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國立成功大學 電腦與通信工程研究所 楊竹星所指導 張少懷的 基於機器學習技術之靜態PE格式惡意程式分類之研究 （2018），提出windows線上掃毒關鍵因素是什麼，來自於惡意程式分類、靜態分析、PE格式、機器學習、資料探勘。
而第二篇論文樹德科技大學 資訊管理研究所 陳協勝、董信煌所指導 吳高文的 網際網路使用擴散模式之研究 （2005），提出因為有 網際網路、使用擴散、二階段最小平方法、多項羅機模式的重點而找出了 windows線上掃毒的解答。
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基於機器學習技術之靜態PE格式惡意程式分類之研究
為了解決windows線上掃毒 的問題，作者張少懷 這樣論述：
近年來，惡意程式數量逐年提升、變異的速度也遠快於以往，對如今高度依賴電腦的人類社會所帶來的威脅與日俱增。過去惡意程式偵測系統主要仰賴特徵碼比對，隨著惡意程式的加速成長和隱匿技巧的進步，更新特徵碼資料庫所需要的人力與時間成本大幅增加。因此，機器學習技術被導入惡意程式偵測，從已知樣本中自動分析與學習潛在特徵，藉此對未知的程式進行預判。儘管機器學習的預測能力尚無法完取代人力，但卻能夠作為惡意程式偵測重要的一環。過去大多數應用機器學習於惡意程式辨識的研究，主要著重於惡意與非惡意的二元分類問題，近年來則開始有較多根據惡意程式家族的多元分類。本研究利用機器學習技術進行惡意程式與否及其種類的預測，比起二元
分類問題提 供了更細膩的預測訊息，相較於惡意程式家族的分類又更具實用價值的延續性。基 於數量規模高達 80 萬的惡意程式資料集，本研究為透過 VirusTotal 其打上惡意程式 種類標記。以靜態分析方式從樣本中提取大量特徵，並比較多個分類器模型的分類 性能表現。最後發現，Random Forest 模型不但在預測能力上略優於參考對象所使用 的 LightGBM 模型，達到 micro F1 分數 0.95 和 macro F1 分數 0.90 的成積，其模型訓 練時間亦僅需要對手的一半。本研究持續分析 Random Forest 模型對於各個惡意程式 類別的預測表現，並透過訓練資料集以外的惡
意程式樣本作為實例，證明本研究最 終訓練的預測模型，在實際場境中確實有能力辨識未知的惡意程式、以及預測其所屬的惡意程式種類。
SOEZ2u多媒體學園：Windows 7 使用手冊(影音教學DVD)
為了解決windows線上掃毒 的問題，作者新造數位 這樣論述：
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網際網路使用擴散模式之研究
為了解決windows線上掃毒 的問題，作者吳高文 這樣論述：
網際網路的興起被視為21世紀一項重大發明，改變人類時空距離，我國寬頻用戶至2005年12月已達959萬戶，網際網路連網應用普及率為42％，網際網路使用人口快速大幅成長，隨著網路頻寬的增加，許多創新的網路應用服務紛紛出籠。隨著網際網路應用服務功能不斷創新，傳統上以採用者採用上之時間點及頻率，來分類採用者類型之創新採用擴散模型，其適用性已受到質疑。另外，採用擴散模型著重採用者之分類，忽略採用後的使用滿意度與對未來產品功能期望之認知探討。因此，本研究以採用之後的使用行為為研究議題，建構網際網路創新使用擴散模型。本研究以網際網路使用多樣性（少/多）與使用率（低/高）之關係，將使用者分為：密集、專業、
非專業及有限四種使用者類型構面。再透過影響網際網路使用之因素探討，確定使用擴散決定因子構面。最後，並以科技認知影響、科技使用滿意度及未來新科技之興趣等三個變數為使用結果構面。換言之，本研究由使用擴散決定因子，使用者類型及使用結果等三個構面，建構網際網路使用擴散模型。本研究假設網際網路之使用率與使用多樣性兩變數間是相互影響的內生變數，以二階段最小平方法(2SLS)，建立聯立方程式探討網際網路使用率與使用多樣性之關係，得到使用多樣性與使用率之間互有正面影響。溝通密度、使用經驗、使用創新性及使用動機均顯著影響使用多樣性；使用經驗、社會臨場感均顯著影響使用率。另外，以多項羅機模式(MNL)分析使用擴散
決定因素對此四種使用者型態之影響程度，密集使用者與模型中的變數有高度相關，其次是專業使用者、非專業使用。最後，以變異數分析(ANOVA)方法檢定四種使用者型態對科技認知影響、科技的滿意度及未來新科技之興趣等三個結果變數是否有差異存在，得到與三個使用擴散結果變數都有顯著差異，以密集使用者最高，有限使用者最低，專業使用者與非專業使用者則沒有明顯差異。總之，當市場引進一個具有多種功能新產品或服務時，消費者的使用多樣性和使用率並須同時考量。例如，傳統促銷策略的目標只著重於產品創新採用者，本研究認為除創新採用外，宣傳使用知識並培育以使用為基礎的相關技術亦是很重要的。實務上，網際網路之科技產品業者必須向採
用者提出新的使用功能，並教育使用者如何直接與其他使用者溝通，架構使用者互動平台，是產品創新使用擴散不可或缺的一環。