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這兩本書分別來自尖端 和尖端所出版 。

國防大學 網路安全碩士班 周兆龍所指導 林韶如的 基於網路異常行為分析與機器學習技術之勒索病毒檢測 (2021),提出趨勢科技股份有限公司關鍵因素是什麼,來自於勒索病毒、動態分析、網路封包、機器學習。

而第二篇論文華梵大學 資訊管理學系碩士班 陳俊德所指導 游宇哲的 運用AHP層級分析一個APT防禦管理之研究--以某政府網站為例 (2019),提出因為有 APT進階持續性滲透攻擊、層級分析法、資訊安全的重點而找出了 趨勢科技股份有限公司的解答。

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為了解決趨勢科技股份有限公司的問題,作者羚小鹿 這樣論述:

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有極高知名度,甜美臉蛋的羚小鹿具阿美族血統,個性,更多次挑選隨團前往日本球場進行交流,期間更累積不少日本球迷圈粉,多次舉辦棚拍更是秒殺爆棚至今,拍照還被人稱「零死角」,任何風格都能駕馭,粉絲還稱這是開啟了「鹿王」的天下,而她將於今年強勢推出最新個人實體寫真書。

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基於網路異常行為分析與機器學習技術之勒索病毒檢測

為了解決趨勢科技股份有限公司的問題,作者林韶如 這樣論述:

隨著網際網路越來越發達,電子商業、行動支付以及虛擬貨幣也日漸蓬勃發展,網路成為人們生活的日常,也因此駭客的攻擊方法與手段越趨成長,雖然目前許多資訊安全公司的防毒軟體可以提供基本的防護措施,但是當人們遭受攻擊,防毒軟體有可能阻擋不了攻擊,其中,勒索病毒更是近幾年興起的攻擊項目,駭客藉由入侵使用者電腦,將其電腦文件檔案進行加密,再以虛擬貨幣進行勒索,受害者為取回所屬文件資料以及確保資訊不被外流,因此依照駭客指示進行付款,為減少駭客攻擊的損害,現階段首要目標就是需要爭取應變時間。本論文乃基於勒索病毒對網路造成的異常特殊行為進行分析,提出「網路攻擊特徵值」與「關鍵檔名封包數量」兩項指標偵測勒索病毒,

用以分辨是否遭受勒索病毒感染,並以決策樹分類法、序列最小最優演算法及簡單羅吉斯特迴歸法之機器學習,分類不同勒索病毒。經由實驗600次以上發現,本文提出之兩個指標可有效偵測勒索病毒,並可區分不同勒索病毒種類,平均準確率最佳可達99.25%以上,證明本文提出之方法可有效偵測並分辨勒索病毒種類。

想鹿非非 羚小鹿寫真全記錄 特裝版

為了解決趨勢科技股份有限公司的問題,作者羚小鹿 這樣論述:

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運用AHP層級分析一個APT防禦管理之研究--以某政府網站為例

為了解決趨勢科技股份有限公司的問題,作者游宇哲 這樣論述:

近年來資訊安全事件頻傳,政府與企業為了預防網路攻擊,紛紛引進資訊安全管理系統,來加強資訊安全防護做為,開始規劃正確的系統架構與資訊安全事件流程、但面對進階持續性透攻擊,各家大廠還是紛紛被攻下,證明了以現有的防禦管理框架來面對進階持續性透攻擊,是不足的,所以本研究提出一個防禦管理框架,提供管理者們一個針對網站APT攻擊之改善方案。本研究首先利用文獻探討、政府法規、專家訪談等資料收集,提出APT攻擊防護管理方法的構面,並請具有APT相關工作經驗的業管人員及學者,利用「德爾非法」建立APT攻擊防護管理框架,最後利用「AHP層級分析法」進行比較判斷,確立APT攻擊防護管理框架中控制項之優先順序,並探

討改善成果。研究結果除提出「APT攻擊防護管理框架」外,在「AHP層級分析法」與個案改善分析後發現,APT防護最重要為移動式儲存媒體管控、網路階層管控、災害影響控制、郵件過濾、災害發生通報及處置等五個項,這五項目在近期的事件當中影響甚遠,與實際狀況不謀而合。個案利用此框架細項找出個案之改善需求,再配合AHP層級分析權重,提出單位改善先後順序之建議,研究過程中亦與市面上將較強之案例作比較標準,可讓個案將標準做為目標,期望本研究爾後對於政府與企業網站防禦APT攻擊的改善是一份具參考價值的研究。