议题 自适应安全架构 用户及实体行为分析 内容感知数据丢失防护 积极安全防御整体体系

此次演讲覆盖的主要内容是自动化安全分析系统的现状以及人工智能在漏洞挖掘中的已有应用，包括遗传算法在漏洞自动挖掘系统中的使用，机器学习在对恶意行为的分类等。 演讲同时也会覆盖机器学习等算法在安全领域中遇到的困难，以及对近期应用场景的展望。

一个网站发展到一定价值，就会出现一些依附于网站正常业务的黑色产业链，他们或盗号，或抓站，或发布各类垃圾消息，对用户体验和网站的商业价值都产生严重的伤害。如何在不降低用户体验的前提下识别和打击这类机器行为，提高黑色产业链的成本，成为我们长期面临的挑战。 大数据的实时计算和离线分析是解决这类挑战的重要手段之一。如何建立一套数据采集、实时计算、离线分析、异常阻止的数据平台，并在这套数据平台上建立运行各类异常行为识别模型，如何对部分批量的机器人行为进行实时识别，如何将发现的异常行为进行阻断。 本话题将一起探讨如何利用实时计算、数据分析的方法来识别机器人行为，分享新浪在此领域摸着石头探索的过程。 反机器人行为系统漫谈 机器人行为 什么是机器人? 机器人行为有哪些? 机器人和人类有哪些不同? 反机器人行为系统 应用实例

安全数据分析 大数据安全分析 从数据行为和关系中检测风险,并能产生举 一反三的学习能力,无需人工干预并持续完 善检测能力。

软件行为分析工具

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