2024-11-01 | 中央社
崑大資管系識別新型勒索病毒 2024年萬潤創新創意競賽得佳作
為提升學生專業及創新能力,激發創造潛能,崑山科技大學於10月25日攜手萬潤科技股份有限公司聯合舉辦「萬潤2024創新創意競賽」決賽暨頒獎典禮,其中該校資訊管理系以作品「強化學習識別新型勒索病毒」拿下電機資訊類佳作獎,展示了台灣在網路安全與人工智慧應用領域的創意與技術。
「萬潤2024創新創意競賽」共有逾300組入圍的優秀隊伍爭奪近百萬獎金,崑大資管系四年級陳啟豪及目前就讀研究所一年級的李皓銓、謝念祖、吳芳慈在王平教授及林文暉教授共同指導下,製作作品「強化學習識別新型勒索病毒」,該研究基於零次學習模式(ZSL)並結合模式最佳化技術,以分類並預測勒索病毒樣本,為對抗網路安全威脅提供了新視角與解決方案。
此次獲獎的研究項目重點在於零次學習的應用,即透過現有已知的勒索病毒特徵,推導並分類未知的勒索病毒樣本,隨著勒索病毒的變異速度加快,傳統的惡意軟體檢測方式難以有效應對新的病毒樣本,因此研究團隊採用ZSL技術,不需依賴已知樣本的訓練數據,即可分類新型病毒。
研究團隊說明,ZSL在識別新型病毒和變種病毒方面展現卓越性能,特別是在應對不斷演變的威脅,傳統機器學習方法對未知病毒識別只能達到40到60%精確度,而本研究應用ZSL 模式,在病毒間的相似性基礎上進行預測與分類,不僅能精確識別已知病毒的變種,還能適應預測未來可能出現的新型病毒,識別精確度可達到95%,因此成為一個強大而靈活的工具。這項創新研究不僅加強對未知網路威脅的應變能力,亦可在未來應用於更廣泛的網路安全場景。
團隊隊長資管所一年級李皓銓表示:「這次能在2024萬潤競賽中榮獲佳作獎,是莫大的榮譽與激勵,研究零次學習模式應用於勒索病毒分類的過程中,團隊面臨許多挑戰,包括資料處理、模型構建等,但在指導老師的支持下,我們克服了技術難關,最終成功完成訓練、驗證模式最佳參數與測試並達到預期目標。此獎項不僅肯定了我們的努力,也讓我更有信心在未來網路安全的研究上繼續探索並突破自我。」陳啟豪、謝念祖、吳芳慈也說,勒索病毒的多樣性及其持續演變對傳統防禦方法帶來了巨大挑戰,而團隊的研究提供了新的應對方向。希望未來能將這些技術應用於更多實際的場景中,幫助企業與個人有效抵禦網路威脅。
指導教授王平指出:「這項成果是學生團隊努力與合作的結晶,對學生的獲獎表現深感驕傲,在網路安全領域,針對未知威脅的防禦至關重要,學生能夠靈活運用ZSL和grid search技術,並結合實際的勒索病毒特徵,這種創新應用於未知病毒分類預測的結果令人振奮。這項研究將對未來網路安全防禦方法帶來積極作用,此次獲獎僅是研究的一個階段,未來還有更多值得探索的技術細節。我們計劃進一步優化ZSL模型,提升其準確率與穩定性,以應對不同的勒索病毒變種及攻擊模式,探索人工智慧在網路安全上的無限可能。」
林文暉教授也肯定學生表現,作品獲獎令人感到欣慰,團隊的研究不僅展示在技術上的掌握,更體現他們面對複雜問題時的解決能力,希望透過這次經驗,學生們能在未來的研究中更上一層樓,持續精進。
資管系曾生元主任對於學生獲獎表示祝賀,他提到此次競賽成果展現系上在培育創新人才和技術應用上的努力,零次學習模式的應用也顯示學生在資安病毒分類預測技術上的深度思考與應用能力,期望同學們在未來繼續保持這份熱情與專注,不斷探索創新,以迎接日益嚴峻的網路威脅挑戰。
「萬潤2024創新創意競賽」共有逾300組入圍的優秀隊伍爭奪近百萬獎金,崑大資管系四年級陳啟豪及目前就讀研究所一年級的李皓銓、謝念祖、吳芳慈在王平教授及林文暉教授共同指導下,製作作品「強化學習識別新型勒索病毒」,該研究基於零次學習模式(ZSL)並結合模式最佳化技術,以分類並預測勒索病毒樣本,為對抗網路安全威脅提供了新視角與解決方案。
此次獲獎的研究項目重點在於零次學習的應用,即透過現有已知的勒索病毒特徵,推導並分類未知的勒索病毒樣本,隨著勒索病毒的變異速度加快,傳統的惡意軟體檢測方式難以有效應對新的病毒樣本,因此研究團隊採用ZSL技術,不需依賴已知樣本的訓練數據,即可分類新型病毒。
研究團隊說明,ZSL在識別新型病毒和變種病毒方面展現卓越性能,特別是在應對不斷演變的威脅,傳統機器學習方法對未知病毒識別只能達到40到60%精確度,而本研究應用ZSL 模式,在病毒間的相似性基礎上進行預測與分類,不僅能精確識別已知病毒的變種,還能適應預測未來可能出現的新型病毒,識別精確度可達到95%,因此成為一個強大而靈活的工具。這項創新研究不僅加強對未知網路威脅的應變能力,亦可在未來應用於更廣泛的網路安全場景。
團隊隊長資管所一年級李皓銓表示:「這次能在2024萬潤競賽中榮獲佳作獎,是莫大的榮譽與激勵,研究零次學習模式應用於勒索病毒分類的過程中,團隊面臨許多挑戰,包括資料處理、模型構建等,但在指導老師的支持下,我們克服了技術難關,最終成功完成訓練、驗證模式最佳參數與測試並達到預期目標。此獎項不僅肯定了我們的努力,也讓我更有信心在未來網路安全的研究上繼續探索並突破自我。」陳啟豪、謝念祖、吳芳慈也說,勒索病毒的多樣性及其持續演變對傳統防禦方法帶來了巨大挑戰,而團隊的研究提供了新的應對方向。希望未來能將這些技術應用於更多實際的場景中,幫助企業與個人有效抵禦網路威脅。
指導教授王平指出:「這項成果是學生團隊努力與合作的結晶,對學生的獲獎表現深感驕傲,在網路安全領域,針對未知威脅的防禦至關重要,學生能夠靈活運用ZSL和grid search技術,並結合實際的勒索病毒特徵,這種創新應用於未知病毒分類預測的結果令人振奮。這項研究將對未來網路安全防禦方法帶來積極作用,此次獲獎僅是研究的一個階段,未來還有更多值得探索的技術細節。我們計劃進一步優化ZSL模型,提升其準確率與穩定性,以應對不同的勒索病毒變種及攻擊模式,探索人工智慧在網路安全上的無限可能。」
林文暉教授也肯定學生表現,作品獲獎令人感到欣慰,團隊的研究不僅展示在技術上的掌握,更體現他們面對複雜問題時的解決能力,希望透過這次經驗,學生們能在未來的研究中更上一層樓,持續精進。
資管系曾生元主任對於學生獲獎表示祝賀,他提到此次競賽成果展現系上在培育創新人才和技術應用上的努力,零次學習模式的應用也顯示學生在資安病毒分類預測技術上的深度思考與應用能力,期望同學們在未來繼續保持這份熱情與專注,不斷探索創新,以迎接日益嚴峻的網路威脅挑戰。
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