檢索結果：共27筆資料 檢索策略： "軟體".ckeyword (精準) and cadvisor.raw="鄭欣明"
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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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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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長期演進技術（Long Term Evolution, LTE）在現代社會中已經是非常重要且不可或缺的行動通訊科技。相較於早期的版本：全球行動通訊系統（Global System for Mobil…
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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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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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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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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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隨著物聯網的概念在近代網路中的興起以及普及，越來越多的惡意軟體開始透過 物連網路進行傳播，為物聯網中的資訊安全增加了不少威脅。因此藉由在物聯網 中建立準確的數學建模來達到了解惡意軟體在物聯網中的傳播…