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sophos產品的問題，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
sophos產品的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）約書亞·薩克斯（美）希拉蕊·桑德斯寫的 基於數據科學的惡意軟件分析 可以從中找到所需的評價。
輔仁大學 企業管理學系管理學碩士班 黃麗霞所指導 劉書瑜的 食品包裝正面營養宣稱之具體程度對消費者整體評價之影響 （2021），提出sophos產品關鍵因素是什麼，來自於營養宣稱、食品包裝正面(FOP)、月暈效果、概化效果、說服知識。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系在職專班 陳奕明所指導 陳俊傑的 郵件防護系統新增輔助分析功能之設計與實現 （2020），提出因為有 即時阻擋清單、IP信譽、郵件傳送紀錄、惡意郵件的重點而找出了 sophos產品的解答。
基於數據科學的惡意軟件分析
為了解決sophos產品 的問題，作者（美）約書亞·薩克斯（美）希拉蕊·桑德斯 這樣論述：
每年都有數百萬個惡意軟體檔被創建，每天都會產生大量與安全相關的資料，安全已經成為一個“大資料”問題。所以，當防範惡意軟體時，為什麼不像資料科學家那樣思考呢？ 在本書中，安全資料科學家約書亞·薩克斯和希拉蕊·桑德斯展示了在構建自己的檢測和情報系統時，如何應用機器學習、統計和資料視覺化等技術。在概述了靜態和動態分析等基礎逆向工程概念之後，你將學習如何度量惡意軟體樣本中的代碼相似性，並使用scikit-learn和Keras等機器學習框架構建和訓練你自己的檢測器。 通過閱讀本書，你將學習如何: 通過共用代碼分析，識別由相同攻擊組織編寫的新惡意軟體 通過建立自己的機器學習檢測系統來捕獲0day惡意
軟體 使用ROC曲線來度量惡意軟體檢測器的準確性，以幫助你選擇解決安全問題的途徑 使用資料視覺化技術來識別和探討惡意軟體攻擊活動、演變趨勢和相互關係 使用Python實現基於深度神經網路的檢測系統 無論你是一位想要為現有武器庫豐富能力的惡意軟體分析師，還是一位對攻擊檢測和威脅情報感興趣的資料科學家，本書都將幫助你保持領先地位。 約書亞·薩克斯（Joshua Saxe）是專業安全企業Sophos的首席資料科學家，他在Sophos公司負責領導一個安全資料科學研究團隊。他還是Sophos公司基於神經網路的惡意軟體檢測器的主要發明者，它可以保護數以千萬計的Sophos客戶防範
惡意軟體。在加入Sophos之前，他花了5年時間來管理美國國防高級研究計畫局資助的美國政府安全資料研究專案。 希拉蕊桑德斯（Hillary Sanders）是Sophos公司的高級軟體工程師和資料科學家，她在為Sophos公司發明和產品化神經網路、機器學習和惡意軟體相似性分析安全技術方面發揮了關鍵作用。在加入Sophos之前，希拉蕊是Premise資料公司的資料科學家。她經常在Black Hat USA和BSides Las Vegas等安全會議上發表演講。 譯者序 序 前言 致謝 作者簡介 評審專家簡介 第1章 惡意軟體靜態分析基礎 1 1.1 微軟Windows
可攜式可執行檔格式 2 1.1.1 PE頭 3 1.1.2 可選頭 3 1.1.3 節頭 3 1.2 使用pef?ile解析PE檔案格式 5 1.3 檢查惡意軟體的圖片 7 1.4 檢查惡意軟體的字串 8 1.4.1 使用字串程式 8 1.4.2 分析鏡像字串 8 1.5 小結 10 第2章 基礎靜態分析進階：x86反彙編 11 2.1 反彙編方法 11 2.2 x86組合語言基礎 12 2.2.1 CPU寄存器 13 2.2.2 算術指令 14 2.2.3 資料傳送指令 15 2.3 使用peffile和capstone反彙編ircbot.exe 19 2.4 限制靜態分析的因素 21 2
.4.1 加殼 21 2.4.2 資源混淆 22 2.4.3 反彙編技術 22 2.4.4 動態下載資料 22 2.5 小結 23 第3章 動態分析簡介 24 3.1 為什麼使用動態分析 24 3.2 惡意軟體資料科學的動態分析 25 3.3 動態分析的基本工具 25 3.3.1 典型的惡意軟體行為 26 3.3.2 在malwr.com上載入檔 26 3.3.3 在malwr.com上分析結果 27 3.4 基本動態分析的局限 32 3.5 小結 32 第4章 利用惡意軟體網路識別攻擊活動 33 4.1 節點和邊 34 4.2 二分網路 35 4.3 惡意軟體網路視覺化 37 4.3.1
失真問題 37 4.3.2 力導向演算法 38 4.4 使用NetworkX構建網路 38 4.5 添加節點和邊 39 4.5.1 添加屬性 40 4.5.2 將網路保存到磁片 41 4.6 使用GraphViz實現網路視覺化 41 4.6.1 使用參數調整網路 42 4.6.2 GraphViz命令列工具 43 4.6.3 向節點和邊添加可視屬性 47 4.7 構建惡意軟體網路 50 4.8 構建共用圖像關係網絡 53 4.9 小結 57 第5章 共用代碼分析 58 5.1 通過特徵提取對樣本進行比較 61 5.1.1 特徵袋模型如何工作 61 5.1.2 N-gram 62 5.2 使
用Jaccard係數量化相似性 63 5.3 使用相似性矩陣評價惡意軟體共用代碼估計方法 65 5.3.1 基於指令序列的相似性 66 5.3.2 基於字串的相似性 68 5.3.3 基於導入位址表的相似性 69 5.3.4 基於API動態調用的相似性 70 5.4 構建相似圖 71 5.5 擴展相似性比較 76 5.5.1 minhash概述 77 5.5.2 minhash詳述 77 5.6 構建持續的惡意軟體相似性搜索系統 79 5.7 運行相似性搜索系統 84 5.8 小結 86 第6章 理解基於機器學習的惡意軟體檢測方法 87 6.1 基於機器學習的檢測引擎構建步驟 88 6.1.
