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跟著樂齡優良教師學 LINE‧FB

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*圖片內容截取自Google搜尋網站
**音樂與音效取自Youtube及Youtube音樂庫

以SVM為基礎之手機惡意封包偵測系統

為了解決安卓line轉ios不用電腦的問題,作者譚庚倫 這樣論述:

近年來,智慧型手機蓬勃發展,人手一機已是事實,使用者逐漸將個人的資訊 (聯絡資訊、E-mail帳號密碼、個人電子錢包等) 存入手機中。智慧型手機之作業系統以Android和IOS為主。Android系統可以不用透過官方認證而進一步安裝第三方的App。因為上述的原因,使得駭客將目標由電腦端轉向手機端。駭客藉由入侵手機的方式蒐集使用者許多個人隱私資訊,並且惡意App可以透過使用者給予的權限蒐集個人相關資訊並且傳輸至駭客伺服器,或者執行從駭客伺服器傳來的惡意程式碼。本研究提出一套偵測手機惡意封包系統,以Agent-based概念設計。由使用者手機下載手機應用程式(Agent App),而Agent

App將手機所發出的GET封包內容儲存至pcap檔中,並且傳輸至伺服器做惡意分析。本系統在惡意分析上應用了SVM(Support Vector Machines)演算法,將收集的樣本的GET封包內容訓練成SVM惡意偵測模型,然後將使用者的GET封包輸入至SVM模型進行預測分析。本文也比較 LibSVM 和Scikit-learn 兩個SVM 函式庫的效能,其本系統採用Sckit-learn函式庫作為惡意分析功能。Agent App和網頁會將分析的結果整理後呈現給使用者查看,並且提供查詢歷史紀錄和模型管理的功能。