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密技偷偷報年度精悍練功版6.0

為了解決youtube apk無廣告的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

基於深度學習的網路威脅異常分析

為了解決youtube apk無廣告的問題，作者黃獻德 這樣論述：

在網路的世界，近年來，有幾個現象值得關注。其一是有關智慧型手機以及App的使用，智慧型手機已是人們日常生活中不可或缺的東西，而Android 因為其開放性而成為最受歡迎的智慧型手機作業系統，然而，卻也因其開放性，造成惡意軟件非常容易傳播並感染Android設備。Android 應用程式(app)的推送通知是維護使用者和app關係的強大工具，但我們不能忽略Android的安全以及通知欄彈窗造成擾人效果等問題。其二是，加密貨幣所形成的經濟問題，社群網站上充斥了非常多的加密貨幣相關資訊，其背後所造成的風險和欺詐行為已陸續引起包括美國、韓國和中國在等國家發佈警告並制定了相對應之法規，然而尚無一套有系

統的方法可以協助判斷風險與詐欺。為因應以上兩個現象，本研究提出基於深度學習在圖形識別和自然語言處理的網路威脅異常分析方法，偵測惡意行為與詐欺，分別應用於社會輿論情感分析、Android惡意程式偵測以及通知欄彈窗推薦系統三個面向。我們首先從Facebook、Twitter及Telegram上搜集用戶的評論，然後輸入整合sequence dependency和local features的Long Short Term Memory(LSTM)和Convolutional Neural Network (CNN) 做為情感分析模型來進行訓練，並藉由softmax 和tanh 各自輸出[-1, 1]

等兩種情緒，其中-1表示負面情緒，反之亦然。另一方面，針對Android 安全的問題，在效能優先且不進行特徵預處理的狀況下，我們提出了藉由顏色以及rgb 色碼將Android 的dalvik 核心classes.dex的bytecode 轉譯成彩色圖片，再透過Inception-v3 模型做遷移學習(transfer learning)，並輸出其偵測是否為惡意程式的結果。最後，為了提高app 端廣告的點擊率和使用者留存率，我們透過Deep Neural Network(DNN)，開發了藉由分析用戶行為的通知欄彈窗推薦系統。為進行驗證，我們與台灣雪豹科技（獵豹移動總代理）合作，搜集實際的數據並

將我們的方法部署於合作夥伴的核心產品上，包含Security Master、RatingToken 和Coin Master 等核心產品。實驗證明本研究可有效降低社群網站的網路欺詐和Android惡意程式感染的風險，且能準確地了解用戶點擊推送通知/彈出窗口的偏好和頻率，減少對用戶的麻煩。

密技偷偷報【密】字第柒拾號

為了解決youtube apk無廣告的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：