檢索結果：共11筆資料 檢索策略： "Analysis".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="靜態分析"
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在這個網路快速發展的時代，物聯網(IoT)的安全考量受到研究和商業領域的關注。由於計算資源有限、不友好的介面以及較差的軟體操作，舊式物聯網設備便容易被許多有名的惡意軟體攻擊。此外，物聯網平台的異構性…
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因物聯網(Internet of Things; IoT)設備的操作功能相當單一，使得物聯網容易遭受到惡意程式的攻擊。為了了解物聯網惡意程式的行為以減緩攻擊，使用靜態分析惡意程式的原始碼是一種可行的…
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物聯網（IoT）的快速增長將為日常生活帶來便利和效能提升，但也帶來了風險和挑戰。惡意程式對物聯網系統的安全性構成威脅。為了確保物聯網的可持續發展，需加強物聯網設備的安全防護，並採用創新的技術來偵測惡…
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在物聯網快速發展的時代，惡意軟體威脅不斷增加，已成為一個重要的資訊安全問題。攻擊者利用加殼技術來規避惡意軟體檢測器的檢測，使得逆向工具難以分析加殼樣本。然而，即使這些工具成功破殼樣本，結果也不一定準…
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隨著數位世界的快速發展，惡意軟體已成為網路安全上的重大威脅。在惡意軟體檢測中，機器學習扮演著關鍵的角色。然而，攻擊者持續不斷地尋找建立對抗性樣本以繞過檢測器的方法，這使得惡意軟體檢測器的穩健性成為一…
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惡意軟體在物聯網的資安問題上一直是最重要的威脅之一.最近的研究表示基於機器學習的靜態惡意軟體檢測器在面對未知的惡意軟體有著非常強力的檢測效果.其中,利用control flow graph (CFG…
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隨著科技發展，許多產業需要依賴電腦執行必要的工作，電腦逐漸與生活密不可分，而有些電腦知識良好的人看準這點，製作出會危害電腦的勒索軟體，且因疫情關係，許多產業對電腦更加依賴，萬一被勒索病毒攻擊，其後果…
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為了識別現在非常流行且有重大危害的物聯網惡意軟體，許多針對惡意軟體的檢測方法被提了出來，但現有許多檢測方法並不是以實際惡意程式存在的區段進行判別，而只學習到惡意程式與正常程式的差異，並不是非常有價值…
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