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R&D Results

Teacher Photo:曾俊元

曾俊元

副教授
電機資訊學院 資訊工程學系

技術名稱en 特徵值分類傾向應用於網路入侵偵測
研究專長en
  • 網路入侵防禦
  • 深度學習品質
  • 區塊鏈智慧合約
  • 物聯網路由
技術摘要en 針對基於人工智慧之網路入侵防禦設備，使用提出的特徵值分類傾向，對於攻擊偵測訓練模型資料集進行特徵萃取，取代原有的特徵值，達到提高攻擊偵測模型訓練效率與偵測精度。

​對於現有以攻擊情資為基礎的網路攻擊防禦設備商，可有效提高其基於人工智慧之偵測軟體核心的偵測效能與精度。比如FortiNET，攻擊偵測核心是以攻擊情資為主，其產品線廣泛適用各行業。本技術已提出專利申請。
運作技術成熟度en TRL5：準系統於相似環境測試
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