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[推荐]CCFTF18（北京）：数据安全与风险防控研讨会开始报名

发表于: 2019-5-27 10:57 9897

[推荐]CCFTF18（北京）：数据安全与风险防控研讨会开始报名

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2019-5-27 10:57

9897

把数据生产的安全与隐私保护，与运营侧数据应用的风险防控放在一起，一方面，这二者在数据的处理和挖掘上，有很多相似之处，另一方面，也希望通过这个机会，激发行业专家们思考在这个数据闭环上，企业构建了哪些能力，防范哪些风险以及如何构建这些能力。

CCF TF 技术前线

只为技术专家

CCF TF第18期

主题数据安全与风险防控

2019年06月01日

北京·中国科学院计算技术研究所（海淀区科学院南路6号）

随着互联网商业模式的崛起，随之而来的是一系列颠覆传统行业的创新。整个商业化流程完全被数据主导，从数据的产生到过滤到分析，商业核心数据和用户隐私数据在其中发挥了核心的作用，因此如何合法、安全、高效的应用这些数据，成为一个前沿研究热点。传统的老牌科技公司和一线的互联网公司都在这个领域投入大量的研发力量。同时，随着增长模型以及漏斗模型理论的完善和推广应用，应运而生的针对这个领域的攻击逐步成熟，从电商到互联网金融，针对这些独角兽的攻击甚至已经发展为产业化的链条，用户侧的风险与日俱增，甚至有专家提出“咳血的独角兽”的概念，而奇妙的是，从用户侧发起的攻击，最后仍需依赖用户数据的分析与挖掘形成防控能力。无论是在一线大厂，还是在互联网新秀，这是互联网领域的另一个热点，从数据源建设，到指标体系建设再到上层的算法体系，大的企业在构建完整的平台，创业型的公司在细分领域深耕领域模型。

本次论坛把数据生产的安全与隐私保护，与运营侧数据应用的风险防控放在一起，一方面，这二者在数据的处理和挖掘上，有很多相似之处，另一方面，也希望通过这个机会，激发行业专家们思考在这个数据闭环上，企业构建了哪些能力，还需要建设哪些能力，防范哪些风险以及如何构建这些能力；同时也为互联网行业的高级技术人才，开拓一个新的职业发展方向。

会议主席

崔宝秋

博士，CCF TF创始委员、大数据SIG主席之一，小米集团副总裁，集团技术委员会主席，有二十多年的软件和互联网开发经验。分别于1991年和1994年在武汉大学获得计算机科学学士和硕士学位，2000年在美国纽约州立大学石溪分校计算机系获得博士学位。2012年加入小米集团，历任小米首席架构师、人工智能与云平台副总裁，参与创建并长期管理人工智能与云平台团队（现已升级为人工智能部、大数据部、云平台部），参与规划并主要承担了小米“云计算-大数据-人工智能”这一技术变革主线，推动了小米在AIoT领域的发展与布局。崔宝秋博士现担任小米集团技术委员会主席，负责小米在技术领域的发展与探索，将重点强化技术文化和工程师文化，提升集团技术方向决策，加大对技术人才的招聘、培养、任命及激励等。

执行主席

何召卫

北京邮电大学博士，长期致力于大数据平台建设，先后任职于阿里巴巴和滴滴，现任小米大数据平台数据工场负责人。

特邀讲师

宋文宽小米信息安全与隐私部合规总监

主题报告一：大数据时代的个人隐私保护

主题简介：大数据时代如何保护个人的隐私，技术创新的边界在哪里？首先，大数据的应用和创新应当有节制，个人隐私保护不仅要依靠道德感召，更需要满足法律的要求。个人隐私和数据安全涉及每个公民的切身利益，如何合理、合规地收集和使用大数据、如何平衡个人信息保护和产业发展，已经成为大数据技术运用亟待解决的问题。在本报告中，将阐述企业作为个人数据的控制者或加工者，承担哪些义务和法律责任，如何在数据的生命周期中通过技术创新、合规挖掘大数据的价值。

个人简介：宋文宽，在小米集团负责信息安全和隐私的合规工作，拥有十四年的信息安全管理从业经历，曾就职于联想、万达、平安等多家世界500强企业和金融公司。在信息安全与个人信息保护合规领域有着丰富的实战经验，带领团队多次完成认证项目和合规性检查，包括支付卡PCI-DSS数据安全认证、ISO27001安全认证、ISO27018个人数据保护认证、英国CyberEssential安全认证等。

