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學位論文
以卷積神經網路結合閘門遞迴單位架構於判別惡意網站偵測之研究
A Study of Malicious Website URL Detection Using Convolutional Neural Networks and Gated Recurrent Unit
蕭友銘(Yu-Ming Hsiao)
指導教授 :
夏至賢
國立宜蘭大學/電機資訊學院/多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班/碩士(2021年)
https://doi.org/10.6820/niu202100106
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惡意網址
;
深度學習
;
卷積神經網路
;
閘門遞迴單位
;
長短期記憶
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無資料
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Malicious URL
;
Deep Learning
;
Convolutional Neural Network
;
Gated Recurrent Unit
;
Long Short Term Memory
延伸閱讀
蔡宛穎(2020)。
基於更快速區域卷積神經網路技術 之開口防護設施安全辨識研究
〔碩士論文,朝陽科技大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0078-2502202114532981
Chang, Shih-Hsun(2022)。
應用卷積神經網路於高光譜影像地物辨識之研究
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嶺東學報
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(49),261-282。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=18111912-N202301050001-00011
Liu, Y. S. (2021).
利用移動窗口變換器級聯區域基底卷積神經網路於壓瘡偵測與診斷
[master's thesis, National Taiwan University]. Airiti Library. https://doi.org/10.6342/NTU202103625
陳建華(2022)。
Research on New Convolutional Neural Networks
〔博士論文,義守大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0074-0707202211373200
Zhai, Z., Wang, H., & Bai, L. (2020).
Research on Encrypted Traffic Classification Method Based on Improved Convolutional Neural Network
.
International Core Journal of Engineering
,
6
(6), 294-303. https://doi.org/10.6919/ICJE.202006_6(6).0044
國際替代計量
以卷積神經網路結合閘門遞迴單位架構於判別惡意網站偵測之研究
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