Data Science в задачах Информационной Безопасности. Часть 1

Пройдём "галопом по Европам" и обсудим различные задачи на стыке Data Science и информационной безопасности.

В частности:
— фрод-мониторинг
— WAF
— NGAV
— OSINT
— Anti Piracy
— Brand Protection

Поговорим об UEBA и большей важности Feature Extraction по сравнению с самим алгоритмом.
Когда и где работают нейронные сети (спойлер: редко где) и почему почти все алгоритмы основаны на банальном и понятном для неспециалистов Random Forest.
Обсудим ряд практических задач.

О докладчике.
Слипенчук Павел Владимирович, Data Science архитектор, на стыке DS и ИБ.ta
DS разработчик, архитектор,TeamLead, организатор R&D команд. Из крупных организаций работал в департаменте безопасности Себрбанка, Group-IB, EPAM.
Автор более 10 патентов.
В свободное от работы время занимается некоммерческой образовательной деятельностью (см. t.me/kibinfo)