檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "黃意婷".ccommittee (精準)
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隨著第五世代行動通訊網路的發展，越來越多的設備需要被提供服務。網路運營商在提供高品質服務的同時，又需要減少運營成本。然而，將行動通訊網路交由人工管理的效率較低且成本較高，因此，行動通訊網路的自動化管…
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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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隨著第五代行動通訊的演進，作為基地台設備建立基礎的異構蜂窩網路(Heterogeneous Networks; HetNets)設置變得更加密集。為了尋找可持續的、具有成本效益的自主管理維護方案，使…
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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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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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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…