На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

Все меньше времени остается до The Standoff — уникального глобального события в мире информационной безопасности. Мы вносим последние штрихи в инфраструктуру киберполигона, заканчиваем формирование red и blue teams и готовим программу конференции, которая станет важной частью мероприятия. Сегодня мы представляем первых докладчиков, чьи выступления уже включены в дискуссионную часть The Standoff. Итак, вот о чем они расскажут аудитории.

Уязвимости инфраструктуры машинного обучения

Бум искусственного интеллекта (ИИ) привел к появлению на рынке впечатляющих аппаратных и программных решений. В то же время массовое применение ИИ создает проблемы в разных областях, особенно в ИБ.

Сергей Гордейчик, признанный эксперт по информационной безопасности, расскажет о результатах практического исследования уязвимостей различных компонентов инфраструктуры ИИ, включая серверы NVIDIA DGX GPU, фреймворки машинного обучения PyTorch, Keras и TensorFlow, конвейеры потоковой обработки данных и специальные приложения, в частности медицинскую визуализацию и скрытые камеры с функцией распознавания лиц. Также будет представлен обновленный инструмент Grinder Framework для проведения масштабных исследований интернет-угроз.

Red teaming: уникальные способы перемещения внутри периметра

Лоуренс Эмер, исследователь уязвимостей компании DarkLab (PwC), за свою карьеру находил уязвимости среднего и высокого уровня опасности в продуктах Adobe, Carbon Black, CrowdStrike, eBay, Facebook, Microsoft, Sony, Yahoo. В ходе The Standoff Лоуренс расскажет о способах перемещения внутри периметра, о том, как злоумышленник достигает цели до того, как его обнаружат радары. Слушатели также узнают о фреймворках и инструментах «красных команд».

Как взломать приложение медицинской визуализации с помощью уязвимостей DICOM

Разработчик из компании BI.ZONE Мария Недяк познакомит слушателей с DICOM — это одна из ключевых технологий медицинской визуализации наряду с машинным обучением.

Мария проанализировала безопасность популярных серверов, протоколов и библиотек DICOM, используемых в системах медицинской визуализации. В ходе выступления она расскажет о наиболее интересных уязвимостях в экосистеме DICOM, продемонстрирует, как просто на самом деле можно обнаружить критически опасные уязвимости, и объяснит, как их быстро устранить.

SailfishOS: цифровые артефакты

Красимир Цветанов, эксперт по информационной безопасности, научный ассистент Университета Пёрдью, расскажет о SailfishOS — операционной системе для устройств на базе ядра Linux, которая используется в основном в мобильных телефонах. SailfishOS стремительно набирает популярность в России, Индии и Китае, где ее используют государственные органы и крупнейшие компании, например Huawei. Несмотря на это, защищенность операционной системы пока недостаточно исследована, и, судя по всему, с проблемами безопасности специалистам придется столкнуться в полевых условиях.

Докладчик продемонстрирует цифровые артефакты, которые могут быть использованы при расследовании инцидентов и которые находятся в файловой системе телефона под управлением SailfishOS версии 3.2. К важным артефактам в том числе относятся журналы вызовов, текстовые сообщения, службы определения местоположения, адресные книги.

Безопасность режима чтения в браузере Safari

Многим наверняка знакомо чувство раздражения, которое возникает при попытках прочитать увлекательную статью в интернете, сопровождающихся отключением рекламных баннеров и закрытием пикантных картинок. Чтобы покончить с этой досадной проблемой, производители добавили в браузер режим чтения.

Никхил Миттал, консультант по информационной безопасности из Payatu Software Labs в докладе «Как я испытывал на прочность режим чтения в браузере Safari» расскажет об основных недостатках этого режима, нарушающих политику безопасности.

Для участия в The StandOff достаточно подключиться к платформе, а также подать доклад в программу или зарегистрировать blue или red team.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru