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title: 碩論 (2021/4/21) 第12次
tags: [碩論地獄]

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# 碩論 (2021/4/21) 第12次
> [碩論 (2021/1/6) 第1次](https://hackmd.io/lQUIFZCdSHOLwzvwI9WsOw?both)
> [碩論 (2021/1/20) 第2次](https://hackmd.io/IbJDXXacSaetaHRpinuqpA?both)
> [碩論 (2021/1/27) 第3次](https://hackmd.io/mzur4HIZRF66sjkMear1rQ)
> [碩論 (2021/2/3) 第4次](https://hackmd.io/HBvT3a8tS9CxdUcCcQVkqg)
> [碩論 (2021/2/24) 第5次](https://hackmd.io/MvviEMO_TyG1Xqd5sQTSPw)
> [碩論 (2021/3/3) 第6次](https://hackmd.io/X4KKgcnnQMieS-dvl1lYyA)
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> [碩論 (2021/3/31) 第9次](https://hackmd.io/1fXLcGDBSC2txhP51G7nAQ)
> [碩論 (2021/4/7) 第10次](https://hackmd.io/ipFw-4TxRd2xTbNQ6-DfMA)
> [碩論 (2021/4/14) 第11次](https://hackmd.io/KA_dhLtxT1C3dSmKeXhKhg)

###### tags: `碩論地獄`

:::info
[TOC]
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## Yen aka 不喝飲料人

### 雲環境中基於虛擬機自我檢查偵測惡意行為之研究
> 英文題目:Using Virtual Machine Introspection to Detect Malicious Behavior for Cloud Environment

1. (Yin) 
2. (古)
3. (Yen)
4. (Cen) hiding or hidden ?
5. (槍熊)
6. (Riz)
7. (晁誌) p5頁 裡面圖片的％數是什麼
8. (祐綸)
9. (韋德)
10. (晨偉) 
11. (宗琪)
12. (議員) 你的motivation要跟introduction要有掛鉤，要說明公司使用舊的版本，但如何確保安全性，難道他們沒有考慮安全問題ㄇ，為啥他們沒有考慮而你才有
你的系統是不是舊翻新的動作，創新的點在哪?若被質疑該如何防禦?
很像在上課的感覺，若評審是這方面專業可能看不出innovation的點，
13. (日日)


* time 
    * Intro - Introduction : 2m56s
    * Motivation & Goals : 1m24s
    * Related Work : 3m14s
    * System : 11m22s
    * Experiment : 41s
    * Conclusions :
    * Total : 19m39s

* 老師

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## Gu aka 想喝但不能喝飲料人

### 車載網路於異構邊緣雲中基於身分隱私之服務下載機制
> 英文題目：A Service Download Mechanism Based on Identity Privacy for VANET in Heterogeneous Edge-Cloud Environment

1. (Yin) 
2. (古) 
3. (Yen) ＴＡ 是啥, ＴＡ跟教堂的關聯性是什麼 (權威R)
4. (Cen) 怎麼決定是要跟RSU還是中繼車下載資料? (Ans.看訊號大小
5. (槍熊) 
6. (Riz)
7. (晁誌)
    1. 如果資料傳送到中繼車輛後，中繼車輛傳送不到目標車輛，是會一直保持在buffer內嗎，會不會有buffer爆掉的問題 
    2. p22 ecdsa跟其他方案比有更好的效能，其他方案是什麼 
    3. p25左右 TA怎麼樣直接跟車子溝通 
    4. p28 廣播內容清單，是什麼樣的內容清單 
    5. 這個橢圓曲線的加密，是哪裡到哪裡的加密 **<--我問這個**
    6. p39 幫他分類，分類的方法是什麼
9. (祐綸) 如果還沒下載完就跑了怎麼辦？
10. (韋德) TA是怎麼模擬ㄉ？TA、RSU都是node，只是功能不同
    現實情況的TA和RSU是透過有線溝通的
12. (晨偉) （好問題 真棒
13. (宗琪) 
    1. 協作式下載是指只會向 proxy 車輛請求下載，還是他會同時向基地台和 proxy 請求。他只會向一個目標下載內容，還是像P2P一樣向多台主機下載（這裡是leader+基地台）。協作式的意思？
    2. P25 步驟
14. (議員) 有多少ＲＳＵ就有多少ＴＡ，那個(1)Authentication是什麼時候要給他？那個ＴＡ要設在哪裡。  
15. (日日)




