洞悉安全之基：计算机系统安全课程概览
拜读 PKUFlyingPig 先生的《CSDiy》一书，其中对计算机系统安全的课程着墨颇多，引人入胜。书中罗列了数所顶尖学府的计算机安全课程，如 UC Berkeley 的 CS161、MIT 的 6.1600 和 6.858，以及 Arizona State University 的 CSE365。这些课程各有千秋，但都旨在培养学生对计算机系统安全有深刻的理解和实践能力。其中，UC Berkeley 的 CS161 课程以其 Project2——设计并实现一个安全的文件分享系统——给我留下了深刻的印象。3000+ 行的代码量，是对设计能力和实现能力的双重考验。而 MIT 的 6.1600 课程则从认证安全、传输安全、平台安全、软件安全，以及人文社科的角度，全方位地剖析了计算机安全，让我对公钥私钥加密算法、哈希算法等概念有了更深刻的认识。此外，ASU 的 CSE365 课程以 CTF 的形式展开，寓教于乐，让学习者在挑战中不断提升自己的技能。这些课程不仅涵盖了理论知识，更注重实践操作，让学生在实际操作中掌握安全技能。例如，MIT 6.858 的 Lab3 通过混合符号执行来遍历程序的所有分支，直观展示了符号执行这种技术的使用方法。
安全攻防之道：实践与理论的交织
书中提及的课程，无一不强调实践的重要性。例如，MIT 6.858 课程的实验环境是一个 Web Application Zoobar，学生需要学习攻防技术并应用于该 Web Application。这种实践性的学习方式，能够让学生更好地理解安全漏洞的原理和利用方式。以 Lab 1 为例，学生需要探索 zoobar web application，并使用缓冲区溢出攻击来突破其安全属性。这种实践操作，能够让学生对缓冲区溢出攻击有更直观的认识。此外，Lab 2 则要求学生使用权限分离来改进 zoobar web application，从而防止一个组件被攻破后，攻击者控制整个 web application。这种设计上的改进，能够让学生更好地理解权限分离的重要性。而 Lab 3 则要求学生构建一个基于符号执行的程序分析工具，以查找 Python 代码中的错误，例如 zoobar web application 中的错误。这种工具的构建，能够让学生更好地理解符号执行的原理和应用。这些实践性的实验，能够让学生在实际操作中掌握安全技能，并对安全攻防之道有更深刻的理解。例如，近年来，DDoS 攻击愈演愈烈，造成了巨大的经济损失 💸。2020 年，Amazon Web Services (AWS) 遭受了有史以来最大规模的 DDoS 攻击，峰值流量达到了 2.3 Tbps。而通过学习计算机安全课程，我们可以更好地理解 DDoS 攻击的原理和防御方法，从而更好地保护我们的系统安全。
融会贯通：构建坚不可摧的安全体系
《CSDiy》一书中，作者对各个课程的资源进行了汇总，包括课程网站、课程视频、课程教材和课程作业等。这些资源的汇总，为学习者提供了极大的便利。例如，UC Berkeley 的 CS161 课程的资源汇总在 PKUFlyingPig/UCB-CS161 – GitHub 中，MIT 的 6.1600 课程的资源汇总在 PKUFlyingPig/MIT6.1600 – GitHub 中。这些资源不仅包括课程资料，还包括作者的学习笔记和作业实现。这些笔记和作业实现，能够帮助学习者更好地理解课程内容，并更好地完成课程作业。此外，ASU 的 CSE365 课程的资源汇总包括 Lectures on YouTube、Live Broadcasts on Twitch、Chat on Discord 和 Open Source on GitHub。这些资源的汇总，为学习者提供了全方位的学习支持。通过学习这些课程，我们可以掌握计算机安全的很多重要基本概念，例如公钥私钥加密算法、哈希算法、电子签名、密钥交换算法等等。同时，我们也可以学习到很多现实发生的安全漏洞，并对这些安全概念有更感性的认识。例如，2017 年爆发的 WannaCry 勒索病毒，给全球造成了巨大的损失 😥。通过学习计算机安全课程，我们可以更好地理解 WannaCry 勒索病毒的原理和防御方法，从而更好地保护我们的系统安全。
展望未来：安全之路，任重道远
总而言之，《CSDiy》一书对计算机系统安全的课程进行了全面的介绍，为学习者提供了一个很好的学习指南。通过学习这些课程，我们可以掌握计算机安全的基本概念和实践技能，从而更好地保护我们的系统安全。然而，计算机安全是一个不断发展的领域，新的安全漏洞和攻击方式层出不穷。因此，我们需要不断学习新的知识和技能，才能更好地应对未来的安全挑战。例如，近年来，人工智能 (AI) 技术在安全领域的应用越来越广泛。AI 可以用于检测恶意软件、识别网络攻击、自动化安全响应等方面。然而，AI 本身也可能存在安全漏洞，例如对抗性攻击。因此，我们需要不断研究 AI 安全，才能更好地利用 AI 技术来保护我们的系统等方面。这些安全问题都需要我们深入研究，才能找到有效的解决方案。安全之路，任重道远，需要我们不断努力，才能构建一个更加安全可靠的计算机系统。