报告人：韩进 Jin Han，信息安全博士、硅谷知名区块链公司创始人兼 CTO、前 Twitter 产品安全和应用安全团队负责人
Email: jinhanphd@gmail.com
时间：7 月 6 日，10:00-11:30
地点：复旦大学张江校区软件楼 102 室第二会议室
联系人：韩伟力 wlhan@fudan.edu.cn
简介：
社交网络无时无刻不受到黑客（盗号、盗取信用卡、发垃圾信息) 的攻击。黑客的目的是盗取用户信息或者给用户发送垃圾信息。黑客有他们自己的各种资源，有很多资金、便宜的劳动力、已经被感染的僵尸机器和账号，和病毒网络。保护用户是一件非常有挑战的对抗机器学习问题 (adversarial learning). 保护用户必须从产品需求和用户规模去考虑方法。过去几年间，Twitter 建立了一个统一的、可扩展的、大规模的实时机器学习系统来保护我们的用户和社交图谱 (social graph)。
Twitter 的安全检测和防御系统对于任何一个 Twitter 用户的读和写的操作进行分类学习和检查。目前每秒发推数约为 8000，每天约有 7 亿推，产生将近千亿次的检测。这个系统奠定了 Twitter 整个安全架构的基础，在此之上可以进行多种应用如反垃圾和假账号检测甚至于实时屏蔽 iOS 和安卓 app bugs。该系统产生的很多新的信号和特征也为进一步的基于机器学习 (machine learning) 的智能检测分析系统奠定了基础。该系统最早源于 Facebook 安全团队，之后也被其他硅谷公司所广泛采用，比如 Dropbox, Snapchat, Airbnb, Uber, LinkedIn, 和腾讯微信。
嘉宾简介：
韩进，信息安全博士，硅谷知名区块链公司创始人兼 CTO，前 Twitter 产品安全和应用安全团队负责人。作为一个具有十余年安全经验的资深全栈工程师和技术主管，韩进曾出任多家区块链创业公司的安全顾问，指导并协助多家区块链交易所，钱包，以及矿池成功上线产品。韩进拥有复旦大学软件工程及爱尔兰都柏林大学的计算机理论双学士学位，复旦大学硕士，并在新加坡管理大学取得信息安全博士学位。韩进带领并主导 Twitter 安全团队实现的实时安全检测和防御系统，结合先进的检测算法以及机器学习，成功降低了 Twitter 95% 的 spam 和 abuse，彻底扭转了整个公司在 Safety 和 Abuse 方面的公众媒体形象。
