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國立臺灣科技大學 資訊工程系 Rafael Kaliski所指導 Cut Alna Fadhilla的 為 AIoT 部署導出輕量級殭屍網絡攻擊檢測模型 （2021），提出Avast Linux關鍵因素是什麼，來自於。
而第二篇論文大葉大學 資訊管理學系碩士班 曹偉駿所指導 黃奕璽的 雲端運算服務平台之Windows Rootkits 偵測機制 （2010），提出因為有 雲端運算、雲端運算安全、惡意程式、Rootkit、系統安全、Windows作業系統、核心模式的重點而找出了 Avast Linux的解答。
為 AIoT 部署導出輕量級殭屍網絡攻擊檢測模型
為了解決Avast Linux 的問題，作者Cut Alna Fadhilla 這樣論述：
科技的發展促使物聯網（Internet of Thing，IoT）的使用日益興盛，尤其是在智慧家庭與城市、醫療保健系統、網宇實體系統等日常設備，因此連帶讓物聯網的安全性成為這個領域中具有挑戰性的主題之一。由於存在各種形式的可能攻擊，為所有群體建立一個安全資訊系統是一個困難的目標，相對的，可以使用多種類型的網路攻擊處理程序保護網路和網路資源免於可能帶來影響的一系列威脅。網路入侵偵測系統（Network Intrusion Detection System，NIDS）是網路安全設施的實現，本研究透過部署新的集成方法分析推導輕量級殭屍網絡攻擊檢測模型對 AIoT 設備的表現，並評估單板電腦處理攻擊
問題的能力。本研究以最近提供的關於物聯網流量和網絡監控網絡流量問題的 IoT Aposemat 23 (2020) 數據集對集成方法的能力進行基準測試。獲得的仿真結果表明，集成模型識別和分類惡意實例以及性能是機器學習方法中最流行的單一模型。邊緣設備實施的實驗評估給出了 83.9% 的準確率，它顯示了與預訓練模型相當的性能結果。
雲端運算服務平台之Windows Rootkits 偵測機制
為了解決Avast Linux 的問題，作者黃奕璽 這樣論述：
隨著雲端運算日漸普及，安全議題亦隨之而來，目前資安研究者多著墨於資料安全防護，包括資料隱私性與保密性之研究。然而，雲端虛擬機器服務平台之安全防護亦不容忽視。現今雲端服務架構皆以虛擬化技術為基礎並建構在雲端作業系統之上，一旦雲端作業系統遭受惡意程式破壞，則建構在雲端作業系統上的虛擬機器亦將隨之崩潰，因此雲端作業系統之安全防護就顯得格外重要。目前有越來越多惡意程式結合Rootkit技術來遮掩本身的不法行為，使得雲端作業系統安全的防衛面臨了極大的挑戰。就我們所知, 目前相關文獻皆在探討雲端運算環境中的使用者端作業系統(Guest OS)防護，並無針對雲端主機作業系統(Host OS)安全議題進
行探討, 因此本研究將是首先嘗試於Windows 雲端主機作業系統中, 開發能偵測未知型Kernel Mode Rootkits之技術，以建構雲端虛擬機器服務平台之安全基礎。本研究首先發展出一新型且有能力躲避現有知名偵測軟體的Windows 雲端作業系統Driver-hidden Rootkit，以指出這些知名偵測軟體的缺失，接著則進一步開發能有效偵測各種Windows雲端作業系統Driver-hidden Rootkits之機制，包括亦能偵測本研究所研製之新型Rootkit，亦即將建構出Windows 雲端作業系統Driver-hidden Rootkits偵測技術，尤其能夠偵測未知型Dri
ver-hidden Rootkits，能提供雲端作業系統對Kernel Mode Rootkits完善的偵測能力。透過實驗測試與分析，在偵側率、偵測時間、CPU佔用率、I/O使用率方面，本機制相較國際知名防毒軟體大廠ESET、AVAST及趨勢科技的Rootkit偵測軟體，皆勝出許多，因此我們堅信本機制具有極高的實用價值。