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另外網站FAQ : 網擎資訊技術支援中心 - 解決方案也說明：如Mail2000 、 MailGates 有安裝ClamAV 或Sophos 防毒軟體，但user 仍收到疑似病毒 ... 此功能可將所匯出的信件用PST檔案的方式打包，並且當檔案過大無法一次下載檔案 ...

國立臺灣科技大學 資訊工程系 李漢銘所指導 游文傑的 透過不涉及內容的特徵和圖形分析辨別釣魚和勒索軟體網站 （2017），提出sophos防毒下載關鍵因素是什麼，來自於惡意軟體分佈、不涉及內容的特徵。

而第二篇論文正修科技大學 資訊工程研究所 許博學所指導 陳奎研的 Android惡意軟體鑑識雲端平台實作 （2016），提出因為有 惡意軟體識別、機器學習、Android安全的重點而找出了 sophos防毒下載的解答。

最後網站[免費下載白皮書]Sophos XG Firewall 提供全新的控制中心則補充：利用包含IPS、ATP、沙箱、雙防毒引擎、網頁和應用程式控制、防網路釣魚，以及全功能的網頁應用程式防火牆的全方位進階防護功能來阻止未知的威脅。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了sophos防毒下載，大家也想知道這些：

透過不涉及內容的特徵和圖形分析辨別釣魚和勒索軟體網站

為了解決sophos防毒下載的問題，作者游文傑 這樣論述：

在現今網路發達的時代,使用者能夠隨時隨地在網路上獲取他們所需的資訊。 但這也帶來了壞處,網路犯罪者會用各種不同的手法安裝惡意軟體在使用者的電腦。 近幾年來,最盛行的是網頁掛馬攻擊 (Drive-by Download),此手法會讓使用者不知不覺地下載惡意程式。 現在透過網頁內容偵測分析和防毒軟體能夠抵禦網頁掛馬攻擊,但效果不是非常顯著。 近年來的研究開始轉向用”zoom-out” 的方式偵測惡意程式分發架構,然而即使偵測到程式分發架構是屬於惡意的也沒辦法根據所屬類別去找到解決方法。在本篇研究中,我們的目標是幫助資訊安全專家快速地識別不同類型的惡意程式分發架構,進而去減少資訊安全專家所需要花在

分析和找方法的時間。我們提出一個方法分類不同的惡意程式分發架構,這個方法主要是透過 sum-product algorithm 的方式去確認惡意程式分發架構所屬類別。 sum-product algorithm 仰賴圖以及連結去做傳播,因此我們利用惡意程式分發架構去建立出分發架構圖。 此外,我們透過萃取與內容無關的特徵快速地給予 sum-product algorithm 所需的初始分數。 透過本方法能夠有效地去辨識並且分類不同類別的惡意程式分發架構。

Android惡意軟體鑑識雲端平台實作

為了解決sophos防毒下載的問題，作者陳奎研 這樣論述：

Android 是一種開放且廣受用戶喜愛的作業系統，其應用軟體商店 Google Play 上之 App 數量早在 2015 年就超越了Apple 之 App Store，成為世界上應用軟體最多的作業系統。基於龐大應用軟體數量與平台相較 iOS 開放之特性，是否能夠快速有效的辨識出惡意軟體遂成為研究重點。由於 4G LTE 高速網路逐漸普遍，本論文將實作一款自行研發、基於機器學習加權的靜態權限分析（Android App Permissions）為主要檢測手段的雲端惡意軟體鑑識平台，目標為打造一款有高辨識率、可以自我學習且能夠提供快速反應的安全服務。本論文提出之平台將可以監聽系統廣播，當觸發

事件時即時取得目標 App 之權限集合、詳細資訊與 MD5 特徵碼等資訊送往雲端進行權限分析，同時藉由第三方檢測服務驗證結果，並可將搜集之惡意程式特徵集合送往伺服端進行離線分析。同時具備簡訊與背景下載監聽功能，可於第一時間分析並警告使用者所取得之簡訊或所下載之 APK 可能具有潛在惡意。

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