SSC Time | 杨康博士专题讲座 《基于人工智能的恶意软件及入侵检测技术研究》 ——第三党支部支部生活

  随着信息技术的迅猛发展，数字化时代给网络安全提出了前所未有的挑战。恶意软件和网络入侵事件屡屡发生，对个人隐私、企业机密甚至国家安全构成了严重威胁。7月10日，第三党支部组织了一次技术分享活动，由网络安全技术研究所杨康博士为大家带来题为《基于人工智能的恶意软件及物联网入侵检测技术研究》的专题讲座。

  杨康博士以恶意软件发展趋势和物联网入侵事件为切入点，介绍了当前恶意软件和物联网入侵对国民隐私安全和国家能源安全造成了极大的威胁。同时，他分析了当前恶意软件检测模型存在的主要问题，并提出了特征融合及强化学习技术的恶意软件检测框架，提升了恶意软件的检测精度。此外，随着物联网的不断发展，网络入侵事件频发，为了保障物联网用户大数据交换时的信息安全，因此基于联邦学习的物联网入侵检测技术应运而生。但当前，基于联邦学习的检测技术同样存在梯度泄露、客户投毒，通讯消耗等问题。为此，杨康博士分析了物联网入侵检测技术，针对性的分析了当前联邦学习的主要问题，并提出结合联邦学习的物联网入侵检测框架。最后，结合车联网的特性，对联邦学习和车联网结合的热点领域进行了前景展望。

  通过杨康博士的讲座使大家对恶意软件和互联网入侵有了更深入的认识，引发了大家对于网络安全的更深层次关注，认识到采取措施保护信息安全的重要性，同时了解了检测恶意软件的检测技术和技术背后的深层逻辑。