1 收集訓練樣本 88 6.1.2 提取特徵 89 6.1.3 設計好的特徵 90 6.1.4 訓練機器學習系統 90 6.1.5 測試機器學習系統 91 6.2 理解特徵空間和決策邊界 91 6.3 是什麼決定了模型的好和壞：過擬合與欠擬合 96 6.4 機器學習演算法的主要類型 99 6.4.1 邏輯回歸 100 6.4.2 k近鄰演算法 103 6.4.3 決策樹 106 6.4.4 隨機森林 112 6.5 小結 114 第7章 評價惡意軟體檢測系統 115 7.1 四種可能的檢測結果 115 7.1.1 檢出率和誤報率 116 7.1.2 檢出率和誤報率之間的關係 117 7.1.
3 ROC曲線 118 7.2 在評價中考慮基準率 119 7.2.1 基準率如何影響精確度 120 7.2.2 在部署環境中評價精確度 120 7.3 小結 122 第8章 構建基於機器學習的檢測器 123 8.1 術語和概念 124 8.2 構建一個基於決策樹的檢測器雛形 125 8.2.1 訓練你的決策樹分類器 126 8.2.2 視覺化決策樹 127 8.2.3 完整的示例代碼 129 8.3 使用sklearn構建實際的機器學習檢測器 130 8.3.1 實際的特徵提取 130 8.3.2 為什麼不能使用所有可能的特徵 134 8.3.3 使用雜湊技巧壓縮特徵 134 8.4 構建
工業級的檢測器 138 8.4.1 特徵提取 138 8.4.2 訓練檢測器 139 8.4.3 運行檢測器檢測新的二進位檔案 141 8.4.4 至此我們實現了什麼 142 8.5 評價檢測器的性能 144 8.5.1 使用ROC曲線評價檢測器的功效 144 8.5.2 計算ROC曲線 144 8.5.3 將資料拆分為訓練集和測試集 146 8.5.4 計算ROC曲線 147 8.5.5 交叉驗證 148 8.6 下一步工作 151 8.7 小結 152 第9章 視覺化惡意軟體趨勢 153 9.1 為什麼視覺化惡意軟體資料很重要 153 9.2 理解我們的惡意軟體資料集 155 9.2.1
將數據載入到pandas中 156 9.2.2 使用pandas DataFrame 157 9.2.3 使用條件過濾資料 159 9.3 使用matplotlib視覺化資料 160 9.3.1 繪製惡意軟體大小和反病毒引擎檢測之間的關係 161 9.3.2 繪製勒索軟體檢出率 162 9.3.3 繪製勒索軟體和蠕蟲檢測率 163 9.4 使用seaborn視覺化資料 166 9.4.1 繪製反病毒引擎檢出的分佈圖 167 9.4.2 創建小提琴圖 170 9.5 小結 172 第10章 深度學習基礎 173 10.1 深度學習的定義 174 10.2 神經網路是如何工作的 175 10.
