檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "Hahn-Ming Lee".eadvisor (精準) and ckeyword.raw="靜態分析"
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拜智慧型手機發展之賜，Android系統以及相關App的擴展數量相當快速，提供人們在行動通訊上的便利性，但也因為結合傳統手機功能，惡意程式可以在使用者不知道的情況下，擅自寄送簡訊訂閱服務，造成使用者…
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隨著Android應用程式逆向工程技術的成熟，Android惡意程式在重新包裝後散播於Android應用程式市場，如此增加了Android使用者的威脅性。然而，這些被駭客重新包裝後的Android惡…
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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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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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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…