有几个领域使用统计方法和概率论。

• 入侵检测已经提到过
• 您提到了 SSH 指纹识别，它涉及非常大的流量分析领域。今年 Oakland Security & Privacy 上有一篇论文，他们用它来解密加密的 VoIP。
• 另一个方面是边信道分析，您可以在其中探测系统并测量时间等，以根据统计模式推断秘密。您可以攻击智能卡、远程身份验证服务或在云中您旁边的虚拟机上运行的加密，从缓存时间推断密钥。
• 概率论也用于信誉系统，例如 p2p 共享系统或在为传感器网络设计基于信誉的路由协议时。您将信任分配为另一个设备将按预期运行的概率/估计，并根据不同类别的输入（如建议或观察到的操作）修改该值。
• 还有一个（次要）领域是开发安全指标。metricon 会议论文可以让您对该领域有所了解。他们使用统计分析和概率论来衡量安全程序或特定程序，以估计未来的结果。

附录：如果您询问安全领域未来的潜在工作领域，但没有安全背景，我会推荐信任管理和声誉系统领域。进入这个相当活跃的话题很容易，而且许多现有的作品都是临时性的。关于其他选项...流量分析非常古老。一些伟大的攻击是可能的，但没有太多的研究空间。侧信道攻击与此类似，但硬件攻击领域除外。您可以在那里找到研究职位和行业工作，但您还需要强大的电气工程技能。对于 Crypto，你需要非常好的数学技能，而且研究之外的职位很少。IDS 研究大多已死，但 IDS 行业正在蓬勃发展（如防病毒）。

入侵检测系统确实很适合统计。

我遇到的一个有趣的例子：

在基于主机的 IDS 中，跟踪和统计分析应用程序的系统调用。一种有趣的方法是将系统调用成对、三元组等进行分组，然后在应用程序遇到攻击时观察它们的行为。

看看这个：

P. Astithas、V. Pappas、B. Maglaris，“通过监控系统进程检测入侵”，第 8 届 HPOVUA 网络和系统管理全体研讨会论文集，德国柏林，2001 年 6 月。（这是一个后记文件）

您还可能会发现使用高速网络完成的有趣分析工作，其中专用网络处理器捕获大量流量。从理论上讲，这种分析可以揭示正在进行的 DDoS 攻击并用于部署动态过滤。

我还建议在RAID（入侵检测最新进展国际研讨会）的会议记录中寻找有趣的想法。据我所见，其中大部分都可以在线免费访问

除了其他人提到的事情之外，对安全性（在统计方面）具有一定重要性的另一个领域是一般概率。例如，计算一定长度的可能密码的数量以创建需要在暴力攻击中迭代的“密钥大小”。您还可以对人们选择某些密码而不是其他密码的可能性进行建模，从而使您的“暴力破解”方法比简单的迭代更有效。即人们使用一个专有名词（或一般来说只是英语单词）的密码，然后可能后面跟一些数字，而不是真正的“随机”密码。

密码学需要大量的统计数据。从中世纪（以及之前？）开始，密码就被统计手段破解了。

现在，他们需要符合统计分布的伪随机数生成器。需要遵守某些规则的散列函数。

此外，隐写分析使用统计工具来构建预言机，以确定某些内容是否包含秘密信息。

那么异常行为检测也是一个很好的话题，不仅可以用于入侵检测，还可以用于盗窃检测、恐怖主义缓解等。