檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "Malware Detection".ekeyword (精準)
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近年來，隨著惡意軟件數量和類型的急劇增加，機器學習(ML)逐漸應用於惡意軟件檢測領域。作為第一層的保護機制，可以顯著提高分析人員的檢測效率。基於機器學習的惡意軟件檢測方法通常需要依靠大量正確的訓練資…
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惡意軟體偵測是網路安全的一個重要面向。 本研究針對基於影像的惡意軟體偵測所面臨的挑戰，並認識到惡意軟體資料集的不平衡性，研究了合成資料生成方法的應用。 這項研究涉及資料集的選擇和預處理，將原始資料轉…
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近年來針對物聯網的網路攻擊不斷地增加，這些攻擊也對物聯網的應用造 成了許多威脅。因此近年來大家也開始重視物聯網的安全性問題。由於物聯網 的設備較限制，近期的研究著重在靜態檢測的方法上。雖然這些方法，…
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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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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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Open Radio Access Network (O-RAN) 下一代 RAN 提供了更靈活開發 與部署的開放式 RAN 架構，同時為了能更有效的管理數量龐大的基 地台及多元化的 UE 設備，O…
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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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隨著物聯網設備與通訊技術的快速發展，擴大了網際網路的應用方式，為了追求生活品質的情況下，無數的物聯網裝置及應用服務逐年成長。然而，資訊安全的重要性卻是多數人常忽視的議題，越來越多的有心人士或是駭客都…
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惡意程式偵測預計今後幾年最重要的研究課題之一。近年來,惡意程式演變成不同形式,並以不同的形式入侵電腦。近年來開發虛擬化和雲計算等技術為偵測惡意程式提供一個新方法。惡意程式偵測的基本的方法,包括靜態分…
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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…