美国国家安全局授予的这笔资金将用于支持该团队的研究项目，即开发一种新型恶意软件检测系统，该系统使用自主方法为网络安全分析师提供服务。|图片:盖蒂图片社
美国国家网络安全学术卓越中心(位于国家安全局内)向德克萨斯农工大学计算机科学与工程系提供了一笔赠款(H98230-22-1-0234)德州农工大学网络安全中心．这些资金将支持一个研究项目，重点是网络安全系统的自动化风险检测和缓解。
该项目由该系教授Drew Hamilton博士和Nitesh Saxena博士，以及德州农工大学网络安全中心的研究工程师Chris Lanclos和Kohler Smallwood领导。
“自动化风险检测和缓解是许多不同系统网络安全的未来，但必须进行广泛的研究，以解决开发自主系统的挑战，”Hamilton说。
该研究将专注于为网络安全分析师开发一种新型恶意软件检测系统，该系统使用基于机器学习和深度学习技术最新进展的自主方法。
目前的自动化系统通常只对具有预定响应的特定事件作出响应。相比之下，自主系统可以确定是否需要行动计划，并根据在管理周期的每个步骤中收集的基本信息，为潜在的恶意软件威胁制定合乎逻辑的答案。随着自动化网络攻击数量的迅速增加，自主计算机系统防御需要迅速响应和防御恶意软件。
Saxena说:“这项研究解决了自主安全研究社区中多个感兴趣的领域，并探索了使用尖端人工智能技术检测恶意软件的其他方法。”
作为全美仅有的9所被指定为网络作战、网络研究和网络防御教育学术卓越中心的大学之一，这项工作有助于大学在网络安全方面的领导和卓越的整体愿景。