8/31(土) 第2回機械学習＋セキュリティ勉強会
参加費：1000円
U-20，学生は無料です．
（受付時にU-20もしくは学生であることが分かる物を提示してください。)
会 場：静岡県総合社会福祉会館 シズウエル 会議室101
地 図：http://goo.gl/maps/ANXQt
主 催：静岡 IT Pro 勉強会
参加申し込みはこちらからお願い致します。
プログラム(敬称略)
（０）オープニング（園田）13:00-13:10
（１）データマイニングの多分野応用の可能性（講師：前田 利之）13:10-14:10
（２）攻撃検知コンテストの概要と参加方法の説明（講師：松田 健/園田 道夫）14:25-15:25
（３）ヒューリスティックス技術の利点と欠点（講師：愛甲 健二）15:40-16:40
講演者と講演概要
講演者：前田 利之先生（阪南大学）
タイトル：データマイニングの多分野応用の可能性
【講演概要】
近年「ビッグデータ」の活用で注目されているデータマイニングであるが，Web 上のデータに限らずいろいろな知的情報処理ツールとしての活用が可能である．
本講演ではまずデータマイニング技術を概観し、いくつかの異なった分野に対するデータマイニングの適用例を紹介し、将来性を展望する。
講演者：松田 健（静岡理工科大学）/園田 道夫（IPA）
タイトル：攻撃検知コンテストの概要と参加方法の説明
【講演概要】（松田担当分）
機械学習は情報工学，医学，経済，生物，化学など様々な分野に応用されている技術であり，
最近ではその音声解析や画像認識に対する有用性が知られるようになり注目を集めている．
機械学習のセキュリティ分野への応用についても様々な研究がされており，
本講演ではそのような研究について紹介し，
具体例を用いながら機械学習の応用方法について解説する．
機械学習のセキュリティへの応用について例を用いて一言で説明すると，
例えば与えられたいくつかのマルウェアを参考とし，
新しく得られたソフトウェアがマルウェアかどうかを判別する方法（アルゴリズム）について考えるということになる．
このような方法を考える際に，上の例では，
(1)与えらマルウェアからその特徴を抽出してそれを数値化し，
(2)新しく得られたソフトウェアの特徴の数値と比較することでマルウェアかどうかを判断する
という手順を踏むことになる．
人間がマルウェアの判別をする際には数値化という作業を（意識して）しないかもしれないが，
このような判別作業をコンピュータにさせるために数値化という作業は必要となる．
機械学習のアルゴリズムには様々なものがあるが，
本講演では中学や高校レベルの数学で理解可能なものを中心に紹介しながら，
最新の機械学習の動向や機械学習の理論研究は何を主張しているのかということについて解説する．
講演者：愛甲 健二氏
タイトル：ヒューリスティックス技術の利点と欠点
【講演概要】
近年、行動履歴、画像や音声認識、信号処理など様々な分野で機械学習が応用され始めている。コンピュータセキュリティにおいては、スパムフィルタがその成功例かもしれないが、今回はメールフィルタ以外の分野においての利用例やその可能性について解説する。また、それらを利用する上で求められる精度や誤検知に関する話題にも触れていきたい。
【プロフィール】
株式会社FFRI勤務。主な業務はソフトウェア（セキュリティ製品）開発。Black Hat Japan 2008（日本），HITCON 2011（台湾）などのカンファレンスにて研究成果を発表。2010年よりセキュリティ＆プログラミングキャンプ（現セキュリティキャンプ）にてソフトウェアセキュリティクラスの講師を務める。
著書に『たのしいバイナリの歩き方』，『アセンブリ言語の教科書』などがある。
ホームページ：http://07c00.com/、http://ruffnex.oc.to/kenji
Twitter：http://twitter.com/07c00/
【機械学習＋セキュリティ勉強会 実行委員】
園田 道夫（IPA）松田 健（静岡理工科大学）
愛甲 健二
川村 俊介