- TF105:大语言模型技术进展及应用
- TF104:软件工程的复杂性
- TF103:降本增效 架构先行
- TF102:攻击面管理
- TF101:全域营销的数据科学
- TF100:大模型时代下数据智能的应用与前景
- TF98:数字化转型先锋论坛-金融行业实践专场
- TF97:大语言模型时代的知识工程
- TF96:知识图谱赋能时空AI
- TF95:元宇宙系列(三):行业智能化,产业元宇宙来助力
- TF94:NLP技术和产业化发展
- TF93:云原生年度回顾与展望
- TF92:工业机器人柔性控制
- TF91:前端新技术与新实践
- TF90:研发效能度量
- TF89:数智转型 势在必行
- TF87:数据洞察与数据驱动
- TF86:知识图谱赋能智能制造
- TF85:打造公路“头等舱”——智能座舱与交互革命进行时
- TF84质量与效能
- TF83中间件设计:打造互联网架构的基石
- TF82前端与图形学
- TF81工业制造中的数据治理
- TF80云原生安全
- TF77智慧商业,连锁革命
- TF76金融知识图谱构建与应用:进展与展望
- TF75云原生架构演进:降本增效背景下的云原生实践
- TF74产业互联网下的数据科学
- TF73边缘计算不边缘——创新焦点之边缘智能设备和应用
- TF72技术创新驱动企业增长
- TF71 产业变革中的工业互联网安全
- TF70跨模态前沿AI技术及产业应用
- TF69工业制造中的大数据分析和预测
- TF68前端与多媒体
- TF67如何用因果推断和实验驱动用户增长
- TF66大转型,走进农业新时代
- TF65知识图谱开源开放及生态
- TF64量子人工智能:机遇与挑战
- TF63基础架构设计:从架构热点问题到行业变迁
- TF62元宇宙系列(二):数字化底座,万丈高楼平地起
- TF61开发安全与供应链安全
- TF60企业级研发效能提升的实践
- TF59研发效能提升之美
- TF58视觉基础模型研究及应用
- TF57数据安全之流动数据的安全管控
- TF56MBD,开启产品数字化定义新未来
- TF55前端工程体系,告诉你头部企业的新探索
- TF54工程师成长地图与卓越研发组织打造
- TF53预训练时代的大规模知识表示与推理实践
- TF52智慧、融合、安全——智能科技车与路
- TF51畅谈元宇宙的发展与挑战
- TF50工程师文化驱动组织创新
- TF49 产品设计与生产制造协同案例分享与探讨
- TF48云原生时代架构变迁与前瞻
- TF47AI技术落地过程中的实践问题探讨
- TF46数据科学的新发展与数字化转型
- TF45知识图谱新技术、新场景、新应用
- TF44智能驾驶的技术挑战和解决方案
- TF43前端的发展与未来
- TF42区块链DeFi技术新机遇与实战
- TF41云上大数据和数据中台建设
- TF40人机共存,传统行业供给侧服务者赋能技术与系统实战
- TF39语言知识前沿研究与工业实践
- TF38无(少)标注数据在人工智能中的应用
- TF37基于场景的机器人环境理解与智能交互
- TF36工业大数据在智能制造领域的应用与探索
- TF35从数据分析到数据智能
- TF34工业互联网安全前沿与技术热点
- TF33人工智能的下半场—— 知识图谱的新机遇与行业落地
- TF32端到端数据分析系统构建
- TF31智能:前端技术的新挑战
- TF30产业互联网下的数据智能实战解析
- TF29机器视觉技术进展及工业应用
- TF28技术战略转型背后的工程师文化
- TF27零信任网络架构实践 (ZTNA Practice)
- TF26互联网架构中的热点应对
- TF25工业人工智能技术创新与应用
- TF24 仿真工业软件的研究与应用
- TF23AI联邦学习的最新应用落地
- TF22数据驱动
- TF21 认知智能落地中的问题与对策
- TF20 深度学习技术和框架应用
- TF19 未来智能设备的交互技术
- TF18 数据安全与风险防控
- TF17 认知计算产业化落地
- TF16 NewSQL探索与实践
- TF15 Cloud Native 云原生时代的架构
- TF14 联邦学习技术及数据隐私保护
- TF13 大数据时代背景下数字内容生产行业的技术变迁
- TF12 语言认知与知识计算
- TF11 容器化和Service Mesh实践
- TF10 AI在智慧媒体领域的应用
- TF09 人机对话的产业应用与技术发展
- TF08 企业数据安全建设实践
- TF07 大数据在新零售中的应用
- TF06 工程师职业发展及组织文化概况
