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# System prepended metadata

title: Connlab AI
tags: [Connlab]

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tags: Connlab
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# Connlab AI 

## 7/14

### 升碩二
* 吳家毅
    * 進度
        * Code review of Graph2vec
        * 研究WL relabeling的過程
        * 針對Graph2vec進行function name的改動(function replace degree)
    * 規劃
        * 如何透過subgraph的方式去進行實作
        * 適用其他的ML model驗證
        * 進行維度上的參數調整
* 蔡尚洲
    * 進度
        * 驗證時間流不影響system tap資料集
        * system tap中 EXECVE & FORK系統所產生的system call不影響data set
    * 規劃
        * 增加data set資料
        * 參加conlab IoT組meeting
        * 嘗試其他特徵提取方式
        * 嘗試其他分類器
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 正在處理作業一的部分
* 許閎量(3041)
    * 李弘毅作業一寫完
    * 準備7/19 islab的論文報告
* 邱昱誠
    * 李弘毅看完作業1的影片
    * 研究作業1中

### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
    * CDMC2019: word2vec + RNN 97%
* 107張永承
    * CDMC2019: word2vec + LSTM 90%
    * 預計增加LSTM層數
* 107陳彥合
    * 嘗試CDMC2019: word2vec + RNN
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 主要在研究一些有關Graph2vec相關的部分
    * WL kernel 的實做過程以及方法研究
    * 研究如何使用toggdocument 去做除了doc2vec的方法

#### 未分組
* 108陳安
    * 自己寫出李弘毅作業一
    * 並且開始嘗試CDMC2019資料處理
### 升大三
* 108楊奕儒
    * 作業一實作，目前遇到一些卡關，正在處理中
* 108蔡芸軒
    * 請假
* 108鄧宥均
    * 請假
* 108林琛琛
    * 請假 


## 7/21

### 升碩二
* 吳家毅
    * 進度
        * 進行graph2vec參數上的調整，處理了Detection和Classification
        * 發現了在實作上會遇到Mirai和Bashlite之間的feature相似的問題
    * 規劃
        * 主要想要透過function call的關係來修正Mirai和Bashlite之間的問題
        * 整理唸過的相關論文(Call_graph,graph2vec相關的論文)
* 蔡尚洲
    * 進度
    * 規劃
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 看完李宏毅的作業2影片
    * 正在處理作業二的部分
* 許閎量(3041)
    * 7/19在islab報告GAN
* 邱昱誠
    * 還在看李宏毅的作業2影片
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
    * CDMC2019: word2vec + RNN 97%
    * 和永承一起弄LSTM 或 RNN
* 107張永承
    * CDMC2019: word2vec + LSTM
    * 之前LSTM參數使用錯誤
    * 改進後發現LSTM要帶入word2vec的參數
* 107陳彥合
    * 嘗試CDMC2019: word2vec + SVM 0.97
    * word2vec 一個system call 100維
    * 但把一個file內的system call vector 取平均值 當作input
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 主要

#### 未分組
* 108陳安
    * 作業一訓練資料輸入錯誤
    * 繼續嘗試
### 升大三
* 108楊奕儒
    * 實做出作業1
    * 但準確率不太好
        * dataset前處理出問題
        * 正規化出問題
* 108蔡芸軒
    * 看完Regression的影片
    * 在寫作業1
        * 有手刻Regression
        * 誤差值10以內
        * 額外用xgb_regression實作
    * 有丟kaggle
* 108鄧宥均
    * 還沒進群組
* 108林琛琛(嗔)
    * 還沒進群組

