惡意程式 名稱的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

網際網路應用實務(第十二版)

為了解決惡意程式 名稱的問題，作者全華研究室,王麗琴  這樣論述：

　　本書採漸進式引導閱讀，從網路的基本概念、連線方式開始介紹，再逐步引導讀者了解網路的進階設定，及學習資源搜查、網路應用、金融科技、區塊鏈、物聯網、大數據、雲端運算、邊緣運算、霧運算、電子商務、網路行銷及網路安全及資訊素養等。   　　本書介紹了最新且熱門的無線網路、行動支付、第三方支付、大數據、物聯網、5G、群眾募資、虛擬貨幣、非同質化代幣、區塊鏈遊戲、雲端運算、邊緣運算、霧運算、各種雲端工具、網路迷因、迷因行銷、人工智慧等新知。網路趨勢專欄納入與生活相關的網路資訊，讓讀者一手掌握核心知識與網路脈動。   本書特色   　　1. 本書共分13章，可依據個人需求挑選其閱讀內容。   　　2

. 採漸進式引導閱讀，從網路的基本概念、連線方式開始介紹，再逐步引導讀者了解網路的進階設定，及學習資源搜查、通訊、電子商務、網路行銷及網路安全及資訊素養等。   　　3. 介紹最新且熱門的無線網路、行動支付、第三方支付、大數據、物聯網、5G、群眾募資、虛擬貨幣、非同質化代幣、區塊鏈遊戲、雲端運算、邊緣運算、霧運算、各種雲端工具、網路迷因、迷因行銷、人工智慧等新知。   　　4. 簡單易學，以「上機操作」的方式解說內容，引導讀者跟著指示，實際操作就能迅速上手！

惡意程式 名稱進入發燒排行的影片

以成對共識分數評估多個分類器中含雜亂標籤的分類結果

為了解決惡意程式 名稱的問題，作者陳璿心 這樣論述：

在資訊安全的領域中，有許多惡意軟體分類器，這些分類器的目的是給予不同惡意軟體其家族名稱。然而這些家族名稱不像是在做圖形辨識，例如判斷手寫數字的標籤是基於事實，而這些惡意程式家族是基於不同觀點給予不同的標籤。我們想知道哪一種觀點是被大眾所接受，所以發展一個不同於多數決的投票方法，而是採用一次比較一對分類器中的一對惡意軟體，並從每一對分類器中加總計算不同對惡意軟體之間的共識分數，最後這些分數就會成為我們判斷獲得最多大眾觀點的依據。此外建立在成對的共識分數機制上，我們另外採用了基因演算法，設法交換出具有最高分數的分類結果，成為在分類惡意軟體的結果可依循的答案。除了設計演算法來尋找受到較多支持的惡意

軟體偵測廠商外，本研究也嘗試使用三種不同來源的惡意程式資料，並加入經基因演算法取得的最佳解來計算每個來源個別的共識分數，並證明取得的最佳解經過交換後分數都會比為交換前來的更高分。

Windows駭客程式設計：勒索病毒原理篇 (第二冊)

為了解決惡意程式 名稱的問題，作者北極星 這樣論述：

　　要寫出一個勒索病毒，需要多強的程式功力？相信大家的心裡已浮現出技術高強的駭客身影。   　　然而，當這個模擬勒索程式完成後，撇開永恆之藍等漏洞的使用，我們赫然發現，裡面所使用的程式知識，卻沒有想像中非常地高深，或是遙不可及。   　　基本的記憶體管理、目錄和檔案處理、較為進階的加密知識、基礎資料結構，行程與執行緒、同步問題、網路通訊，還有Windows圖型介面，其中還包括文字字型、Edit、RichEdit、ComboBox、ListBox、ProgressBar等元件使用，資源的使用，計時器、剪貼簿等運用……幾乎是學習Windows程式所有需要的基本知識，都涵括在內了。   　　換句

話說，只要您將這兩冊勒索病毒程式設計讀完，就可以將大部分Windows程式設計中需要學習的知識全都學習到位。   　　最特別的是，我們在最後製作了模擬漏洞及針對這個模擬漏洞的蠕蟲，讓大家了解蠕蟲的工作原理，同時也體驗一下蠕蟲快速傳播的可怕威力，對蠕蟲這一支惡意程式有更深入的體驗和了解。   　　這個勒索程式是個相當完整的專案，非常適合學習，不像一般Windows程式設計，每部份最多只有短短的範例，本書的每個單位的每個範例，最終可以組合成一個大型而完整的勒索程式。希望大家別錯過了這麼完整又龐大又全面的專案學習，只此一本，就可以讓你的功力大增，千萬不要錯過。

PTT異常帳號偵測

為了解決惡意程式 名稱的問題，作者楊進倫 這樣論述：

隨著資訊科技日益發達與網路技術普及化下，越來越多人開始使用線上社群媒體。隨著線上社群媒體的普及化，越來越多的有心人士運用它的匿名性及社群影響力，從事網路犯罪行為，例如：網路詐欺、散布惡意程式、散布假消息、假新聞……等。這些犯罪大部分都與異常帳號密不可分，惡意使用者藉由它們隱藏自己的身分，博取其他人的信任及避免執法人員的追查。根據研究指出，Facebook約有8,800萬活耀的異常帳號，Instagram則約有 9,500萬個異常帳號。目前國外已有許多關於惡意使用者的相關研究，然而國內較為缺乏相關的研究，並且近年國內不斷遭受假消息與假新聞的攻擊，這些都與他們操控的帳號有關。因此，本研究以國內大

型論壇之一的PTT為目標，根據帳號有限的公開資料，分析PTT正常與異常帳號特徵的差異，並且建立一套分類器，提升PTT偵測異常帳號的效率。本實驗分析PTT帳號的特徵後，發現異常帳號在使用者名稱上，並沒有明顯較高的複雜性、隨機性。然而，在活動時間的部分，異常帳號與正常帳號確實具有不同的特徵。最後，本研究將以帳號申請機制、運作模式及使用者族群的角度，分析為何PTT異常帳號會有上述特徵。