- TF05 区块链技术与工程实践研讨会
- TF04 纵论AI在问答、机器翻译、自动驾驶、人脸识别中的应用
- TF03 大数据系统与应用
- TF02 人工智能时代的互联网运维
会议主席
谭晓生
中国计算机学会副秘书长,360集团技术总裁、首席安全官。先后任3721技术开发总监、雅虎中国技术开发总监、雅虎中国CTO、阿里巴巴-雅虎中国技术研发部总监。曾任MySpace CTO兼任COO。2009年加入奇虎360,担任副总裁。现任360集团技术总裁、首席安全官。自2003年开始着手校园招聘工作,历年招聘培养了超过300名大学生,这些学生现在广泛分布在百度、腾讯、阿里巴巴、新浪等互联网公司,在互联网技术圈中有“谭校长”的称号。
特邀讲者
潘亮
主题报告二:阿里巴巴数据安全实践
主题简介:人类开始进入到一个以创新驱动的数据时代,实现尊重和保护用户信息基础上的数据有效利用将是每一家企业的必修课。作为拥有大量用户的互联网企业,“客户第一”是阿里巴巴的核心价值观,我们始终高度重视用户数据安全和个人信息保护。阿里巴巴自2012年底投入巨大的人力物力致力于企业数据安全保障体系建设,个人信息保护更是数据安全工作的重中之重。2016年11月7日《中华人民共和国网络安全法》发布后,阿里巴巴严格按照法律要求,进一步健全用户信息保护机制,在集团内部基本形成了组织完备、规则明确、执行有力的数据安全及个人信息保护制度体系。
个人简介:潘亮,14年大型企业数据应用体系建设和数据安全管理经验,所服务的客户覆盖互联网、金融、证券、制造等多个行业。于2013年加入阿里巴巴,负责阿里巴巴集团数据安全规范与解决方案工作,专注于阿里巴巴集团业务数据化和数据业务化过程中所产生的数据安全风险研究与改进,推动了阿里巴巴集团内部数据安全管理能力的提升和生态圈数据共享/开放安全秩序的建立。近年来专注于大数据、云计算环境下数据安全、用户隐私保护、数据跨境的研究和实践。
陈少涵
主题报告三:从DLP到基于人工智能的ITP内部威胁主动防护
主题简介:当今,网络安全边界变得模糊并趋于消失,企业数据资产暴露在大量的漏洞和风险中。来自外部的网络攻击已经不是数据安全的唯一途径,内部威胁正逐渐成为企业核心资产泄露的关键因素。未来的安全将是人和人的对抗,网络安全防御技术必须从传统的、基于规则的检测技术,向以人工智能技术为基础的、基于"人"的行为分析、能够感知内部威胁的技术方向演进。天空卫士ITP(内部威胁防护)技术,在全球范围首家实现基于内容的安全引擎和用户行为分析引擎的智能融合,用户行为分析的结果将直接作用于内容安全引擎的策略执行,同时内容安全引擎所捕获的行为数据反哺于用户行为分析引擎,双擎合一将能更好地保护企业数据资产安全。
个人简介:陈少涵,美国西北大学硕士学位,长期致力于先进信息安全技术的研究与创新,带领天空卫士研发团队设计开发了UCS(统一内容安全)、ITP(内部威胁防护)等新一代数据安全技术。在网络安全领域有超过15年的工作经验,曾任美国Websense公司全球高级研发总监。
钱业斐
主题报告四视频:大型互联网企业大数据安全实践
主题简介:全球互联网正在从IT时代走向DT时代, Hadoop作为大型互联网企业存储数据的核心产品,存有大量企业敏感数据。但是,Hadoop在设计之初没有过多考虑安全性问题,造成安全功能不完善,存在很多安全风险。而同时,众所周知的是,在企业敏感信息泄露事件中,内部人员泄露占有很高的比例。随着大型互联网业务规模迅猛增长,企业一方面要应对日益激增的数据量,另一方面还需打造更加安全的技术体系,避免海量数据泄露。因此大数据体系的安全挑战十分巨大。
个人简介:钱业斐,长期致力于大型企业全球化安全能力建设。在滴滴带领团队致力于保障数据安全,探求体验与效率并存的解决方案和能力建设。熟悉基础架构、网络安全、数据安全、IT运营和安全审计等领域,曾担任阿里巴巴集团安全体系能力输出负责人、华为企业业务安全与运营COE能力建设负责人、绿盟科技资深安全顾问。
戴鹏飞
主题报告五:美团点评数据安全建设
主题简介:过去十几年间,我们亲眼见证了科技的高速发展,诸多互联网服务给我们生活方式带来了巨大的变化。而技术和安全问题在这期间也不断的演进,新的威胁和新的治理思路层出不穷,哪些是新的技术变革,我们需要跟上时代的发展,哪些是新瓶装旧酒,实际上不变应万变。
个人简介:戴鹏飞,先后任职于卫士通、绿盟、蚂蚁金服,现任美团数据安全研究员。
特邀嘉宾
唐宇
京东安全治理方向负责人,曾任新加坡星展银行助理副总裁,银天下科技副总,在网络安全有超过15年的工作经验。长期专注于互联网甲方信息安全管理,对于信息安全业务赋能,安全战略规划,体系建设,安全价值可视化有多年实战经验。