深度学习如何赋能设备标识技术

黄胜蓝：武汉极意网络科技有限公司CTO

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黄胜蓝 ，现任武汉极意网络科技有限公司CTO。毕业于武汉大学，于2013年加入武汉极意网络科技有限公司，带领团队实现“行为式验证”安全模型，同时构建了高效、稳定的服务架构承载每天数十亿请求。多年来从事深度学习、机器学习及高并发架构领域研究，对于技术发展有深刻见解，善于将适合的新技术融入公司技术架构中。

演讲经历：【CTO讲堂】如何用Python一门语言通吃高性能并发、GPU计算和深度学习 https://www.csdn.net/article/2016-01-04/2826581

演讲主题：深度学习如何赋能设备标识技术

主题摘要：从早年基于Cookies的设备追踪技术，到近年“设备指纹”概念在广告及反欺诈领域的广泛传播，设备精准追踪一直都是互联网行业的热点问题之一。随着深度学习技术的应用在各行各业掀起巨大变革，本议题将探讨如何利用深度神经网络对各个设备信息进行关联建模，实现更精准且难以伪造的设备追踪技术。

听众受益

1. 了解传统设备追踪技术所存在的风险
   2.了解如何利用深度学习进行设备特性信息编码及交叉验证
   3.了解局部敏感哈希对于设备追踪鲁棒性提升