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情報処理安全確保支援士。CISSP。
AIセキュリティに着目し、機械学習アルゴリズムの脆弱性に関する研究や、機械学習を用いたセキュリティタスク自動化の研究を行っている。研究成果は、世界的に著名なハッカーカンファレンスであるBlack Hat Arsenal (ASIA, USA, EURO) やDEFCON Demo Labs/AI Village、CODE BLUE、AV Tokyo HIVE、BSides Singapore/Tokyoなどで発表している。近年はセキュリティ・キャンプ (2019年より講師、2022年からはAIセキュリティ・クラスのプロデューサーも兼任) や国際的なハッカーカンファレンスであるHack In The BoxのAIセキュリティ・コンペティションで審査員を務めるなど、人材育成にも力を入れている。
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- 2019.03.11 DeepLocker : AI-embedded attack
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- 2018.08.17 Black Hat USA 2018 & DEF CON 26! の登壇
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- 2017.07.25 機械学習による全自動Web脆弱性スキャナの試み
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- 2017.06.27 Webセキュリティエンジニアのためのレコメンドエンジン -初級編-
- 2017.05.16 Convolutional Neural Networkに対する攻撃手法 -誤分類の誘発-
- 2017.01.17 機械学習モデルに対する攻撃手法 -Equation-Solving Attacks-
- 2016.11.04 機械学習でWebアプリの脆弱性を見つける - Reflected XSS 編 -
- 2016.01.13 Overview of the “Vulnerability Scanning AI” using the machine learning
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