柳厅文

中国科学院信息工程研究所 研究员

中国科学院大学 岗位教授

国家重点研发计划青年科学家项目负责人，担任中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员、中国指挥与控制学会信息融合专委会委员，入选2020年中国科学院青年创新促进会会员。主持重点研发、中科院先导、装备预研等10余项重大科研课题，在保密、公安等业务部门应用并取得显著效果，获得省部级科技进步二等奖，近三年发表CCF-A/B类论文30余篇。 

报告题目：知识图谱赋能匿名化网络公害治理

匿名化手段在实施网络公害的网络通信、消息联络、信息发布、交易支付等环节广泛使用，加剧了公害数据的隐蔽化和碎片化程度，增加了网络公害发现、取证和溯源难度。知识图谱是一种大规模语义网络知识库，能更好地组织、管理和理解海量数据。能否通过抽取公害数据中的相关实体及其关系来构建知识图谱，并基于大规模知识图谱的推理和挖掘，提升匿名化网络公害的治理水平？本报告介绍了一些当前的探索工作，期望引起学界的关注和讨论。

吴桦

东南大学 网络空间安全学院副教授

江苏省泛在网络安全工程研究中心 副主任

江苏省大数据专家委员会 委员

研究内容包括加密流量分析、网络公害识别、网络性能评估与优化、网络安全态势感知等。在国内外重要学术期刊和会议上发表论文40余篇，2020年获得CCF互联网专业委员会颁发的优秀论文奖，授权发明专利十余项。参与获得2014年江苏省科技进步二等奖，2021年江苏省科技进步一等奖。

报告题目：网络公害识别关键技术研究

从加密传输的数据中对网络公害进行识别并追踪，已成为网络管理中亟待解决的问题。既要保护普通网民的隐私，也要及时发现危害国家和社会安全的公害信息，这需要能够在不解密数据的前提下精准识别流量中被加密公害内容。本报告讨论基于加密流量分析的网络公害识别方法，包括开放环境中公害视频的精准识别，有害网站和细粒度网页识别，以及社交软件中用户行为识别的关键技术，本报告也将讨论网络协议演进给网络公害识别带来的挑战。

王永剑

公安部第三研究所 副研究员

中国人民公安大学信息网络安全学院兼职硕士生导师。长期从事网络空间公共安全治理工作。作为负责人承担国家科技支撑计划项目、973项目、公安部重点研发计划项目等国家级省部级项目。作为主要完成人，获得公安部科学技术奖一等奖一项；作为第一完成人，获得公安部科技技术奖三等奖两项，在网络空间公共安全治理和风险防控相关的技术、业务领域具有丰富的实战经验。

报告题目：新应用背景下网络公害行为发现与分析

近年来，区块链等新应用呈现快速发展趋势，周边生态体系日趋完善。我国通过组织区块链专项等，推动了相关技术的落地应用。依托区块链技术衍生的应用场景层出不穷，与此同时，有害信息、网络赌博等网络公害也逐步在这一类平台出现，给监管工作带来极大挑战。本次报告围绕这一主题，重点介绍区块链等新应用背景下，网络公害行为的形态演化，以及相关的发现、分析技术。

魏薇

中国信息通信研究院安全所 副所长

正高级工程师，在数据安全、网络安全、人工智能安全等领域研究多年，多次牵头承担国家和部委的重要研究课题、撰写国内和国际标准、主持技术平台建设，曾获得中国通信学会“网络与信息安全杰出人才奖”，获得国家标准化委员会、中国通信标准化协会、中国通信学会等颁发的技术奖励以及多个部门的感谢信。

报告题目：数据安全治理实践与思考

数字经济时代，数据已成为核心生产要素和基础性战略资源，数据安全问题日益凸显，对用户权益、社会稳定乃至国家安全带来严重威胁，数据安全已成为事关国家安全和经济社会发展的重大议题。面对日益严峻的数据安全态势，着力解决数据安全领域的突出问题迫在眉睫。本报告讨论当前数据安全面临的风险挑战，世界主要国家在数据安全治理方面的经验举措以及我国数据安全治理和产业发展最新动向，并提出下一步数据安全工作的思考和展望。

孟昌华

蚂蚁集团 安全服务智能部总监

长期从事AI在安全场景的算法研发和落地应用，推动交互式风控、大规模实时图在蚂蚁支付安全的大量应用。目前带队负责对抗机器学习、全网巡检、智能审理等方向，开放AI安全对抗检测平台“蚁鉴”。曾带领团队获得KDD CUP等多项顶级赛事的冠军，并在NeurIPS、CVPR等多个人工智能顶会上发表多篇学术论文。

报告题目：网络黑灰产发现与定性AI实践

赌诈洗等黑产呈现体系化、专业化分工，并大量依赖网站/APP应用/小程序等网络工具。而网络世界，各种应用工具层出不穷、形态内容各异，如何从海量应用中快速发现黑灰产工具，并且在复杂内容上进行精准定性是实际应用的一大挑战；报告将从应用落地的角度，介绍基于可信AI的IMAGE风控体系，如何与黑灰产博弈对抗，提升网络黑产工具发现定性的准确率和覆盖率，进而提升业务和网络世界的治理效率。

李龙

腾讯 安全策略高级研究员

长期专注于腾讯业务安全领域的人机对抗，负责过账号安全、全网自动机威胁感知、防水墙等项目，对基于流量检测恶意资源、恶意行为方面有深入的研究，通过流量检测能力在业务安全对抗场景中的应用有着多年丰富的经验积累。

报告题目：加密流量分析技术在业务安全对抗中的应用

随着对抗的升级，网络公害技术逐渐模块化、平台化、加密化；作恶资源也从独占到共享演变，面对着网络公害技术、资源的升级，业务安全风控应该如何应对？本次报告从加密流量分析角度出发，分析网络公害技术、资源的变化趋势，研究如何结合数据、情报、验证码和加密流量分析对恶意自动机流量进行多维度检测和打击的解决方案和实践经验。