2.1 神經元剖析 175 10.2.2 神經元網路 178 10.2.3 通用近似定理 178 10.2.4 構建自己的神經網路 179 10.2.5 向網路中添加一個新的神經元 182 10.2.6 自動生成特徵 184 10.3 訓練神經網路 185 10.3.1 利用後向傳播優化神經網路 186 10.3.2 路徑爆炸 188 10.3.3 梯度消失 189 10.4 神經網路的類型 189 10.4.1 前饋神經網路 189 10.4.2 卷積神經網路 190 10.4.3 自編碼神經網路 191 10.4.4 生成式對抗網路 192 10.4.5 迴圈神經網路 192 10.4.6
殘差網路 193 10.5 小結 193 第11章 使用Keras構建神經網路惡意軟體檢測器 194 11.1 定義模型的架構 195 11.2 編譯模型 197 11.3 訓練模型 198 11.3.1 提取特徵 198 11.3.2 創建資料生成器 199 11.3.3 與驗證資料協作 203 11.3.4 保存和載入模型 204 11.4 模型評價 205 11.5 使用回檔強化模型訓練過程 206 11.5.1 使用內置回檔 207 11.5.2 使用自訂回呼函數 208 11.6 小結 210 第12章 成為資料科學家 211 12.1 成為安全資料科學家之路 211 12.2
安全資料科學家的一天 212 12.3 高效安全資料科學家的特徵 214 12.3.1 開放的心態 214 12.3.2 無窮的好奇心 214 12.3.3 對結果的癡迷 215 12.3.4 對結果的懷疑 215 12.4 未來的工作 215 附錄 資料集和工具概述 217
食品包裝正面營養宣稱之具體程度對消費者整體評價之影響
為了解決sophos產品 的問題，作者劉書瑜 這樣論述：
消費者常以產品的外包裝來推斷其特性，因此許多廠商開始著重在包裝的設計上，像是設計附有健康暗示的宣稱來吸引消費者購買，且經常會導致消費者受廠商的影響或誤導以為選到更健康的產品，但當仔細查閱背面的營養成分表後，會發現其實並不盡然，進而產生落差感（即期望失驗）。本研究探討消費者在單看包裝正面的宣稱與進一步查閱背面營養成分表兩階段下，營養宣稱之具體程度（具體宣稱或模糊宣稱）與產品類別（健康或不健康）、品牌種類（健康或不健康）之間對消費者整體評價（產品態度、品牌態度、知覺健康、購買意願之改變量）的交互作用，以及說服知識的中介效果。本研究共有兩項實驗，皆使用問卷調查法進行，實驗ㄧ為2（宣稱程度：具體與模
糊）X 2（產品健康或不健康）之受測者間實驗，共設計四種版本的問卷，且實驗選用薯片為不健康的食品，燕麥穀奶為健康的食品。實驗二為2（宣稱程度：具體與模糊）X 2（品牌健康或不健康）之受測者間實驗，共設計四種版本的問卷，且實驗選用樂事為不健康的品牌，桂格為健康的品牌。而研究結果之操弄性檢驗均成功，並且利用SPSS進行假說檢定。實驗一共蒐集168份有效樣本，結果顯示，對於健康產品類，因健康月暈的影響，具體宣稱和模糊宣稱對產品態度、知覺健康、購買意願的改變量並無顯著的差異。反之，對於不健康的產品，具體宣稱造成的產品態度、知覺健康、購買意願的改變量比模糊宣稱下的大，具有顯著差別。實驗二共蒐集223份問
卷，結果顯示，對於健康的品牌，因在健康月暈的因素下所產生的整體反應之改變量不會有明顯。反之，對於不健康的品牌，模糊的宣稱對受測者的品牌態度、知覺健康、購買意願之改變量較差的反應。本研究亦證實說服知識在上述的效果中扮演著中介的角色。藉由本研究能夠提供廠商參考食品包裝正面宣稱的行銷手法設計，提高消費者對於廠商品牌之信任度，且有助消費者擁有較正向整體評價反應，以利提升廠商在消費者心中之形象。
郵件防護系統新增輔助分析功能之設計與實現
為了解決sophos產品 的問題，作者陳俊傑 這樣論述：
電子郵件已是現今企業用以進行商業交易資訊的主要溝通管道，惟惡意電子郵件的攻擊行為層出不窮，影響資訊安全已是企業不容忽視的重要議題，選擇導入電子郵件安全閘道產品。透過IP信譽資料可更有效地強化郵件判斷之效率，綜觀市面上已有的電子郵件閘道產品中，許多產品均採用郵件IP信譽做為攔阻功能，但關於各間廠商的郵件IP信譽資料，主要依據各間產品的不同存所差異，且皆屬於各自獨有的信譽資料。惡意郵件對於公司營運角度而言實屬莫大風險，尤其是零時差的攻擊行為(Zero Day Attack)及BEC郵件詐騙氾濫，皆可能因一封郵件造成公司龐大的損失，故能否有效阻擋惡意郵件進入公司，已是現今每一位資訊系統管理人員應重
視的議題。本研究係透過新增兩種輔助功能作為協助資訊系統管理人員處理異常郵件。第一種功能為透過外部第三方信譽資料，搭配自行開發程式進行比對，以郵件IP 信譽資料判斷是否有疑似誤攔阻或漏攔阻的郵件；第二種功能為透過合法郵件資訊累積產出白名單，透過自行開發程式並搭配人工比對以查核與過濾，藉此輔助資訊系統管理人員進行分析，解決因AI判斷分數異常情形導致郵件誤攔阻的狀況發生。本研究案例透過兩種輔助功能的比對，第一種功能為比對外部即時阻擋清單(RBL)，並在疑似漏攔阻的部分，透過實驗階段的資料總計17,151筆連線紀錄，有效找出43筆異常的連線紀錄，再透過人工比對找出一筆惡意郵件。而在第二種功能則透過合法
郵件的資訊所自建之白名單資料庫，透過8,531筆的資料比對，均能有效找出攔阻資料，共計53筆。