BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AISECjp（Artificial Intelligence x Security）#14 X-WR-CALNAME:AISECjp（Artificial Intelligence x Security）#14 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:631108@techplay.jp SUMMARY:AISECjp（Artificial Intelligence x Security）#14 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170829T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170829T210000 DTSTAMP:20260510T004846Z CREATED:20170816T020356Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/63110 8?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\nCharacter Level Convolutional Neural Networkによ る悪性文字列検知手法 by ぱろっく: 15min\nGANを使った何 か by bbr_bbq: 15min \nDistillation as a Defense to Adversarial Perturb ations against Deep Neural Networks(仮) by ken5scal: 15min すみませ ん、無理そうです...\n\n\n* 休憩 : 5min\nディスカッショ ンの部 or もくもく\n\n求むネタ\nもし8/22までにネタが なければ、モクモクパートにします\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\nh ttps://github.com/ken5scal/awesome-ml-for-cybersecurity\nhttp://www.slide share.net/MasanoriTakano1/ss-71239981\nhttp://web.stanford.edu/class/cs25 9d/\nhttps://arxiv.org/\nhttps://github.com/Ka2uk1/arXiv/blob/master/READ ME.md\n\n過去の勉強会について\nLTパート\n\nBlack Hat Arsenal 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 b y 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 by ntdd kさん\nPaper「Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs」 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 Network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不正なAndroidアプリを検知するピアグループアナ リシス by ken5scal\nCharacter Level Convolutional Neural Networkによ る悪性文字列検知手法 by パロック\n GANを使った何か by bbr_bbq\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\nAI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/631108?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR