Desktop exe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

崑山科技大學 資訊工程研究所 蔡德明所指導 程鈺凱的 電腦閒置資源應用於個人化隨機選擇遠端桌面之系統開發 (2020),提出Desktop exe關鍵因素是什麼,來自於單一登入、目錄服務、遠端桌面、安全性連線、異質平台。

而第二篇論文國立臺灣大學 電機工程學研究所 雷欽隆所指導 林思辰的 基於程式語義表示向量之靜態惡意程式偵測方法 (2020),提出因為有 程式嵌入向量、可解釋機器學習、圖神經網路、惡意程式偵測、語意表示的重點而找出了 Desktop exe的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Desktop exe,大家也想知道這些:

Desktop exe進入發燒排行的影片

PCのデスクトップにゴキブリ湧いたので、
Monoxide.exeという殺虫剤を使いました。
殺虫されるどころかコンピュータごと破壊されました。
みなさん、この殺虫方法は有効ではありませんでした。・゚(゚⊃ω⊂゚)゚・。


よかったら下記の動画どうぞ!

大感染スマッシュマルウェアーズ6!コンピュータウイルス5つ同時起動で最強に激しい大乱闘! Monoxide WannaCry quantizer 貞子ウイルス what ChilledWindows
https://youtu.be/64MakCW4tps

大感染スマッシュマルウェアーズ3! 最強コンピュータウイルス大乱闘! Monoxide.exe quantizer.exe (戦場はWindows11)
https://youtu.be/_sPvfAM9td4

大感染スマッシュマルウェアーズ! コンピュータウイルス5個を同時感染させてみた! MEMZ MrsMajor2.0 貞子ウイルス Monoxide Clutt.4.0 (戦場はWindows11)
https://youtu.be/QzcfZivmuvQ

OMG.exe 50個を同時に起動してみたら・・・
https://youtu.be/qCR7CuMTWFw

ë.exe 萌え〜かわいい即死コンピュータウイルスに感染してみた💓
https://youtu.be/4e_WiuQAE2A

petya.exe 真っ赤で凶悪な乗っ取りコンピュータウイルス感染したら・・・
https://youtu.be/J2bDP8vjzS8

WannaCry.exe 赤い凶悪なファイル暗号化コンピュータウイルス Windows11に感染させてみた!
https://youtu.be/fr-w9lPcH2E

Monoxide.exeというウイルス実行したらPCが悲鳴あげて壊れた(Windows11でウイルス動かしてみた)
https://youtu.be/HGzV55i-JCM

iPhoneウイルス感染!?カレンダー乗っ取り対処法は!?【カレンダーウイルス削除】
https://youtu.be/XE2iwwrqtWo

RedZone.exeがもっと本気出したようです。
https://youtu.be/oP1ohDGxE4Y

自作youareanidiot進化!!!!
https://youtu.be/YoBZ8ETXRk0



#ransomware#malware#コンピュータウイルス

電腦閒置資源應用於個人化隨機選擇遠端桌面之系統開發

為了解決Desktop exe的問題,作者程鈺凱 這樣論述:

本論文研製之電腦閒置資源應用於個人化隨機選擇遠端桌面之系統開發,基於電腦教室之遠端取得個人專屬桌面,透過遠端桌面取得個人工作的環境。在 2019 年台灣正式進入108課綱的時代後,延長基本教育年限,也增添多元修課的課綱。許多多元課程都需要用到電腦教室,但電腦教室通常沒有學生專屬的座位或者是電腦,導致每次上課可能操作電腦已經不同,因此軟體環境都有些許不同,同時也有連續課程的資料不連貫問題。因此若能有個人的專屬工作環境能讓學生使用,便能有效改善這些問題。本研究主要藉由一台帳號管理伺服器,透過目錄服務 389 Directory Service 加上 SAMBA 網路檔案系統,再搭配教室內 Win

dows 作業系統中的遠端桌面服務,增加電腦教室之電腦於非上課期間的使用機會。並製作一套管理機制,讓學生可以正確順利地使用取得個人的遠端工作環境。透過本研究開發之連線機制,在 Windows 作業系統下,無須輸入額外的連線資訊,僅須雙擊連線軟體後,即可取得遠端桌面。為提高連線的安全性,該連線軟體透過跨平台編譯軟體編譯為 EXE 檔,該檔案無法被直接檢視。連線機制會隨機產生連線埠口,並針對用戶端的網路位址新增防火牆規則,藉此提升安全性。本研究經過測試比較後,直接使用教室內的電腦遠端桌面,能有效的使用電腦中的 GPU ,獲得 OpenGL 的渲染加速;在人工智慧的訓練方面,也可以使用 GPU 幫忙

加速模型的建立,減少運算的時間;經過壓力測試,100Mbps 的頻寬下連線數量到8台為止都還是順暢的。而在頻寬為1Gbps的情況下,教室內的42台電腦將可全數流暢使用,因此改善頻寬的總量,可有效提升連線數量。本研究最大的貢獻,在於目錄服務不同軟體間的帳號轉移,並加上遠端桌面技術,增加教學環境的多功能性。

基於程式語義表示向量之靜態惡意程式偵測方法

為了解決Desktop exe的問題,作者林思辰 這樣論述:

惡意程式已經給人們帶來了資料和金錢上的損失,而且這些惡意程式的數量如今還在迅速增加。面對大量的未知攻擊程式,安全分析人員必須快速識別惡意程式並報告其中的關鍵行為。然而人工分析是緩慢且沒有效率的,我們相信在程式中識別基本功能的自動化方法是加速分析過程的關鍵。這項研究提出了一個惡意程式偵測系統,可以將惡意程式與正常程式區分開來。同時,透過函式呼叫圖搭配函式嵌入向量和圖神經網路,我們的系統可以進一步識別程式中的基本功能,並將涉及的函數呼叫關係視覺化。我們使用可以在 Windows 作業系統上執行的程式來評估我們提出的系統,該作業系統擁有最大的市佔率和最多的惡意程式。評估結果顯示,我們的系統具有與最

先進的惡意程式偵測模型類似的檢測效能(準確率 97.0%,召回率 97.6%)。此外,它還透過視覺化和關聯基本函式的功能,對模型預測結果給出了直觀和易於理解的解釋。