清华大学·网络与信息安全实验室 (NISL)

实验室隶属于清华大学网络研究院,专注于网络空间安全教学与研究,解决国家和业界安全问题。
实验室承担多项国家和企业重要课题,在国际顶级学术会议发表多篇论文,成果在业界产生了广泛影响力。
实验室提供一流的研究环境与实验条件,创造宽松自由的研究、探索和讨论氛围,提供国际、国内顶尖合作平台。
实验室孕育“蓝莲花”“紫荆花”等知名战队,参与组织XCTF、BCTF、天府杯等赛事,发起了网安国际学术论坛InForSec。

动态

2020年3月 - 论文 FANS: Fuzzing Android Native System Services via Automated Interface Analysis 被 USENIX Security 2020 录用。

2020年2月 - 论文 CDN Judo: Breaking the CDN DoS Protection with Itself 被 NDSS 2020 录用。 </p>

2020年2月 - 论文 A Large-Scale Empirical Study on Vulnerability Distribution within Projects and the Lessons Learned 被 ICSE 2020 录用。

2019年11月 - 论文 DRAMD: Detect Advanced DRAM-based Stealthy Communication Channels with Neural Networks 被 INFOCOM 2020 录用。

2019年6月 - 论文 GreyOne: Data Flow Sensitive Fuzzing 被 USENIX Security 2020 录用。

2019年5月 - 论文 MOpt: Optimize Mutation Scheduling for Fuzzers 被 USENIX Security 2019 录用。

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公告

实验室长期欢迎对安全感兴趣的同学们加入,包括本科实习生、客座研究生、博士后等。

实验室有多个教职岗位虚位以待。

Web安全

Cookie完整性,HTTP/HTTPS安全...

网络安全

网络协议安全性分析与设计、SDN 安全、5G安全、IPv6安全等

系统安全

区块链安全、物联网/工控系统漏洞挖掘、安全态势感知等

软件安全

漏洞分析、挖掘、利用及防护,恶意代码分析与检测等。

数据驱动安全

大数据分析、网络入侵检测、地下产业检测等。

人工智能安全

基于人工智能的安全分析,人工智能安全性分析。