Gary McGraw
Co-Fundador do Berryville Institute of Machine Learning
Gary McGraw é cofundador do Berryville Institute of Machine Learning, especialista em segurança de software e aprendizado de máquina. Autor de oito livros best-sellers, editor da série Addison-Wesley Software Security, ele já publicou mais de 100 artigos revisados. Atua em conselhos de diversas empresas de tecnologia e foi consultor de companhias adquiridas por gigantes como Synopsys, HP e Twitter. Produziu o podcast Silver Bullet por 13 anos e tem PhD em Ciência Cognitiva e Ciência da Computação pela Indiana University.
Palestra: “Por que a segurança do aprendizado de máquina afeta a todos”
O Machine Learning, a forma mais popular de Inteligência Artificial, parece ter feito um progresso impressionante em muitas tarefas, incluindo classificação de imagens, tradução automática, controle de veículos autônomos, jogos complexos, incluindo xadrez, Go e videogames Atari, e muito mais. Isso levou a uma cobertura da imprensa popular de tirar o fôlego sobre Inteligência Artificial e elevou o aprendizado profundo a um status quase mágico aos olhos de muitos. ML, especialmente do tipo aprendizado profundo, não é mágica, no entanto. ML se tornou tão popular que sua aplicação, embora muitas vezes mal compreendida e parcialmente motivada pelo hype, está explodindo. Quer você saiba ou não, é muito provável que esteja usando tecnologia de aprendizado de máquina hoje. Na minha opinião, isso não é necessariamente uma coisa boa. Estou preocupado com o risco sistemático invocado pela adoção de ML de forma aleatória. Nossa pesquisa no Berryville Institute of Machine Learning (BIIML) é focada em entender e categorizar os riscos de engenharia de segurança introduzidos pelo ML no nível de design. Esta palestra, voltada para um público geral de pessoas não técnicas, foca nos resultados de uma análise de risco arquitetônico (às vezes chamada de modelo de ameaça) de sistemas de ML em geral. Uma lista dos cinco principais (de 78 conhecidos) riscos de segurança de ML será apresentada.
