# 碩論 (2021/7/14) 第24次
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###### tags: `碩論地獄`

:::info
[TOC]
:::

## Yen aka MaIn9

### 雲環境中基於虛擬機自我檢查偵測DKOM-Rootkit隱藏行為之研究
> 英文題目 : Using Virtual Machine Introspection to Detect Hidden Behavior of DKOM-Rootkit in Cloud Environment

* 老師
* 最上面，我建議你們寫研究限制，每個人都要寫

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## Gu aka 車載詩人【Poet of The Car】

### 車車載異構網路中基於橢圓曲線加密的匿名協作式下載機制之研究
> 英文題目：A Study of Anonymous Cooperative Download Mechanism Based on Elliptic Curve Encryption in Heterogeneous-VANETs

* 老師
* 高
* (問題一) 把空間想的是一個參數
* (問題二) 改得結果可以跟原本的比比看，這樣你就有兩個方法
* (問題三) 有改演算法跟沒改演算法一起比較
* 一樣的事情做個10萬次平均就出來了R
* 吳
* (問題三) 那個10%是參數嗎?我是建議你齁，你橫軸用個比例出來就可以了

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## Yin aka 戒酒了拉
### 基於卷積神經網路與梯度提升演算法於網路惡意加密流量偵測之研究
> 英文題目：A Study of Malicious and Encrypted Networks Traffic Detection Based on Convolutional Neural Network and Gradient Boosting Algorithm

* 老師
* 我就是要你呈現"不準的"(unbalance)當作對照組
* while (1) ;

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## Cen aka yoyo球
### 5G網路中針對分散式舒服切片移動攻擊之防禦
> 英文題目: TODO

1. (Yin)
2. (古)
3. (Yen)
4. (Cen)
5. (槍熊)
6. (Riz)
7. (晁誌)
8. (祐綸)
9. (韋德)
10. (晨偉)
11. (宗琪)
12. (議員)
13. (日日)

* time
* Intro - Introduction :
* Motivation & Goals :
* Related Work :
* System :
* Experiment :
* Conclusions :
* Total :

* 老師
* 如果就存翠的yoyo attack，其他都不講，ㄋ
* 調整YOYO的頻率，震幅亂跳，可以調嗎，有時候大有時候小，每波攻擊不同，(間格不同)，可以讓攻擊比較動態，怎樣預測才會比較有難度，就可以不用擔心只有水許侯不夠。不能期待別人的YOYO很笨，很規律，所以你的方法，所以攻擊的振幅通通超過NORMAL，所以水許後可以用，但可否動態調整，也是一種做法。
* 當你的YOYO跟別種攻擊混砸後，你的防禦方法的複雜度就要更高，所以不用擔心很薄弱，因為你之後自然就要把DL放進來，我上次有跟你說時間序列轉2D方法，你直接用套件是是看，不用很了解也沒關係，他就是固定的Library，先看看成果如何
* 你到底開始寫論文了沒，你第三章至少要血衣些，老師坦白說，我是要幫你們的，我跟你們站在同一陣線，以前很容易，因為不用送出初稿，但現在就要求初稿要送出，所以現在很有殺傷力，因為要求你做到某一程度，比以前嚴格。至少第三章要有東西出來，實驗可以之後再補，還講得過去，但若連第三章都沒有，我就很擔心，因為送出去就等於是一個STATUS REPORT，有點敏感，所以至少前三章要出來，老師會盡量幫你，你還是跟RZ盡量同時間口試，你至少下禮拜三要提出申請，初稿一定要完成。你可能就是，弄個結論，REFERENCE，至少讓他看起來有點像樣，後續演算法還可以調整，之後可以再抽換掉。還要找口委，要先看初稿才知道怎麼找口委，禮拜五先讓我看初稿，因為還要口委回信，你要跟rz一起發出邀請，信上註明rz是印尼來的外籍生，口委才知道要用英文。我目前在想，禮拜天發出邀請，禮拜一二等回復，禮拜三申請，預計在八月口試。盡量排八月第二周，你要多加油，速度快一點。
* 我期待你用時間序列轉換，比較看起來沒那麼薄弱，即使你的題目跟小茵一模一樣，但是不同做法也可以，條條大路通羅馬。時間序列的做法一定比水許侯還死狀ㄍ

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## Gun Bear （槍熊）

### (待定)
> 英文題目:

1. (Yin)
2. (古)
3. (Yen)
4. (Cen)
5. (槍熊)
6. (Riz)
7. (晁誌)
8. (祐綸)
9. (韋德)
10. (晨偉)
11. (宗琪)
12. (議員)
13. (日日)

* time
* Intro - Introduction :
* Motivation & Goals :
* Related Work :
* System :
* Experiment :
* Conclusions :
* Total :

* 老師

---

## Riz
### In-Network traffic classification using programmable data plane

1. (Yin)
2. (古)
3. (Yen)
4. (Cen)
5. (槍熊)
6. (Riz)
7. (晁誌)
8. (祐綸)
9. (韋德)
10. (晨偉)
11. (宗琪)
12. (議員)
13. (日日)

* time
* Intro - Introduction :
* Motivation & Goals :
* Related Work :
* System :
* Experiment :
* Conclusions :
* Total :

* 老師

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## Template

1. (Yin)
2. (古)
3. (Yen)
4. (Cen)
5. (槍熊)
6. (Riz)
7. (晁誌)
8. (祐綸)
9. (韋德)
10. (晨偉)
11. (宗琪)
12. (議員)
13. (日日)

* time
* Intro - Introduction :
* Motivation & Goals :
* Related Work :
* System :
* Experiment :
* Conclusions :
* Total :

* 老師