勉強会の概要

• 機械学習を業務に使いたい。
• 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。
• よく分からないけど機械学習を学んでみたい。
• そもそも機械学習って何？

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。
共に基礎から学んでいきましょう。

Slack

• 招待フォームからご参加ください。 https://goo.gl/forms/mDeWruLCtqxgbgBp1

トーク内容

• Intro: オープニング by kengoscal: 5min

LTの部

• by bbr_bbq: 自己学習型ペンテストツール「Deep Exploit beta」 発表者の体調不良によりキャンセル
• by ken5scal: BlockChainにおけるSelf Sovereignについて
• 休憩 : 5min

ディスカッションの部 or もくもく

• by ken5scal: Learn with Google AI（予定）
• by bbr_bbq: Black Hat ASIAでMLxSecurity的ネタがあればソレ（予定）

• クロージング by bbr_bbq: 5min

AISECjpからのお願い!!

LT内容について

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!!
LT希望者がおりましたらご連絡ください!!!!!!!!

ディスカッション内容について

機械学習に関連していれば、議題は何でもおｋです!!
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

会場について

今回の会場はNRIセキュアテクノロジーズです。半蔵門線・丸ノ内線大手町駅すぐの東京サンケイビルで、24Fまで直通のEVをおりて、すぐの扉が会場入り口となります。19:10より受付します。

情報ソース

• https://github.com/ken5scal/awesome-ml-for-cybersecurity
• http://www.slideshare.net/MasanoriTakano1/ss-71239981
• http://web.stanford.edu/class/cs259d/
• https://arxiv.org/
• https://github.com/Ka2uk1/arXiv/blob/master/README.md

過去の勉強会について

LTパート

• Black Hat Arsenalで披露した診断AIの概要 by bbr_bbq
• セーラー服と会話中~逆襲のりんな~ by ているさん
• CAPTCHAとボットの共進化 by ntddkさん
• 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
• 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
• [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
• Dockerでの環境構築のすすめ by ken5scal
• Rage Against the Machine Learning by ntddkさん
• Paper「Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs」の解説 by bbr_bbq
• 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
• 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
• 機械学習関連情報の収集方法 by bbr_bbq
• Convolutional Neural Networkに対する攻撃手法 by bbr_bbq
• Web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
• Web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
• 機械学習と情報セキュリティ~2017前半 by ntddkさん
• 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
• Character Level Convolutional Neural Networkによる悪性文字列検知手法 by パロック
• GANを使った何か by bbr_bbq
• サイバーセキュリティ錬金術 by bbr_bbq
• metasploit meets Machine Learning by bbr_bbq

輪読パート

中井悦司著「ITエンジニアのための機械学習理論入門」

• 第２章 最小二乗法：機会学習理論の第一歩
• 第３章 最尤推定法：確率を用いた推定理論
• 第４章 パーセプトロン：分類アルゴリズムの基礎
• 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
• 第６章 k平均法：教師なし学習モデルの基礎
• 第７章 EMアルゴリズム：最尤推定法による教師なし学習
• 第８章 ベイズ推定：データを元に「確信」を高める手法

ディスカッションパート

• 総務省「AI開発ガイドライン(仮)」のパブコメ募集について
• AIの脆弱性について

行動規範について

AISECjp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。

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。 社会的あるいは法的な性、性自認、性表現（外見の性）、性指向 年齢、障がい、容姿、体格 人種、民族、宗教（無宗教を含む） 技術の選択

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。 脅迫、つきまとい、ストーキング 不適切な画像、動画、録音の再生（性的な画像など） 発表や他のイベントに対する妨害行為 不適切な身体的接触 これらに限らない性的嫌がらせ 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。

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。

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。

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。

原文: http://2012.jsconf.us/#/about & The Ada Initiative 翻訳元: https://droidkaigi.github.io/2017/code-of-conduct.html

無断不参加への措置について

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。

• (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

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。
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。