HunCERT - Mesterséges Intelligencia Nap

09:00 - 09:05

Köszöntő

Ormos Pál, SZTAKI/HunCERT

09:10 - 09:20

Bemutatkozik a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium (MILAB)

Érdi-Krausz Gábor, SZTAKI

09:20 -09:40

MILAB Biztonság és Személyes adatok védelme alprojekt

Ferenc Rudolf, Szegedi Tudományegyetem

09:45 - 10:05

A Mesterséges Intelligencia adatvédelmi vonatkozása

Az előadás célja a mesterséges intelligencia adatvédelmi aspektusainak vizsgálata. Ennek keretében kitérünk a mesterséges intelligencia fogalmára. E tekintetben megjegyzendő az Európai Adatvédelmi Testület és az európai adatvédelmi biztos 5/2021. számú közös véleménye, amelyben kiemelik, hogy a 2021 áprilisában kiadott, A mesterséges intelligenciáról szóló jogszabályra irányuló javaslatnak fontos adatvédelmi vonatkozásai vannak, ugyanakkor aggályosnak tartják a technológia biometrikus azonosítás céljára történő felhasználását. Ezzel szoros összefüggésben kívánjuk bemutatni az MI alkalmazások kockázat alapú kategorizálását a javaslat alapján. Ezen túlmenően kitérünk a technológia, személyes adatok kezelésére vonatkozó elvekre (közelebbről a célhoz kötöttség, az adattakarékosság és a korlátozott tárolhatóság elve), valamint az érintetti jogokra gyakorolt hatására az általános adatvédelmi rendelet tükrében. Végezetül pedig a feltárt adatvédelmi aggályok megoldására fókuszálunk.

dr. Stefán Ibolya, Miskolci Egyetem

10:10 - 10:30

Az online platformok által alkalmazott mesterségesintelligencia-alapú tartalomszűrés szabályozási kérdései?

Az online kommunikáció jelentőségének exponenciális növekedésével az online tartalommoderálás hatása a demokratikus diskurzusokra nem elhanyagolható. A jelenlegi technológiai fejlettségi szinten a moderálásra használt algoritmusok sok fals negatív (alulmoderálás) és sok fals pozitív (túlmoderálás) eredményt generálnak, amelyek közül egyik sem szerencsés, így meg kell találni azt az egyensúlyi állapotot, amely a kettő között helyezkedik el. A túlmoderálás végső soron a közéleti eseményekkel kapcsolatos magáncenzúrává alakulhat, amelyben a közbeszéd szempontjából értékes tartalmak kihullanak a rostán. Az előadás a kapcsolódó nemzetközi és hazai szakirodalmat elemezve mutatja be, hogy milyen hatással lehet a mesterséges intelligencián alapuló tartalomszűrés alkalmazása a demokratikus diskurzusok minőségére, illetve milyen kockázatokkal jár a szólásszabadság szempontjából, ha ezek az eszközök nem megfelelően vannak konfigurálva. Az állami szerepvállalás oldaláról azt szükséges vizsgálni, hogy hol van lehetőség a jogalkotó részéről olyan szabályozói beavatkozásra, amely védi a demokratikus diskurzusokat, viszont nem korlátozza szükségtelenül a technológiai fejlődést, míg a platformok esetében a harmadik személyek által elhelyezett tartalomért, valamint a túlmoderálásért viselt felelősség kölcsönhatásairól érdemes szót ejteni.

dr. Sorbán Kinga, Nemzeti Közszolgálati Egyetem

10:30 - 10:45

Szünet

10:45 - 11:05

HW agy, FPGA alapú mesterséges intelligencia

Mesterséges intelligencia egy olyan feladat, ami különlegesen illik az FPGA hardverre, mivel a MI masszív párhuzamosságra épít. Az elmúlt 10 évben ezt a feladatot elsősorban a GPU-k látták el, viszont a harmadik generációs mesterséges neurális hálózatok előretörésével újra reflektor fénybe kerültek az FPGA-k. Ebben az előadásban bemutatom a FPGA-k egyedi architektúráját és azt, hogy ez az architektúra milyen lehetőségeket ad a mesterséges intelligencia effektív implementációjára.

