澳洲安全分析COMP90073Security Analytics课程介绍

安全分析

COMP90073

Security Analytics

学习目标

课程内容：

随着我们在生活的各个方面越来越依赖网络，保护这些网络的任务变得更加困难。数据的绝对数量和攻击的复杂性很快使手动分析变得不可行。信息安全智能分析将研究我们如何自动分析此类数据，以更好地检测和预测我们网络和组织内的安全事件和漏洞。

课程的第一部分将介绍在实践中与检测不同类型的安全威胁相关的数据源类型。例如：操作系统日志、web服务器日志、包跟踪、流记录和深度包检查跟踪。课程的第二部分将介绍广泛用于网络安全分析的机器学习方法。具体的无监督机器学习技术将被更详细地涵盖，其中包括异常检测，警报关联和入侵检测的方法。课程的第三部分将根据安全威胁演变的最新趋势，介绍安全分析研究的一些理论挑战和新出现的问题。

课程将要研究的新出现的挑战和问题的典型例子包括隐私保护分析、对抗性机器学习、概念漂移和监控关键基础设施的新应用。

学习成果：

完成本课程后，学生应该能够：

1、评估不同类型的监控数据对于检测安全事件的适用性；

2、描述和实施一系列用于安全分析的模式识别和机器学习算法；

3、选择适合给定安全分析任务的算法；

4、将模式识别和机器学习技术应用于重要的安全分析任务；

5、基于准确性和效率，评估安全分析的计算技术，以解决现实世界中的问题；

6、讨论安全分析研究的理论挑战和新兴趋势。

课程评估：

1、基于规划和研究的项目，第5周，15%。

2、基于规划和研究的项目，第11周，25%。

3、期末考试，2小时，60%。

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