Машинное обучение и анализ данных: решаем практические задачи с победителями индустриального хакатона ЛК

Все блоги / Про интернет 5 июня 2017 329

Как вычислить замыслы киберпреступников, атакующих промышленный объект и распознать слабые сигналы SOS, которые периодически подает индустриальная АСУ ТП на фоне “нормального” поведения, – об этом и многом другом поговорим уже в ближайшую среду, 7 июня, на встрече CoLaboratory: Deep Learning в центральном офисе “Лаборатории Касперского”. Всех неравнодушных к теме промышленной безопасности ждет захватывающее погружение в мир машинного обучения и анализа данных под руководством победителей весеннего индустриального хакатона ЛК и экспертов нашей компании.
Читать дальше →

Источник: Хабрахабр

Оцените публикацию

предыдущая статья

следующая статья

Похожие публикации

Индустриальный митап #3: в фокусе – безопасная автоматизация техпроцессов

1 июня в московском офисе «Лаборатории Касперского» в рамках платформы CoLaboratory пройдет третья встреча, посвященная индустриальной безопасности, а именно — защите АСУ ТП. Мы обсудим особенности и технологии ИБ-процессов на производстве, начиная от общих советов по поиску дыр в системе и

подробнее »

25 мая 2017

Машинное обучение в кибербезопасности

Достижения в области машинного обучения за последние годы позволили создать огромное количество приложений, таких как прикладной анализ данных, голосовые ассистенты или беспилотные автомобили. Успех машинного обучение обеспечен тем, что одни и те же метод, в разной обертке работают хорошо в

подробнее »

23 декабря 2020

Вебинар «Как машинное обучение помогает мониторить соцмедиа и находить бизнес-инсайты?»

Много лет бренды мониторят информационное поле, чтобы управлять репутацией и находить полезные инсайты. С каждым годом поток и объемы информации растут, поэтому все сложнее выявить релевантную информацию, ценную для оперативного принятия бизнес-решений. Как решить эту проблему? Мы в YouScan

подробнее »

15 мая 2018

Машинное обучение vs сигнатурный анализ при обнаружении атак на веб-приложение

О том, как мы разрабатывали модуль машинного обучения, почему отказались от нейронных сетей в сторону классических алгоритмов, какие атаки выявляются за счет расстояния Левенштейна и нечеткой логики, и какой метод обнаружения атак (ML или сигнатурный) работает эффективнее. Читать дальше →

подробнее »

31 октября 2018

Безопасность алгоритмов машинного обучения. Атаки с использованием Python

Машинное обучение активно применяется во многих областях нашей жизни. Алгоритмы помогают распознавать знаки дорожного движения, фильтровать спам, распознавать лица наших друзей на facebook, даже помогают торговать на фондовых биржах. Алгоритм принимает важные решения, поэтому необходимо быть

подробнее »

24 января 2019

Хакатон «Лаборатории Касперского»: спаси от хакеров завод по переработке газойля

Для изучения состояния промышленных систем эксперты по безопасности “Лаборатории Касперского” используют подход под названием Industrial DPI (Deep Packet Inspection), подразумевающий детальный разбор технологических процессов. Иными словами, работа контроллеров АСУ ТП исследуется на прикладном

подробнее »

15 марта 2017