Name: OWASP Top 10, Machine Learning y Vulnerabilidades en Dependencias
Start: 2017-12-18T18:30:00+01:00
End: 2017-12-18T21:00:00+01:00
Location: Campus Café (Google Campus Madrid)

Ha llegado el momento de volver a juntar a la comunidad de OWASP en Madrid y disfrutar de una tarde hablando y aprendiendo sobre seguridad.

Ya tenemos agenda cerrada:

18:30-18:35: Pequeña intro equipo OWASP Madrid
18:35-19:20: OWASP Top 10 y el Machine Learning - Elizabeth Gonzalez y Cesar Jimenez
19:25-20:10: Análisis de dependencias en código como servicio. Presentación de DeepTracy - Enrique Paredes, Alejandro González, Alberto Pérez-Bermejo, Sergio Fernández
20:15-21:00: Machine learning aplicado a ciberseguridad. Limitaciones y seguridad ofensiva - Alfonso Muñoz

Estas son las ponencias que tendremos!

Análisis de dependencias en código como servicio. Presentación de DeepTracy

Enrique Paredes, Alejandro González, Alberto Pérez-Bermejo de BBVA (https://www.bbva.com/es/) nos mostrarán los detalles implementados en la herramienta Deeptracy en la que han trabajado los últimos tiempos.

https://github.com/BBVA/deeptracy

OWASP Top 10 y el Machine Learning

Elizabeth Gonzalez y Cesar Jimenez de Logtrust (https://www.logtrust.com) nos mostrarán los mejores modelados para la detección de las principales amenazas enumeradas en OWASP Top 10. Un enfoque totalmente práctico para la aplicación de modelos de Machine Learning en la detección de ataques sobre sistemas web.

Ponencia seleccionada en el CFP:

Machine learning aplicado a ciberseguridad. Limitaciones y seguridad ofensiva

Alfonso Muñoz @mindcrypt, nos hablará sobre las limitaciones que ha dia de hoy hacen que el machine learning encuentre problemas para solucionar diferentes problemas en el ámbito de la ciberseguridad. Dentro del conjunto de limitaciones se destacará los cada vez más importantes ataques basados en machine learning (seguridad ofensiva) contra sistemas defensivos basados en machine learning, haciendo bastante hincapie en la formalización en términos de seguridad de los algoritmos de machine learning (ML+seguridad != ML seguro).

ffranz

Rafa Sánchez

cr0hn

Raúl Requero

Alejandro J. Saiz Carretero

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