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title: HITCON x 台科 活動問題整理

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# HITCON x 台科 人工智慧撞牆經驗談 活動

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人工智慧撞牆經驗談 - 奧義智慧資安研究主任 Ck
雖然機器學習在安全應用中變得越來越重要，許多研究已經集中在這個主題上。然而，許多研究和報告只涵蓋了高層次的概念，缺乏實做與實務應用層面的問題。在本講座中，我們從實做作為主要部分開始，涵蓋了過去在開發ML系統時在實際場域遇到的問題和解決方式。涵蓋從惡意軟件分析、APT調查和網絡流量分析的應用。之後，將解釋整個ML週期，資料收集，資料過濾，特徵選擇和模型調整。最後，將提到ML的共同限制和挑戰。

業界與學界在人工智慧應用上的差異，交流議題如下但不限：
人工智慧應用於資安上的研究趨勢、與業界實務
學界與業界對人工智慧使用的差異
資安、人工智慧的職涯發展
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:::success
請隨意提問，可以盡量依照不同的主題提問歐～
回饋表單：https://forms.gle/eh9UHv6ZRmHgsa8o9
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## 人工智慧撞牆經驗談 - 奧義智慧資安研究主任 Ck

* 有看到 AI 應用於資訊安全領域的各項研究越來越多，常見分類不限於
    * 語意分析，嘗試過濾出各種混淆的惡意程式
    * 利用圖像辨識偵測 memory 中惡意程式的運作佔用位址
    * 模型訓練安全性等等
    * 但感覺相關議題慢慢飽和了，請問相關的工作市場有沒有飽和（應用端的人），還是也要開始發展專用的模型？
* Sensity AI 有提過利用 Deepfake 技術偽裝面孔欺騙臉部辨識系統，這代表實體生物安全已漸漸不再安全，請問這類型的資安議題目前有造成怎樣的影響嗎？公司要如何應對這樣的安全性攻擊？
* 最近很多 conference 都有提到 model training security 的相關問題，也有提到其實很多公開資料集也有安全性問題，請問公司要如何確保自己的 model 是有依照公司期望且並沒有被惡意混淆的？
* 有聽過 Darktrace 有出一個 Self-Learning AI System 做自適應環境監控系統，個人猜測應該是利用 Time series model 學習環境狀況之後，進行未來下一時間點預測比對來監測是否有異常狀況產生，包含他們資料庫做到惡意偵測辨識。好奇這種自適應系統的發展是有意義且公司會在意的嗎？另外目前防毒系統導入 AI 是不是也是近似類似系統地引入呢？
* 看到越來越多防毒系統有說導入 AI 監控，好奇這類型的服務是導入了怎樣類型的 AI？
* 現在資安公司在意或者想要的 AI 應用是怎樣方面的，學生可以如何準備讓自己成為公司想要的人？
* Black Hat 2022 USA 有提到 GNN model 可以用一些手法被直接 leak 出來整個近似的模型結構跟 dataset，這種問題可能影響防禦方 model 被 leak 跟破解嗎？

## 業界與學界在人工智慧應用上的差異

* 做過數據科學相關工作之後，慢慢意識到 data prepare / preprocess 才是根本，但資安類型的數據感覺很多很雜，請問就目前的資安應用來說，要如何做到 data preprocess ？
    * 可能是惡意 payload 的整理，我們不可能生出所有可能的 bypass
    * 可能是 system log ，有很多無意義的 log ，也可能他們有意義但是我們不能確定
    * 可能是其他我不知道的 data 們，他們都很龐大且雜
* 學生如果沒有龐大的資源，很難取得完整的 dataset 跟硬體資源來嘗試面對資安 AI，請問有任何辦法取得資源或者怎樣嘗試接觸這個領域？
* Black Hat 2022 USA 剛結束，也提到了很多 AI 相關的問題，例如說 Github Copilot 慢慢輔助程式撰寫者撰寫程式們，但其實裡面有很多問題在於它可能會推薦錯誤的有漏洞的程式碼，這是不是代表另類的漏洞環境將越來越多？

## Live Questions

* 請問主要是 NLP 嗎？
* 好奇對於 model training 之前會盡量做到 data balance，但對於沒有明確 class 的 log data 要如何做到 data balance？
    > 已經於 ppt 回答到
* model 端的 dataset random 或者一些資料平衡手段對於這樣的問題輔助效果好嗎？還是前期人力投入還是很吃重
    > Data exploration 還是必須的, 這需要跟 domain expert 合做 [name=Birdman]
    > 還好資安還有Enent id 與 Event class.除非必要不用在寫文字解析器 (不確定是不是回答這題) [name=David]
* 請問剛開始 train 的話 dataset 會需要抓多大呢? 怎麼評估我需要拿多少去訓練甚至驗證?
* outlier 在這裡定義是統計上 feature 表現不一樣嗎？
* 一般來說很多問題會直接用 acc 做結果的評估，但有時候往往 F1-score 或者 leak rate 等等其他部分才是我們更在意的，請問這樣的評估方式在資安領域怎樣的問題會被在意？
    > 我們通常不會用 F1 SCORE or ACC，因為我們很多資料是 log, 不但是離散的甚至都是 categorical data [name=Birdman]
* 請問一般人能從virus total抓樣本嗎?
    > 不行歐 [name=David]
    > 只能送檔案或送 hash 去問 [name=David]
    > 付費版好像可以（？
* 請問 benign 樣本通常會去哪裡取？
    > 
* 請問TSNE分得開就算是可解釋嗎？
    > 不一定, 這個很看緣分滴 [name=Birdman]
* 如果解釋性不佳的模型效果很好，請問還可以使用嗎？或者會影響到對模型使用的信心度？
    > 
* 請問有關於DDoS相關的機器學習經驗或是資源嗎？
    > 
* 公司比較在意準備的是針對性的模型還是生命週期比較長的模型？(通用性較強的模型或者應用
    > 
- 資安好像常見都是使用 NLP 相關，想知道有什麼時候會使用到 CNN 之類的圖像處理技術嗎？（用 CNN 分析視覺化的 binary 那種以外)
* 講者有提到目前雖然有很多人在做惡意程式偵測，但是真正能被應用的不多，講者說是因為拿到的實驗Data 和真實Data 有差，這是代表我們應該在研究很重視資料前處理嗎？
* 想請問這樣的 module 投毒問題是否可以納入軟體供應鏈的問題呢?
* 請問你們是如何更新資料跟model的？

