Classification de Binaires Windows via Apprentissage par Renforcement
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Bonjour à tous,
Le meetup ML va débuter sa nouvelle année 2019 avec l'intervention d'Olivier Gesny, responsable du Pôle Embarqué, Cybersécurité et IA au sein de Silicom. Il nous parlera d'une approche mêlant classification supervisée multiple et apprentissage par renforcement. Voici le resumé de sont intervention:
"Cela fait maintenant plusieurs années que de nouvelles méthodes viennent enrichir le monde de l’intelligence artificielle pour répondre à des défis de notre société. C’est dans cette optique que Silicom a introduit une nouvelle approche dans la classification de binaires sains et malveillants de type Windows PE. Cette approche s’appuie sur des évolutions de l’algorithme d’apprentissage par renforcement Tangled Program Graphs (TPG) pour permettre la classification multiple de binaires. Le modèle développé introduit un objet mathématique doté de capacités d’apprentissage non supervisé de propriétés de l’environnement. Ce modèle montre de bonnes capacités de découvertes de règles métier pour faciliter le travail des analystes et des sondes de détection de binaires malveillants."
Biographie: Baigné dans la datascience et la modélisation au début de sa carrière en R&D chez Bouygues Telecom, Olivier a rejoint Silicom en l'an 2000 pour exercer des activités d'Étude et Développement de produits et systèmes complexes. Olivier est actuellement responsable du Pôle Embarqué, Cybersécurité et IA au sein de Silicom à Rennes
Référence: https://github.com/silicom-ia/CESAR_2018
Au plaisir de vous revoir,