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基於可移植可執行式文件的多特徵結合CNN與深度學習之勒索病毒偵測

為了解決flags block介紹的問題，作者楊家乘 這樣論述：

隨著科技發展，許多產業需要依賴電腦執行必要的工作，電腦逐漸與生活密不可分，而有些電腦知識良好的人看準這點，製作出會危害電腦的勒索軟體，且因疫情關係，許多產業對電腦更加依賴，萬一被勒索病毒攻擊，其後果不堪設想。近年來為了防止勒索病毒攻擊，許多研究人員提出大量的方法來分辨正常程式與勒索病毒，不過勒索病毒會不斷的變種，讓這些方法逐漸無效，使得病毒的攻擊無法完全解決。本研究從免費的網站蒐集了1200個勒索病毒，含有80個家族且包括加殼、加密以及變種病毒來做出較好的辨識模型，並透過Python套件分析出程式所引用的DLL和看出執行目標需求的Subsystem與Subsystem Version，並搭配

套件將程式中的opcode提出，使用N-gram進行特徵轉換，以及將包含程式碼或者資料的Section計算出Entropy，根據這些資訊，我們製作出三個可支援不固定形狀大小的深度學習模型，經過實驗後最好的模型Accuracy為99.77%，Recall為99.72%，Precision為96.81%，且三個模型在訓練與驗證結果相差不大，Accuracy皆為98.33以上。為了能夠將我們的模型可以實際運用，本研究設計一個程式可以載入訓練完成後的模型，提供給使用者可以掃描自己的電腦，讓使用者可以免於勒索病毒的危害。

《金融科技創新實驗條例》草案之服務創新研究-以Trust2Trust匯兌平台為例

為了解決flags block介紹的問題，作者胡慧心 這樣論述：

近年來金融科技（FinTech）風潮席捲全球，為配合政府新南向政策，以促進金融產業及南向發展為重點，並共創金融與產業的雙贏局面。故此，金融監督管理委員會因應科技時代潮流的趨勢，提出「創新數位科技 打造智慧金融」為願景，然而政府為平衡金融科技創新業者發展與金融監理困境，於2016年推出「金融科技創新實驗條例」草案，鼓勵金融服務業及相關產業能應用創新科技，來提升整體金融服務品質、效率及競爭力，並協助或引導金融科技業者進行跨界轉型，但此草案的制度造成金融科技創新業者與政府監管政策陷入雙邊矛盾的情況。以跨國匯兌領域來說，由於傳統金融機構因特許經營把持著該業務，但近年逐漸增加新進金融科技業者提供新型態

的服務，以Trust2Trust免跨境之匯兌平台為例，針對馬來西亞外籍人士進行特定的金流服務，利用互聯網科技優勢結合傳統金融匯兌業務，建構價值交換與資源共享空間，並協助他們降低了跨國匯款雙邊手續費、信息不對稱等問題，達到進一步跨時空和跨維度的金流服務來滿足使用者需求，並受到該族群極大的青睞，但此匯兌平台因現有法制的發展中，受到嚴重的政策發展與創新阻礙。本篇論文是將透過Trust2Trust免跨境的匯兌平台做個案分析，並應用在「金融科技創新實驗條例」草案做為基礎，進行探討創新發展與金融監理之間產生的矛盾點，並敘述金融監理與免跨境的匯兌平台發展之正反面，以及多元的金融監督之角色，再借鑒國際金融監理

沙盒規範之發展狀況。最後提出如何完善此平台創新發展與政府監理機制的政策與思路，提倡此免跨境的匯兌平台服務發展之重要性，提供改善、建議等說明。除了降低此平台創新發展與政府監理之間的摩擦，提高雙邊溝通與互動關係，也能服務馬國外籍人士等友善金融匯兌之福祉，達到創新與監理有效的共創發展，更積極地讓金融科技發展與國際更同步，並迎接金融科技的新時代，帶來雙贏的局面。