报告题目 | 恶意代码检测与分类及模型轻量化 |
报告人（单位） | 韩晓晖，山东省计算中心（国家超级计算济南中心） |
主持人（单位） | 杨东辉 (东南大学 经济管理学院 副教授) |
时间及会议ID | 2022年6月17日19:00 腾讯会议 会议 ID：654 977 938 会议密码：1010 特别提醒：参会者以真名入会，否则可能会被移出会议！ |
报告内容摘要 | 恶意代码的泛滥给网络用户、企业、工业设施、网络和信息设备等带来严重的安全威胁。近年来，传统基于签名和启发式规则的恶意代码检测与分类方法已不足以应对急剧增长的新型恶意代码。针对于此，大量机器学习方法被尝试用来更好地解决恶意检测与分类问题。随着5G、无线传感、物联网等技术的发展，人类社会即将迎来万物互联的时代，无处不在的智能终端将融入人们生活的方方面面。然而，许多智能终端在设计时并未考虑安全问题，因而安全防护能力普遍较差，非常容易受恶意代码的侵害。而受限于计算能力和资源，大部分基于机器学习的恶意代码检测与分类模型无法在智能终端上运行。报告首先对当前基于机器学习的恶意软件检测与分类研究进展进行简要介绍，然后介绍了一种针对轻量级智能终端的恶意软件检测与分类模型压缩框架。 |
报告人简介：
韩晓晖，博士，研究员，硕士生导师，山东省计算机网络重点实验室网络安全态势分析团队学术带头人。于山东大学获得学士、博士学位，于2011-2012作为国家公派联合培养博士赴美国亚利桑那大学人工智能实验室访问学习。目前担任山东省人工智能学会理事，山东省计算机学会网络空间安全专委会委员。主要从事网络安全、人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作。先后主持和承担国家自然科学基金、国家重点研发计划课题、山东省重大科技创新工程、山东省自然科学基金等国家和省部级科研项目10余项，在国际权威期刊IEEE TIFS及Soft Computing、《计算机研究与发展》、《软件学报》、ICICS、IEEE ISI等国内外著名期刊和国际会议上发表论文近30篇，获授权发明专利6项，获省部级科技进步二等奖1项、三等奖1项，厅局级科技进步一等奖1项。 | |
