清华大学网络与信息安全实验室

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

2023年11月 - 张超老师获得日本大川奖资助。

2023年10月 - 论文 SDFUZZ: Target States Driven Directed Fuzzing 被 USENIX Security 2024 录用。

2023年10月 - 论文 LABRADOR: Response Guided Directed Fuzzing for Black-box IoT Devices 被 IEEE S&P 2024 录用。

2023年10月 - 论文 Break the Wall from Bottom: Automated Discovery of Protocol-Level Evasion Vulnerabilities in Web Application Firewalls 被 IEEE S&P 2024 录用。

2023年10月 - 论文 Faster and Better: Detecting Vulnerabilities in Linux-based IoT Firmware with Optimized Reaching Definition Analysis 被 NDSS 2024 录用。

2023年10月 - 论文 EnclaveFuzz: Finding Vulnerabilities in SGX Applications 被 NDSS 2024 录用。

2023年10月 - 论文 Beyond the Surface: Uncovering the Unprotected Components of Android Against Overlay Attack 被 NDSS 2024 录用。

2023年10月 - 论文 REQSMINER: Automated Discovery of CDN Forwarding Request Inconsistencies and DoS Attacks with Grammar-based Fuzzing 被 NDSS 2024 录用。

2023年7月 - 论文 SHAPFUZZ: Efficient Fuzzing via Shapley-Guided Byte Selection 被 NDSS 2024 录用。

2023年7月 - 论文 One-bit Flip is All You Need: When Bit-flip Attack Meets Model Training 被 ICCV 2023 录用。

2023年7月 - 论文 Thunderkaller: Profiling and Improving the Performance of Syzkaller 被 ASE 2023 录用。

更多...

Web安全