统计学方法在网络安全中的异常检测：NIDES案例

"本资源主要探讨了基于统计学方法的异常检测在计算机网络领域的应用，特别关注于SRI International开发的NIDES(Next-generation Intrusion Detection Expert System)系统，该系统通过对比用户的长期行为和短期行为模式来识别潜在的入侵行为。这种方法认识到，在人工智能发展相对缓慢的情况下，统计学方法在网络安全中扮演着重要角色。 课程由黄建华教授讲解，其电子邮件地址为jhhuang@ecust.edu.cn，课程内容涵盖了丰富的计算机与网络信息安全知识，包括网络基础知识、网络安全概述、系统安全与访问控制、数据加密、防火墙技术以及网络站点的安全。课程详细介绍了OSI模型，如其七层结构，包括物理层（如RS232/RJ45接口）、数据链路层（如HDLC和PPP协议，以及以太网和令牌环网的访问方法）等。 网络安全部分，教授引用了多本权威教材作为参考，如《信息与网络安全》、《网络安全原理与应用》、《计算机网络安全基础》等，强调了理论与实践的结合。课程旨在帮助学生理解网络通信的基本原理，掌握如何通过统计学方法来检测并应对网络环境中的异常，如通过长期行为与短期行为的差异来触发告警机制，以保护网络系统免受潜在威胁。 异常检测在实际应用中至关重要，它有助于及时发现网络入侵、欺诈行为或其他非正常活动，是维护网络安全策略不可或缺的一部分。通过学习这个主题，学生不仅可以提升网络安全意识，还能掌握一种实用的技术工具，为未来在IT行业中处理类似问题打下坚实基础。"