的とします。\n1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。\n2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。\n\n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。\n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。\nトーク内容\n\nIntro: オープニング by kengosca l: 5min\n\nLTの部\n\nGAによる脆弱性検査文字列の自動生成 by bbr_bbq : 10min\nO'Reilly AI Conference NY 2017 参加報告 by tadn さん : 15min\nAndroidアプリのクラスタリング分類 by ken5sca l: 10~15min\n\n休憩 : 5min\n\nディスカッションの部\n\n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\n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!!\n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？\n\n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。\ n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。\n\n\n\nクロージ ング by bbr_bbq: 5min\n\nAISECjpからのお願い!!\nLT内容につい て\n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!!\nLT希望者がおりましたらご連 絡ください!!!!!!!!\nディスカッション内容について\n機 械学習に関連していれば、議題は何でもおｋです!!\n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\n会場について\n今回の会場はマ ネーフォワードへの道を参照ください。\n会場を提供 者も募集中です！！本当に募集中です！\n情報ソース\n \nhttps://github.com/ken5scal/awesome-ml-for-cybersecurity\nhttp://www.sl ideshare.net/MasanoriTakano1/ss-71239981\nhttp://web.stanford.edu/class/c s259d/\nhttps://arxiv.org/\nhttps://github.com/Ka2uk1/arXiv/blob/master/R EADME.md\n\n過去の勉強会について\nLTパート\n\nBlack Hat Arse nalで披露した診断AIの概要 by bbr_bbq\nセーラー服と会話 中~逆襲のりんな~ by ているさん\nCAPTCHAとボットの共進 化 by ntddkさん\n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\n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\n[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\nDockerでの 環境構築のすすめ by ken5scal\nRage Against the Machine Learning b y ntddkさん\nPaper「Stealing Machine Learning Models via Prediction AP Is」の解説 by bbr_bbq\n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\n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\n機械 学習関連情報の収集方法 by bbr_bbq\nConvolutional Neural Networ kに対する攻撃手法 by bbr_bbq\nWeb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\nWebセ キュリティエンジニアのためのレコメンドエンジン 中 級編 by bbr_bbq\n機械学習と情報セキュリティ~2017前半 by ntddkさん\n\n輪読パート\n中井悦司著「ITエンジニアのた めの機械学習理論入門」\n\n第２章 最小二乗法：機会 学習理論の第一歩\n第３章 最尤推定法：確率を用いた 推定理論\n第４章 パーセプトロン：分類アルゴリズム の基礎\n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\n第６章 k平均法：教師なし学習モデル の基礎\n第７章 EMアルゴリズム：最尤推定法による教 師なし学習\n第８章 ベイズ推定：データを元に「確信 」を高める手法\n\nディスカッションパート\n\n総務省 「AI開発ガイドライン(仮)」のパブコメ募集について\nA Iの脆弱性について\n\n行動規範について\nAISECjp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。\n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。\n 社 会的あるいは法的な性、性自認、性表現（外見の性） 、性指向\n 年齢、障がい、容姿、体格\n 人種、民族、 宗教（無宗教を含む）\n 技術の選択\n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。\n 脅迫、つきまとい、ストーキング\n 不適切な画像、動画、録音の再生（性的な画像など）\ n 発表や他のイベントに対する妨害行為\n 不適切な身 体的接触\n これらに限らない性的嫌がらせ\n 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。\n 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。\ n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。\n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。\n原文: http://2012.jsconf.us/#/about & The Ada Initiative\n 翻訳元: https://droidkaigi.github.io/2017/code-of-conduct.html\n無断 不参加への措置について\n以下の行為を3回行った方に ついて、次回以降の参加は不可とさせていただきます 。\n\n(登録したにも関わらず)管理者への「連絡」「キ ャンセル」なしで姿を現せなかった方\n\nなお、キャン セルや不参加のご連絡を頂いた方については、開始直 前であっても上記には該当いたしません。\nより多く の方にご参加いただくための措置となりますので、ご 了承の程よろしくお願いいたします。 LOCATION:マネーフォワード株式会社 東京都港区芝5-33-1 森 永プラザビル本館17F URL:https://techplay.jp/event/627391?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR