ransomware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

運用機器學習強化網路攻擊偵測之研究

為了解決ransomware中文的問題，作者徐家銘 這樣論述：

數位時代驅動科技快速發展，同時也帶來網路新型態威脅。後疫情時代帶來工作型態的改變，更將世界數位轉型浪潮推至最高，網路威脅趨勢亦加速攀升。以近年快速發展的勒索軟體威脅為例，黑色產業鏈的成熟與勒索軟體即服務（Ransomware-as-a-Service，RaaS）犯罪模式的出現，使得過去需要高深技術的網路攻擊，現在只要透過購買服務，就有完整工具與教學。任何人都可以是駭客。傳統資安防禦形式已面臨巨大挑戰；而近年興起的機器學習技術，則為網路攻擊偵測問題提供另一解決之道。本論文首先深入研究網路攻擊本質，釐清問題核心，透過分析現行網路攻擊流程，將原有7個步驟重新定義為3個關鍵偵測點，並探討各關鍵偵測點

所用技術與原理；接續，提出可行之機器學習偵測模型並實作驗證，我們參考過去網路攻擊偵測的相關研究，針對3個關鍵偵測點分別運用現行網路資源與建立仿真模擬環境，收集資料集，並選擇合適偵測模型進行實驗，實驗結果顯示所提出之模型均有不錯的偵測率。本研究主要貢獻在於結合實務經驗，分析完整網路攻擊全貌與問題本質，歸納定義攻擊流程關鍵偵測點，並找出可行之機器學習解決方案，論文最後亦針對3個關鍵偵測點分別提出未來研究建議，以協助完善網路攻擊偵測研究能量。

新型態洗錢防制法制研析——以虛擬資產為核心

為了解決ransomware中文的問題，作者王雲澤 這樣論述：

近年來各國虛擬通貨與虛擬資產洗錢活動頻繁發生，引起包括防制洗錢金融行動工作組織（FATF）、國際貨幣基金組織（IMF）在內各國際組織關注。國際社會已建立之洗錢防制體系無法完全抵禦虛擬通貨與虛擬資產帶來的風險。因此FATF不斷制定新建議與新指引，供成員國參考。目前各國對虛擬通貨與虛擬資產洗錢防制監理措施不一，至少可分為兩派。一種以美國為代表，支持交易同時嚴格監理；另一種以中國大陸為代表禁止交易且嚴格監理，這兩種做法各有利弊。臺灣已於2018年修訂「洗錢防制法」納管虛擬通貨業務，並在2021年制定具體規則，又于2021年釋出修法草案將相關定義、術語擴大為虛擬資產，使法律、法規與FATF建議保持一

致。論文聚焦於虛擬通貨與虛擬資產洗錢防制比較法研究，分析FATF虛擬資產洗錢防制文本重點內容，分析美國、中國大陸、臺灣在該領域的實際案例、法律體系、實施效果、可改進之處，歸納總結出虛擬資產洗錢防制共通規則與建議。論文由七個章節組成，為維持體系完整、避免重複論述，第二章與第三章分別介紹了洗錢活動及現有防治機制、虛擬通貨與虛擬資產洗錢活動對現有機制之挑戰。第四章詳細論述FATF虛擬通貨與虛擬資產洗錢防制發展歷程，梳理其觀念變化、歸納總結技術手段和最新指引內容。第五章論述美國虛擬資產洗錢防制聯邦與州二元化模式、分業監理模式，及其最新立法動向。第六章論述中國大陸虛擬資產洗錢防制一元化模式及其優缺點。第

七章基於前述國際組織、他國經驗，分析臺灣虛擬資產洗錢防制現狀、可改進之處。第八章依據FATF建議與各國實踐，總結該領域洗錢防制共同適用之建議。