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Le CRIM organise des événements qui traitent d’une variété de sujets à l’intention de la communauté des technologies de l’information du Québec. Ces rendez-vous, qui favorisent le réseautage et le maillage, abordent des thèmes d’actualité qui vous aideront à prendre les meilleures décisions pour la bonne gestion et le bon développement de vos projets TI.

Applications and potential of Machine Learning in Software Security

Applications and potential of Machine Learning in Software Security

Présentation en anglais

Utilisation et potentiel de l’apprentissage automatique en sécurité logicielle

CONFÉRENCIER

Yasir Malik, Ph. D, Professeur adjoint au College of Engineering and Computing Science du New York Institute of Technology

Cet exposé mettra l'accent sur les applications potentielles de l'apprentissage automatique (machine learning) et de l'apprentissage profond dans le domaine de la sécurité logicielle, traitera des tendances actuelles et des perspectives de recherche futures ainsi que des résultats du projet de recherche en cours au CyberSecurity Intelligence Lab (CSIL) au New York Institute of Technology.


Applications and potential of Machine Learning in Software Security

SPEAKER

Yasir Malik, Ph.D., Assistant Professor at the College of Engineering and Computing Science at New York Institute of Technology.

ABSTRACT

Software plays an important role in the implementation and operation of critical infrastructure, industrial automation, network management and emerging IoT systems. The growing demand for system interconnectivity, interoperability and scalability makes software development more complex and prone to security vulnerabilities (e.g. ransomware, malware, system exploits, etc.). Recent research has reported that more than 90% of the cybersecurity attacks occur due to application vulnerabilities and lack of security controls.

The safe execution of a system depends on secure and reliable software. Recently, industry and academic researchers have shown keen interest in studying applications of machine learning and artificial intelligence to develop tools and techniques that can detect application vulnerabilities, run dynamic program analysis, automate test case generation, perform error mining and develop predictive security controls at runtime to adversaries and deliver accurate results.

In this talk, I will highlight the potential applications of machine learning and deep learning in software security, discuss current trends and future research prospects along with results from an ongoing project at CyberSecurity Intelligence Lab (CSIL) in New York Institute of Technology.

BIOGRAPHY

Yasir Malik is an Assistant Professor at the College of Engineering and Computing Science at New York Institute of Technology. He holds a Ph.D. in Computer Science from Sherbrooke University, Canada. He has more than ten years of research and development experience. His research interests include secure software engineering, applied machine learning with applications in system security to optimize software and program analysis techniques, pattern discovery for software bug mining, and security vulnerability detection in complex systems. 


Conférence gratuite. Inscription requise.

Le 25 mars 2019
De 11h à 12h

Les séminaires scientifiques du CRIM, gratuits et ouverts à tous, sont donnés par des experts de renommée internationale, des collaborateurs universitaires, le personnel de R-D et les boursiers du CRIM. Au programme, des présentations conviviales sur les dernières avancées scientifiques et technologiques.

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