特邀讲师

刘洋腾讯云云产品部高级研究员

主题报告二：分布式数据挖掘中的隐私保护

主题简介：近年来，一方面随着硬件制造工艺的提高，具有强大信息处理与交换功能的设备不再仅存于少量机房中，如何基于闲置的信息能力挖掘价值是重要的研究课题之一；另一方面，爆炸增长的去中心化数据给机器学习带来计算、存储与通信效率上的难题。这激发了学者们对分布式数据挖掘的研究兴趣，也带来了对分布式数据的隐私破坏风险。在本次报告中，我们回顾典型的分布式数据挖掘算法，识别出其中的隐私泄露问题，并介绍基于密码学、人工扰动等经典思想的隐私保护算法。

个人简介：刘洋，腾讯云云产品部高级研究员。主要研究为网络化系统控制与优化，多智能体系统，隐私保护下的分布式优化，成果发表与投稿在Automatica，IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE/ACM Transactions on Networking, IEEE Conference on Decision and Control等多个自动化与计算机网络顶刊与顶会。2019年博士毕业于澳大利亚国立大学，2015年本科毕业于清华大学电子工程系。

特邀讲师

赵波武汉大学国家网络安全学院副院长、教授

主题报告三：可信的大数据安全与可信的隐私保护方法

主题简介：目前在大数据在各行各业得到广泛应用，人们在享受着大数据带来的快捷和便利的同时，也面临着诸多的安全与隐私问题，因为大数据的特性所造成的数据泄露和分析失效等事件屡见不鲜，如何确保大数据安全性与如何有效的进行隐私保护成为目前的研究热点。在本次报告中，我们将利用可信的理念和可信计算已有的研究成果，介绍利用可信的方法在大数据安全、大数据隐私保护等诸多领域的思考和探索，寻找出可以落地并实用的解决方法。

个人简介：赵波，男，现任武汉大学国家网络安全学院副院长，教授，博士生导师。网络安全优秀教师，中国密码学会理事，中关村可信计算产业联盟副理事长。主要研究方向为密码学应用、信息系统安全、可信计算、嵌入式系统及云计算安全、网络安全技术等。承担了国家973项目、国家863项目、国家自然基金等各类课题等重要科研项目，在密码学应用、信息安全系统设计与测试方面积累了一定理论和实践经验。是多个国际学术会议和国内信息安全学术会议的程序委员会委员，在信息安全领域理论和实践方面做出了一定的工作。发表多70余篇学术论文，获得国家发明授权12 项。并出版《可信计算》等学术专著。

特邀讲师

杜威顶象风控技术专家

主题报告四：纵深式防控体系建设实战

主题简介：在业务安全场景下，风险存在于各个环节之中，因此单点的防御往往达不到预期效果。纵深式防控体系是从端安全的源码保护、通信链路防护、设备指纹，到后端的风控引擎，流式计算，再到数据层的模型平台，这一整套全流程的防护体系，可以保障数据采集安全，线上风险实时识别，业务数据深度分析，同时提供快速的私有化部署和策略体系的导入，能够在短时间内帮助企业把业务安全提升到一个新的水准。本主题讲从技术分析和实战案例展开，对纵深式防控体系的建设路径做拆解。

个人简介：杜威，顶象技术专家，负责顶象风控系统和人机安全。曾经任职于趋势科技，阿里安全部。多年的业务安全实战经验。毕业于南京大学计算机系。

特邀讲师

梁堃数美科技 CTO

主题报告五：全栈式实时反欺诈引擎

主题简介：随着各类产业的互联网化，在为用户提供更方便快捷服务的同时，也面临着越来越多的欺诈风险。面对专业化、产业化的黑产，非系统化的策略、少量的模型、依赖黑名单库等防御行为措施已经不能解决现有欺诈问题。本次演讲，系统介绍数美全栈式实时反欺诈引擎，针对各行业存在的营销反欺诈、交易反欺诈等常见的欺诈场景，分享反欺诈技术实践经验。

个人简介：梁堃，北京大学计算机专业硕士，国内顶尖机器学习与数据挖掘专家，拥有多年机器学习和人工智能领域经验，先后就职于百度、小米，担任高级工程师、架构师，善于解决用户在大数据领域的痛点，具备优秀的大数据方案整体架构能力。

时间：2019年06月01日

地点：北京市海淀区科学院南路6号中国科学院计算技术研究所