Nagy Balázs, AITIA

11:10 - 11:30

Poszt-kvantum kriptográfiai algoritmusok elemzése

A nagy teljesítményű kvantumszámítógépek megjelenése - bármennyire aktívan kutatott területről is legyen szó - még várat magára. Azonban a kriptográfiai szakértőknek és általában az informatikai biztonsággal foglalkozó szakembereknek érdemes felkészülni ezek megjelenésére. Az előadás során áttekintjük, hogy a nagy teljesítényű kvantumszámítógépek megjelenése milyen hatással lenne a jelenleg használt kriptográfiai eljárásokra, mi az, ami biztonságos marad, és ami nem, azt milyen alternatív megoldásokkal helyettesíthetjük a jövőben.

Zentai Dániel, Nemzeti Kibervédelmi Intézet

11:35 - 11:55

Kézírás és hangzó szöveg digitalizálása mesterséges intelligenciával

Napjainkban a mesterséges intelligencia eszközeivel egyre több módunk van arra, hogy feldolgozzunk és digitálisan kereshetővé tegyünk adatokat. A Digitális Örökség Nemzeti Laboratóriumban egyik célunk, hogy az utókor számára is felhasználhatóvá tegyük nyelvi emlékeinket. Ezzel kapcsolatban több irányban is végzünk kutatásokat. Előadásunkban a két főbb irányunkról fogunk beszélni: milyen kihívásokat rejtenek a feladatok, milyen eszközök vannak rá, és milyen kimenetek reálisak.

Dömötör Andrea, Lévai Dániel , ELTE BTK

11:55 - 13:00

Ebédidő

13:00 - 13:20

Néhány kibertámadási lehetőség a mesterséges intelligencia használatával

A mesterséges intelligencia technológia számos katonai felhasználási lehetősége közül a kibertámadások területét igyekszem közérthető formában áttekinteni.

Az előadás első részében felvázolom, hogy milyen újdonságokkal rendelkezik ez a módszer a hagyományos kiber-támadásokkal szemben, tehát, hogy milyen távlatokat nyit a mesterséges intelligencia kiber-fegyverként történő bevetése.

Az előadás központi részét három konkrét példa működésének bemutatása képezi:

• Az IBM laborja által bemutatott DeepLocker;
• egy cseh egyetemi fejlesztésű raj-vírus;
• valamint egy működő Captcha-feltörési szisztéma.

Zárásként némi reményt is szeretnék felvillantani kimondva, hogy igenis lehetséges hatékony védelem az ilyen újszerű támadások ellen – ám csakis a mesterséges intelligencia kibervédelmi alkalmazásával.

Fehér András Tibor őrnagy, Nemzeti Közszolgálati Egyetem

13:25 - 13:45

Mesterséges intelligencia és kulturális örökség

Palkó Gábor, Indig Balázs, ELTE BTK

13:50 - 14:10

Hogyan segít a gépi tanulás a malware kommunikáció felismerésében?

Ma már az internetes kommunikáció nagy része titkosított. A kapcsolatok visszafejtése számos biztonsági és egyéb kérdést és problémát vet fel.
Bizonyos TLS forgalmat nem is lehet visszafejteni. A védelmi oldalon mégis jó lenne "felfedezni", ha malware szeretne "haza szólni", anélkül, hogy az adott üzenetváltást teljes egészében visszafejtenénk.

Az előadás azt mutatja be, hogyan fog tudni ebben és a TLS ujjlenyomatok detektálásában a gépi tanulás segíteni.

Ács György, Cisco

14:15 - 14:35

Szünet

14:45 - 15:05

Simplegal előadása

Necz Dániel ügyvéd

15:10- 15:30

Felkérés alatt

15:35 - 15:55

16:00 - 16:30

Kvízjáték

Levezeti: Bencze Zoltán, INTEGRITY Kft.