檢索結果：共17筆資料 檢索策略： "軟體".ckeyword (精準) and year="111"
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現有的對抗式攻擊大多依賴白箱的場景設置，然而在現實中，防守者會避 免洩露任何有用的資訊給攻擊者，使戰場轉為黑箱的場景設置，這使對抗式攻 擊變成相對具有挑戰性的任務。為了解決這些問題，大多數現有的攻擊…
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現今網站發展科技突飛猛進，Web網頁也從1.0發展到3.0，從靜態網頁發展到智能服務反饋等處理，K公司客戶端也為符合使用者需求及便利性，皆以網頁應用系統開發，其網路的安全性更加重要。現行K公司內部使…
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近年來，機器學習模型在資訊安全領域取得了重要進展，越來越多的IoT設備依賴機器學習模型進行惡意軟體檢測。惡意軟體的不斷演進迫使基於機器學習的檢測方法需要定期收集訓練資料以確保準確性，這也帶來了潛在的…
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隨著資訊科技的迅速發展與軟體開發快速交付的需求增加，雲原生架構和DevOps開發模式已逐漸成為軟體開發的主流趨勢。在這種快速迭代的開發環境中，可能會導致專注於迭代開發和交付速度，而忽略了軟體品質…
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在靜態惡意軟體檢測中，結構型特徵，如控制流程圖（CFG）與函數呼叫圖(FCG)，因其包含執行流程和軟體結構信息，被視作是識別惡意軟體的關鍵特徵。圖神經網路（GNN）可以有效地捕捉到節點之間的依賴關係…
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本研究以FDS火災模擬軟體模擬長照機構以住房作為暫時避難空間的風險分析研究，關鍵為整個樓層開關門所造成煙降時間影響為最重要的因素，模擬分為四個平面，共有八種情境。藉由FDS與樓層避難驗證相關主要研究…
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DDoS（Distributed Denial of Service，分散式阻斷服務）是先今網路攻擊中最為普遍且有效的攻擊手法之一，傳統的DDoS攻擊是利用短時間內的大量封包請求去阻斷伺服器服務，如…
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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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伴隨物聯網（IoT）的快速發展，針對物聯網設備的惡意軟體也因此大量產生。儘管藉由機器學習模型，人們已經可以自動化的檢測惡意軟體的存在與否。但仍然存在極大的隱憂，也就是針對機器學習模型的對抗式攻擊。對…