全球信息系统的安全性并不局限于网站和数据存储。最近的网络安全的担忧甚至扩展到确保生物医学设备,例如心脏起搏器,不能砍减少电池寿命。

斯文本科技大学的网络安全实验室包括所有方面的数据安全。这是从事研发技术来保护我们的当前和未来的信息系统和网络。这些范围从技术安全的个人信息的保护关键基础设施。

重点领域和功能

网络安全实验室解决今天的技术漏洞,试图预测未来的。

为此,我们的研究与开发:

  • 提供强大的身份验证和识别与普及设备不受控制的环境和有限的特殊设施
  • 确保信息隐私、完整性和健壮性的用户信息和通信技术。

我们特别感兴趣的领域包括:

  • 可伸缩的值得信赖的系统
  • 系统生命周期评价
  • 打击恶意软件和僵尸网络
  • 时序要求严格的系统的生存能力
  • 情境理解和攻击属性
  • Privacy-aware安全
  • 预测网络安全态势
  • 安全加速指状突起——共享数据和信息安全
  • 物联网、传感器和操作技术(OT)相关的安全
  • 身份和访问管理(用户是最薄弱的环节)
  • 云安全
  • 数据安全管理
  • 卫生设备安全
  • 区块链
  • CPS /物联网安全。

案例研究

项目1:安全应用程序的网络流量分类

互联网流量数据呈几何级数增长,每年交通分类已成为互联网安全的根本途径。以抵御严重的网络攻击和减少他们的损失,这个项目旨在开发一套创新的解决方案涉及四个主要方面:

  • 实时解决问题:开发新的网络流量分类技术复杂的交通及时、准确地进行分类。
  • 解决可伸缩性问题:开发新技术来处理大量的交通数据,使可伸缩的网络流量分类。
  • 解决鲁棒性问题:开发健壮的分类技术,有能力识别未知的交通流量。
  • 解决隐私问题:开发安全的分类算法,可以保护网络用户的私人信息的过程分析。

拟议的模型和技术是澳大利亚的重要增强保护关键基础设施对恶意网络攻击和所有澳大利亚人的工作和日常生活。

项目2:细粒度的异常行为识别预测网络内部的网络攻击

网络内部攻击被高亮显示为“最具破坏性的风险”在澳大利亚的网络安全策略,于2016年出版。内部攻击者的智慧是研究和解决。该项目将发展创新的方法预测网络内部攻击有效保护政府的大规模私人网络,企业和行业。

这网络安全实验室项目,由DST组和在与迪肯大学合作进行的,将设计一种新颖的细粒度的异常行为识别系统来预测网络内部攻击,这可能对澳大利亚政府和企业构成威胁。

这个项目将分析大行为数据,进行实时决策,并学习不同的行为特性,和发展系统通过:

  • 新数据驱动的安全分析技术,处理多样、复杂、大量的网络和主机数据,捕捉不同行为的内部用户。
  • 一个新的智能和自我进化系统,打击一个进化内幕的行为,能够跟踪和更新减少假阳性的时变特性。
  • 决定聚合的新的优化方法,有效地结合预测产生的所有数据集,从而支持实时决策。
网络安全实验室
宣传册

网络安全实验室

网络安全实验室解决今天的技术vulnerablities,试图预测未来的。

我们最近的新闻

联系网络安全实验室

一般的询问,或者询问与网络安全实验室合作或协作,请联系实验室主任副教授张小君+ 61 3 92143823或通过junzhang@swinburne.edu.au博士、副主任盛温家宝+ 61 3 92143765或通过swen@swinburne.edu.au

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