* time 
    * Intro - Introduction : 4m34s
    * Motivation & Goals : 1m45s
    * Related Work : 4m40s
    * System : 8m51s
    * Experiment : 41s
    * Conclusions :
    * Total : 20m35s

* 老師
    * 同時兩個還三個leader的話，現在是要怎麼辦？
    * rtt1.0,rtt2.0啥的
    * 先把假設列出來，再把假設拿掉，這樣就可以比較了，這樣你的圖, 數據 就很多了
    *
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## Yin aka 不喝飲料人
### 基於深度學習之惡意舒服加密封包偵測
> 英文題目：A Deep Learning Approach for Malicious and Encrypted Packet Detection

1. (Yin) 
2. (古)
3. (Yen)
4. (Cen)scenario: switch controller後面的字不見了 
    processer(x) -> processor
5. (槍熊)
6. (Riz)
7. (晁誌) p15 表格 attack with paylaod, attack with unique payload的差別在哪
8. (祐綸)
9. (韋德)
10. (晨偉) 
11. (宗琪)
12. (議員) 使用accurancy可能會被質疑，有考慮用F1-score嗎?
        有做效能的比較嗎?
13. (日日)


* time 
    * Intro - Introduction : 3m48s
    * Motivation & Goals : 1m13s
    * Related Work : 3m13s
    * System : 9m23s
    * Experiment : 43s
    * Conclusions :
    * Total : 18m22s

* 老師


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## Cen aka 不喝飲料人
### 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
    * mininet + free5gc 行ㄇ？
    * 套件好用ㄇ？

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## Gun Bear （槍熊）aka 不喝飲料人
![](https://i.imgur.com/isxDXMY.jpg)

### 基於SDN網路之Slow HTTP服務阻斷攻擊偵測
> 英文題目: Slow HTTP DoS Attack Detection in SDN Network

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
    * 為什麼要用ＳＤＮ，為什麼不用edge computing？
    * 你的DOS攻擊，可能要從比較邊緣的地方，開始切斷，這樣不會影響到比較內部的，所以你要想看看你要怎麼把這個因素帶進去。
    * 你的機制想得如何？ 那就用ＡＩ啊，給他一些特徵啊～，你的module要不一樣(跟實驗室其他人)，例如ＸＧＢＯＯＳＴ，你去找找比較新的module看看。
    * 你這樣我很擔心哦，再往前一點，再往前一點。
    * 我現在在想你slow http攻擊，你要怎麼產生？
    * 阿你要怎麼去分辨攻擊or not?那他的特徵是什麼？
    * 你的比較表我抗抗，他怎麼調整(timeout)？阿第二種是什麼？阿第三種是什麼？所以基本上他們都是用限制資源的方式，他們看起來是沒有分辨是攻擊or not。那他們有人用machine learning嗎？你怎麼沒放上來？那就survey不夠啊～趕快放上來。
    * 剛剛講的時間/資源的限制，他並沒有偵測出攻擊啊，所以你可以用ML啊。
    * 下禮拜一來跟我討論一下。**
    * ML你有試過嗎？筱茵有做過計劃麻，你趕快問一下筱茵大神，看一下怎麼產生data，報告是不是有留著嗎，你看一下。
    * 看一下之前的計畫，這邊到底可不可以適用。
    * **譬如說去年的啊kent他一開始也沒什麼啊，但他就可以把ml學得很好**
    * 第一，traffic怎麼產生要先出來。




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## 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 : 
    * Background :
    * Related Work : 
    * Motivation & Goals & comparison table: 
    * Workflow - System : 
    * Experiment Plan :  
    * Conclusions : 
    * Total : 

* 老師
    * u can use our new PC directly.

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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


## template

* time 
    * Intro - Introduction : 
    * Background :
    * Related Work : 
    * Motivation & Goals & comparison table: 
    * Workflow - System : 
    * Experiment Plan :  
    * Conclusions : 
    * Total : 