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使用重構誤差與單類支援向量機之未知分散式阻斷服務攻擊偵測

為了解決遠傳網路異常2022的問題，作者陳羣岳 這樣論述：

網路已是生活中不可或缺的基礎設施，在諸多網路資安威脅樣態中，分散式阻斷服務攻擊(Distributed Denial-of-Service, DDoS)攻擊仍屬持續發生並變化的攻擊樣態。DDoS 攻擊特性之防護首在攻擊之初能夠有效偵測，而後方能採行適當的緩解措施。隨著人工智慧技術的興起與成熟，機器學習與深度學習也被廣泛應用於DDoS 攻擊偵測，並獲得相當程度的成功。但傳統監督式機器學習仰賴已分類、標示的訓練集，亦受到標示訓練集的訊務工程師對訊務特徵樣態過濾的影響，模型面對資料集外的樣本，辨識率陡降。況且 DDoS 攻擊手法持續演進，訊務特徵隨之改變，使用過時資料進行訓練顯然無法符合現代要求。

本研究探討當輸入樣本不在監督式模型所學之分佈時的處置之道，這是一種開集識別(Open Set Recognition)問題。OSR 技術常應用於影像識別與電腦視覺，特別是人臉識別等與 ID 有關的任務上。本研究提出一個框架用於未知 DDoS 攻擊偵測，使用基於重構誤差與隱藏層特徵分布的方案。在所擬的框架中有三大模組，分別為閉集分類器模組、未知識別模組及增量學習模組。由於閉集分類器在該領域有相當優越的性能且已相當成熟，因此本研究主題將為探討未知樣本輸入時的偵測。本研究將採基於 DHR NET 架構的移植與修改，以 1D 捲積神經網路重新實現，並且由於架構特性，同時可以輸出重構誤差用於第一階段未知

識別，損失函數方面結合 SLCPL(Spatial Location Constraint Prototype Loss, 空間位置約束原型損失)作為開放空間風險的解決方案，在輸出端使用基於隨機梯度下降近似的單類支援向量機(One Class Support Vector Machine)作為第二階段未知識別，本研究擬定的架構在測試中以約 5%的誤報率達成一定的偵測率，且框架帶有增量學習模組，能夠在後續對未知流量進行訓練，提升模型對新型態攻擊的性能。在研究過程中發現了一些問題，因此在第二章會就 RFC793 定義的行為與資料集的細節進行探討。

良茂國璽辦公大樓智慧建築規劃之研究

為了解決遠傳網路異常2022的問題，作者楊弘任 這樣論述：

隨著目前科技網路的日新月異以及傳統通路行銷產業的轉型，企業在辦公室使用的功能需求趨於多元的情況下，讓每年商辦的推出都可以略之在軟硬體部分的著墨，但是開發商或是投資者又恐於數年後又無法順應科技趨勢，亦或需要在耗費一筆經費加以升級。就本次在服務單位推出一幢地下四樓、地上十五樓之商業辦公大樓，同樣在智慧建築軟硬體部分，面臨前述問題，故在規劃此辦公大樓時，其前置作業的討論歷時半年以上的時間。新5A辦公大樓，外觀充滿科技感的建築環保的概念節能的設計，如內在比較上5A則為：辦公自動化（OA）、樓宇智慧化（BA）、通訊傳輸智慧化（CA）、消防智慧化（FA）、安保智慧化（SA）五大系統，即是把舊5A的條件注

入智慧。本報告藉由一個辦公大樓的開發案例，通過分析討論、建置成本、使用便利和未來拓展性，探討了投資者、使用者及管理者在商辦的開發需求。根據本研究，探討未來辦公商業大樓在智慧建築部分能夠延續不被淘汰。