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title: 碩論 (2021/6/2) 第18次
tags: [碩論地獄]

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# 碩論 (2021/6/2) 第18次
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:::info
[TOC]
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## Yen aka 心好累，好想畢業

### 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 


1. (Yin) 
2. (古)
3. (Yen)
4. (Cen) p.60的圖想表達什麼意思?
5. (槍熊)
6. (Riz)
7. (晁誌) p15 kernel downloading 是啥
8. (祐綸) p44 native是什麼
9. (韋德) 
10. (晨偉) 為甚麼只有一個實驗有跟其他東西比較?
11. (宗琪) P60 表格最右上角是不是沒改。
12. (議員) 
13. (日日)event事監控cpu位址嗎? 怎麼知道監測哪個cpu位址，怎麼挑選位址的。怎麼知道異常，監控cpu位址就知道他是異常嗎，會有誤判的機率嗎


* time 
    * Intro - Introduction : 3m37
    * Motivation & Goals : 1m01
    * Related Work : 3m06
    * System : 8m28
    * Experiment : 6m24
    * Conclusions :
    * Total : 22m37s

* 老師
    * 你的overhead怎麼那麼高(看錯)
    * 坐標軸要寫清楚(執行甚麼指令的秒數)
    * 座標軸字放大
    * 定義寫出來(實驗的定義) 縱軸座標須清楚描述
    * p.48 X軸說明要加
    * 可以加改善百分比的實驗
    * 運行時候的&*%$&^%(沒聽到，好像是叫你多加一個實驗
    * p.60單位是要大寫嗎? 標題的proposed的p要大寫
    * 

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## Gu aka 原諒你幾回，再讓你舒服幾回

### 車載網路於異構邊緣雲中基於身分隱私之協作式下載機制
> 英文題目：A Cooperative Download Mechanism Based on Identity Privacy for VANET in Heterogeneous Edge-Cloud Environment
 
1. (Yin) 
2. (古)
3. (Yen) p50 km^2 是新細明體?
4. (Cen) 實驗六的req是指用戶請求服務的request嗎? 為什麼上限都維持在10 req/sec?
5. (槍熊) Follower的範圍內有超過1個Leader，那Follower會透過哪個Leader來做傳輸
6. (Riz)
7. (晁誌) 
    1. 服務提供商的服務是透過RSU連線到車車，那這個接口有甚麼標準嗎 
        ==沒有==
    3. service instance pool這部分你是怎麼處裡的
        ==不處理== 
    5. 在不同RSU上都會重新驗證ㄇ，還是也有考慮資料再RSU之間的傳遞
        ==沒有== 
    7. 正規化 速度對於整體正規化的因子是對於RSU到proxy的速度還是 其他車車對proxy的速度
        ==車到rsu== 
    9. 服務的檔案大小由低到高排序下載，會造成很大的檔案完全無法下載的可能嗎
        ==如果你檔案設計很智障，可能會== 
    11. p43 data rate代表甚麼涵義
        ==bitrate==
    13. leader的數量有沒有一個比較棒的數量，不然把每台車都當leader就好啦
        ==經過選舉ㄉ流程 有聽拔==
    15. p40 這張圖sort完的結果為什麼 traffic light 比youtube 的 權重還低
        ==因為streaming的優先級最高，很難理解ㄇ==
9. (祐綸) 1. P.40的順序是什麼 2. 為什麼不實驗一和實驗二的合體？
10. (韋德) p.50 transmisson power p.56 leader的數量若高於3對於throughput就沒有更多的改善，為何
12. (晨偉) 沒有 leader 的情況?
13. (宗琪) (Comparison table) 第二點大家都是圈，但我聽到的是部分有，是我聽錯了嗎～ (我聽也4)
14. (議員) p56 要怎麼從這張圖去看出這樣的差異leader在4 5的情況下看不出來比3好 (3 4 5 沒有落差)? 你的情境不是只有一台leader嗎?
16. (日日)


* time 
    * Intro - Introduction : 4m22s
    * Motivation & Goals : 1m51s
    * Related Work : 3m11s
    * System : 11m46s
    * Experiment : 6m34s
    * Conclusions :
    * Total : 27m43s

* 老師
    * 我提醒一下你已經很多圖出來了，你也許可以做一下改善的百分比，跟別人比較一下，讓人家覺得更多圖
    * p57 我第一眼看，感覺比較有差異的是右邊的，你應該把大家比較需要知道的地方標示出來，你的圖XY軸第一個字要大寫
    * 你的throughputs的定義，應該要在有個地方再寫一下，你每個request是什麼東西?那個內容是多大的內容? 有可能是一句話一張圖一部影片?那你的是什麼?它的內容大小是怎麼分布?你要下載的大小是多少?你可能要寫出來。例如:我的檔案內容都是10MB還是我的檔案內容有個distribution的分布寫出來，你這邊的參數可以再調整一下(.txt 到 影片)
    * 可以考慮一下橋至的問題
    * 你下面那個#leader:0是什麼意思? 應該是 number of leaders = 0 ，那我會建議你把這個當作一個參數，參數=0 1 2 3 4的樣子，總之 有點混淆
    * 那你有throughputs delay 有沒有其他的啊? 沒有lost這樣和不合理?
    * 你哲學系? 我要找哲學口委來審你
    * p56 把leader變多有付出什麼代價嗎? 有通訊的overhead嗎? 在車輛數量的變換下 你的overhead有變化嗎? 把前面實驗的參數 拿來這邊試試看 
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## Yin aka 戒酒了拉
### 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)
5. (槍熊) 我想知道 flow duration 的計算部分
6. (Riz)
7. (晁誌) 
8. (祐綸)
9. (韋德) 做oversampling會不會有失真問題
10. (晨偉)
11. (宗琪) 後面的實驗為什麼上面是寫 ms，圖表的縱軸是寫 $\mu s$
12. (議員)
13. (日日)


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

* 老師


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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

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## Gun Bear （槍熊）
![](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


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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 :
    * 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


## template

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