惡意軟體偵測的問題，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

泛蠢：偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區，哥倫比亞商學院的高效決斷訓練

為了解決惡意軟體偵測的問題，作者MichaelJ.Mauboussin 這樣論述：

蠢是常態，聰明人也不例外 別把該慢想的事，丟給快思負責   精明如你，為何總是做出令你扼腕的選擇？ 貝佐斯、魔球經理人比利．比恩也肯定的決策心法 拒當盤子，就要擺脫思維慣性！   　　沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定」。 　　然而我們都會做出壞決定，尤其聰明的人，往往會做出愚蠢的壞決定。 　　從金融危機到高知識分子遭遇詐騙，我們經常看到訓練有素的專家， 　　在毫無惡意的情況，卻犯下後果慘重的錯誤。   　　▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀ 　　讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具，選出最佳解答！

  　　如果不能擺脫思維慣性，極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司，小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒，我們交由大腦扛起了理性的重責大任，最後卻和膝反射無異，究竟是哪個環節不夠周全？   　　本書取材自商業、運動、科學，以及日常生活中的鮮活故事，勾勒出降低犯錯可能的方法，包括「準備」面對常見的心智陷阱，「認知」情境中的錯誤，以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策，穩健投資、職場長勝！   　　▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 　　本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗，加上心理學、科學上的知識，分析個案決定「錯誤」的關鍵，點出思維慣性的

缺陷，教大家避免「犯蠢」的三個步驟——   　　【STEP 1】做好心智準備：認識錯誤案例，檢討其原因。 　　【STEP 2】認知情境問題：找出「錯誤」的關鍵，了解到犯錯的風險程度及可能性。 　　【STEP 3】建造心智工具：因應生活情境建立技能，減少潛在錯誤的可能。   　　▶ 搞清楚「蠢」從何而來？ ◀ 　　我們的大腦如《快思慢想》一書所言，會運用不同系統思考。麥可．莫布新試著反問讀者，從直覺（快思）轉入到邏輯思考（慢想）後，你會如何思考問題？如何行動？還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中，扮演什麼樣的角色？有利的結果是否能代表思維過程正確？理解以上問題，你才會

知道自己「蠢」在哪裡。   　　蠢沒有錯，蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」，你應該試著理解自己的思考盲區，決策前「再想一下」，讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可．莫布新，透過本書教你如何做高效決斷的訓練。   各界推崇   　　★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 　　★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 　　★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」 　　★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Stra

tegy+Business》等各大媒體爭相報導  

惡意軟體偵測進入發燒排行的影片

開放源代碼軟體商業模式創新之研究

為了解決惡意軟體偵測的問題，作者林麟 這樣論述：

隨著電腦科技的高速發展和互聯網在全世界的廣泛普及，人類徹底改變了原有的生活與工作方式。近二十年來，以開放源代碼軟體為代表的開放源代碼創新模式取得了巨大的成功。因此，本研究採賽局理論分析方法，探討開放源代碼軟體商業模式創新。研究結果顯示，對於開發而言，在模組化結構的自由軟體(free software)開發中，其收益明顯增加，且高於「搭便車」者的收益。當市場中存在異質性用戶並且其消費具有網路外部性(network externality)時，廠商需要比較在不同開放源代碼的商業模式下，如何通過研發模式，授權協議和產品與服務價格的設計來實現利潤最大化。

戰術+技術+程序 - ATT＆CK框架無差別學習

為了解決惡意軟體偵測的問題，作者張福,程度,胡俊 這樣論述：

☆★☆★【ATT&CK框架第一本繁體中文書！】★☆★☆ 完整了解ATT&CK框架，建立屬於自己的最強之盾！ 　　在這個混亂的數位世界中，會不會常常擔心自己的網站、平台、雲端主機，甚至是公司內網被駭客攻擊？需不需要常常去看資安匯報，看看在Windows、Linux上又有哪些服務的新漏洞又被發現？生活越方便，應用越複雜，產生的漏洞就更多，甚至連GitHub都不再安全！有沒有高手或專家，能把整個攻擊的工具、技術、測試、應用、防護、流程都整合到一個框架中？有的！MITRE ATT&CK就是你要的答案。這個整合了所有資安應用的框架，早已成為全球各大公司用來防護檢測系統的必用

工具。現在這個只存在於高手大腦中的超棒產品，終於有中文書了。本書是全球第一本繁體中文的ATT&CK書籍，將整個框架的整體架構、應用、實作，流程用最清楚的語言完整介紹一遍，並且有真正紅藍隊員必讀的攻防戰略及技術。防範漏洞及駭客不再依賴你攻我防的小戰場，將整個資安戰略拉抬到新的高度，建立永續安全的服務就靠ATT&CK。 　　本書看點 　　✪精解ATT&CK框架的全貌 　　✪容器及K8s時代的ATT&CK戰略 　　✪各式銀行木馬、蠕蟲的防範實戰 　　✪10大最常見攻擊的ATT&CK防範技術 　　✪WMI、Rootkit、SMB、瀏覽器、資料庫植入的攻防技術

　　✪ATT&CK Navigator、Caret、TRAM專案實作 　　✪威脅情報、檢測分析、模擬攻擊、評估改進的應用實例 　　✪ATT&CK的威脅狩獵完整攻防介紹 　　✪MITRE Sheild三階段的模擬實作 　　✪完整ATT&CK評測流程  

AI人工智慧於資訊安全之研究- 以TensorFlow為例

為了解決惡意軟體偵測的問題，作者曾令騰 這樣論述：

本研究以TensorFlow為例，旨在探討AI人工智慧於資訊安全上之應用。由於網際網路(Internet)的盛行，幾乎人人都有3C產品，不論是電腦、手機、平板等，人與人之間的交流也跟著變化，因網路匿名性的關係，駭客(Hacker)的威脅也與日俱增，不論是個人、家庭或著是公司之商業機密資訊等等，資訊安全已是近年來重要的議題，本研究在如何將AI人工智慧應用在企業上，節省工程師看一堆資料所花費的人力成本，本研究蒐集駭客(Hacker)的攻擊手法，如美國電腦網路危機處理暨協調中心CERT/CC (http://www.us-cert.gov/)，與本身工作二十多年的累積經驗來萃取出特徵值，採用人工智

慧中類神經網路(Artificial Neural Network，ANN)來預測是否被駭客入侵與否，經過不同的激活函數測試哪個最符合本研究模型，最終以Sigmoid來訓練，再以100筆最新資料來做預測，最終準確率達99%是相當令人滿意的，確實能夠相當節省工程師的體力、眼力、長時間心理壓力等身體負荷，利用電腦能24小時不間斷的監控資訊安全的工作，來節省企業的人力成本，本研究是採用監督式學習(Supervised learning)，所以當未來有了新的駭客行為模式時還需要再重新訓練模型。