Nesta oficina, demonstraremos como a aprendizagem de máquina (machine learning – ML) pode fortalecer sistemas de detecção de intrusão (intrusion detection systems – IDS) e permitir a detecção de ataques cibernéticos mais complexos. Abordaremos, de maneira prática e com atividades hands-on, as principais técnicas de aprendizagem utilizadas em IDSs do estado da arte, bem como os conceitos essenciais de machine learning para facilitar a compreensão dessas técnicas.
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Mini-bio: Henrique Ferraz Arcoverde é um especialista em cibersegurança com mais de 15 anos de experiência na área. Ele possui Mestrado em Ciência da Computação pelo Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco (CIn/UFPE) e atualmente está cursando um Doutorado na mesma área no CIn/UFPE. Henrique atua como CTO na Tempest Security Intelligence, uma destacada empresa de cibersegurança no Brasil. Sua expertise reside em identificar e mitigar vulnerabilidades de segurança e implementar mecanismos de detecção de intrusões. Com uma paixão por se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias do setor, Henrique contribui ativamente para o avanço da cibersegurança por meio de pesquisa e aplicações práticas.
Mini-bio: Paulo Freitas de Araujo Filho é engenheiro eletrônico e mestre em Ciência da Computação pela UFPE, doutor em Ciência da Computação pela UFPE e doutor em Engenharia Elétrica pela École de Technologie Supérieure (ÉTS, Canadá). Com publicações de artigos e patentes na área, Paulo foi um dos dois pesquisadores selecionados mundialmente, em 2022, para a prestigiosa Microsoft Research Ph.D. Fellowship na área de segurança, privacidade e criptografia. Recebeu o prêmio de melhor tese de doutorado de 2023 pelo Concurso de Teses e Dissertações (CTD) do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC) 2024, e conquistou o segundo lugar no CTD do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC) 2024. Desde 2023, atua como docente no CIn-UFPE. Seus principais interesses de pesquisa são cibersegurança, sistemas de detecção de intrusão, inteligência artificial e ataques adversariais.
Mini-bio: Paulo Matana da Rocha é bacharel em Ciência da Computação com ênfase em Ciências de Dados pela Universidade de São Paulo (USP) e mestrando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Ele atua no time de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) da Tempest Security Intelligence, onde trabalha no desenvolvimento de sistemas de detecção de intrusão em ambientes corporativos utilizando machine learning.
Mini-bio: Júlio Cesar Farias da Luz atua no time de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) da Tempest Security Intelligence e é estudante de graduação em Engenharia da Computação pela UFPE. Sua área de interesse de pesquisa inclui sistemas de detecção de intrusão e outras aplicações de inteligência artificial voltadas para cibersegurança.
Formato da oficina: Presencial.
Quando? Segunda-feira, 16 de setembro de 2024
Horário? Das 09:00 até as 17:30
Quantidade máxima de participantes da oficina: 40 pessoas.
Pré-Requisitos de equipamento e configuração dos participantes para participação na oficina:
Pré-requisitos de conhecimento dos participantes para participação na oficina:
