adware中文的問題，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

基於實務演算法及資料集以進行網路異常偵測之研究

為了解決adware中文的問題，作者陳蕾 這樣論述：

由於近年來網際網路以及物聯網技術的快速發展，還有近兩年來COVID-19疫情的持續擴散，使得網路的大量普及化以及雲端系統的興起，這導致網路駭客有更多的機會去攻擊或竊聽重要資訊，也讓網路異常偵測(network anomaly detection)的任務越來越重要。而對於網路異常偵測任務，我們通常會使用一些現有的基準資料集(benchmark dataset)，並針對這些資料來開發合適的演算法。雖然多年以來有許多不同基於網絡的入侵檢測資料集(network-based intrusion detection dataset)被提出，但他們通常有幾個問題例如建立在實驗環境、需要自己模擬生成正常流

量等等。由於以上問題導致現有的資料集與現實世界(real-world)的網路攻擊情形相差甚大而嚴重影響了網路異常偵測演算法的研究。在這篇論文中，首先提出一個由真實世界資料收集而成的基準資料集。這個資料集符合現今的網路、建立在真實網路架構下而非實驗環境、盡可能地讓攻擊指令以及數量仿真，這是許多現有資料集無法做到的。它可以運用在之後的所有對於NAD演算法的研究中。第二，提出了兩個實作NAD的架構。一個是利用模型集成(model ensembling)將多個機器學習(machine learning)方法進行整合而成，第二個是基於前一個模型的基礎上加入分層的概念以及神經網路(neural netwo

rk)形成雙層的架構。而從實驗可知，我們提出的兩個方法效能都很成功的比最先進的模型高出許多。

行動App資訊安全研究

為了解決adware中文的問題，作者張俊彥 這樣論述：

近年來隨著手持行動裝置的普及，行動生活的模式也已融入在日常生活當中，舉凡瀏覽網站、欣賞影音、網路購物、行動支付，無一無法透過行動裝置來達成的。越來越多元的使用者需求，也造就App開發的蓬勃發展，App不再只是單純的資訊瀏覽、查詢平台，而是加入了更多的附加功能來吸引使用者的目光，以期增加使用者對於App的黏著度。然而，便利性的增加之下，勢必也得付出一些代價。因為網路駭客順勢搭上了這股App風潮，從以前的PC時代攻擊個人電腦，轉而投向竊取App上更有價值的個人資料，發生的資安事件數量成長得更是驚人。在App的時代，使用者並沒有因為使用習慣從PC移轉到行動裝置上，而保有PC時代的風險意識。使用者幾

乎不在乎行動裝置上是否有安裝防毒軟體，以及過度輕忽行動裝置上的個人隱私資料。現今的App開發都是以行動裝置上的本質功能為基礎，以Android為例，App是可以透過程式的開發取得使用者行動裝置上的任何資訊，這些目的都是透過宣告功能權限來取得的。本研究將著重於App權限以及資料安全性的檢測，透過一套檢測系統，可以鑑定出市面上的App其權限宣告上是否有其存在的必要性，以及資料傳送方面是否有過度暴露敏感資料的行為。