林文暉;王平;吳保樺;周明勝;蔡東霖;蔡一郎;羅濟群;
頁: 465-494
日期: 2020/10
卷期: 27(4)
關鍵字: 網路入侵偵測;時間卷積神經網路;卷積神經網路;行為分析分類器;
Keywords: network intrusion detection;temporal convolutional networks;convolutional neuron networks;behavior analysis-based classifier;
摘要: 資安防護思維模式已逐步朝向整合度高且具有機械學習和認知運算（cognitive computing）技術的資安平台，透過將威脅資料篩濾增加威脅辨識、詮釋及預測精度，並藉由預測性分析（predictive analysis）可視化顯示提高對企業網路的即時安全監控與認知，以期協助企業降低資安...

引用     導入Endnote

蕭漢威;楊錦生;魏志平;馬淑貞;
頁: 1-25
日期: 2007/04
卷期: 14(2)
關鍵字: 網路安全;阻斷服務攻擊;攻擊偵測;資料探勘;
Keywords: Network Security;Denial of Service DoS;Attack Detection;Data Mining;
摘要: 隨著網際網路與電子商務的蓬勃發展，網路安全的議題日趨重要，在眾多網路安全事件中，阻斷服務攻擊(Denial of Service)為近年來造成網路傷害的主要原因之一。阻斷服務攻擊主要是由攻擊者對特定目標傳送大量封包來進行攻擊，使得被攻擊者無法提供服務給正常的使用者，其影...

引用     導入Endnote

施東河;黃于爵;
頁: 183-214
日期: 2003/01
卷期: 09(2)
關鍵字: 入侵偵測系統;駭客;類神經網路;自組織映射圖網路;
Keywords: Intrusion detection system;Hacker;Neural network;Self-Organizing Map SOM;
摘要: 網路安全對MIS資訊人員來說非常重要，然而技術人員的技術與知識越來越難跟上不斷出現的安全漏洞與攻擊手法。在日新月異的資訊安全問題中，如何及時找出網路安全的弱點，適時地、有效率的定期評估稽核自我網路安全狀況，成了當前企業與MIS資訊人員首要關切的議題。本文除...

引用     導入Endnote