檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "IoT".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="機器學習"
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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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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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科技進步迅速的現代社會，人們對設備的效能和整合能力需求逐年增加。 終端設備和物聯網技術逐漸受到重視。但個人電腦和聯網設備的架構差異 過大，導致防毒軟體無法直接套用在物聯網架構上。由於上述原因，物聯 …
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物聯網時代的來臨，數以萬計連網裝置所產生的龐大串流資料需要電腦的即時分析，機器學習也因應此趨勢更受關注。然而，既有機器學習模型往往忽略資料語意內容本身對模型的影響，因為資料語意內容不完整或敏感都會導…
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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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於隧道開挖過程中，機具需不斷向內深入，一項工程中也有多工作面同時進行的情況，不易掌握各機具工作情況，作業環境的實態監測中，若能即時追蹤機具狀態，並且將其統整量化像是工作時間等，雇主則可根據結果進行現…
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隨著物聯網快速的發展，大量的攝影機進行即時且廣域的監控將產生龐大的串流資料，因此機器學習結合邊緣計算之相關研究議題也更受重視。然而，目前既有的即時廣域監控上，通常未考量串流資料本身的適切性，特別是使…