## 7/28

### 升碩二
* 吳家毅
    * 進度
        * 進行參數上的調整以及對於資料正確性做判別
        * 判斷Mirai和Bashlite之間的差異
        * 在Classification達到97-98的準確率以及f1-score.
    * 規劃
        * 判斷是否能夠更加改善Mirai和Bashlite的差異已達到99
* 蔡尚洲
    * 進度
        * 報告 : Does Every Second Count? Time-based Evolution of Malware Behavior in Sandboxes
        * 班嗓覺得這篇分析方式很不錯
    * 規劃
        * 針對WINDOWS和IOT之間的差異進行研究
        * IOT大部分會進行網路連結
        * 所以要可以在內網內行網路通訊(這個環境的建構是我們實驗室資料集的侷限性)
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 正在看CNN的影片
    * 處理作業二的部分
    * 準備弄CDMC2019
* 許閎量(3041)
    * 看對抗式攻擊
* 邱昱誠
    * 看完CNN的影片
    * 開始做作業1
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
    * embedding 加入0向量
    * CDMC2019: word2vec + LSTM 99%
    * 查證word2vec的三個參數
* 107張永承
    * 一起弄 CDMC2019: word2vec + LSTM
    * 論文的，GRU，他們兩個一起的 總共三個MODEL
    * 0.88，0.95，0.98
    * 跟上次的差別
        * 上次LABEL方式錯誤
        * 架構沒變
        * 只改動每層內的神經元數量
    * 改進
        * 取sample前半段
        * 改動feature vecter維度
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 研究和wl kernel iteration2之運作，觀察是否可以透過跳過skipgram的方式來達到更好的效能
    * 目前遇到資料量太大的問題，仍在思考如何做feature selection
    
#### 未分組
* 108陳安
    * 請假 AIS3
* 107陳彥合
    * 打AZ身體不舒服
    - CDMC2019 RT 98%
    - TF-IDF需要在熟悉
    - cross-validation
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * 後來發現是之前test data處理錯誤
    * 有些feature是會混淆分析，需要剔除
    * 開始弄作業2
* 108蔡芸軒
    * 看完classification的影片
    * 在寫作業2
        * 有手刻Regression,機率generative model,KNN,SVM
    * 接下來要看CNN之前的影片
* 108鄧宥均
    * 還沒進群組
* 108林琛琛(嗔)
    * 還沒進群組

## 8/3

### 升碩二
* 吳家毅
    * 進行參數上的調整以及修正誤判的情形。再classification達到0.98，detection達到0.99的成果
    * 將更仔細的統整實驗報告，以及實驗流程及目的與班桑討論．
* 蔡尚洲
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * system call & API call
    * 搞懂動態在幹嘛
* 許閎量(3041)
    * 看林軒田的線上課程
    * 開始處理CDMC2019
* 邱昱誠
    * 寫作業1
    * 有找到改進版
    * 開始自己寫Code
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
    * 查證word2vec的三個參數
    * CHUN建議 : 正則表達式 & nltk
* 107張永承
    * 只拿前面50000 padding 400 99.0%
    * 接下來遞減取system call的長度
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 進行graph2vec的參數調整(dim,epoch,iteration...)
    * 嘗試修正wl kernel iteration2之實驗結果，使用hashveectorization解決維度太大的問題
#### 未分組
* 108陳安
    * CDMC 2019 準備訓練
* 107陳彥
    * CDMC2019 RT 98%
    * cross-validation 確認大小寫沒差
    * TF-IDF 著重在類別1跟2
    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * 開始弄作業2
    * 差在最後的generation的比較
* 108蔡芸軒
    * 作業3 debug
* 108鄧宥均
    * 影片看完作業2以前的影片的
* 108林琛琛(嗔)
    * 看完gradient descent

## 8/11

### 升碩二
* 吳家毅
    * 完成後續實驗(分CPU去進行training，parameter training,UMAP 2D visualization等等)
* 蔡尚洲
    * 規劃
        * 重新建system call table : 怕有遺漏的
        * 把CPU架構加入考量
        * **strace & system tap 要在同一data set上做比較**
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * CDMC2019 word2vec LSTM 1 layer  95%
    * word2vec CNN 3 layer 97%
    * 至少提到98% 
* 許閎量(3041)
    * CDMC2019 freq 121*1 98.8
    * 試CNN & n-gram
* 邱昱誠
    * 熟悉python
* 立宇
    * 
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
    * 請假 看醫生
* 107張永承
    * 只拿前面50000 padding 400 99.0%
    * 在10000-15000左右
    * 用現有的方式 測試新的system tap的其中10000
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 持續研究和graph2vec relabeling的部分，是否能夠改善時間的部分
    * hash verctor
    * 進行參數上的試驗
#### 未分組
* 108陳安
    * CDMC 2019 準備訓練
    * 正在feature selection的部分
    * 用frequence
* 107陳彥合
    * CDMC2019 RT 98%
    * 逐一看每個system call的功能是否相似 然後把一樣功能的system call改成同一個(統一他) 
        * 但成功率下降到97
    * 還有看五個類別個別獨有的system call有哪些
    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * 作業2找出 logistics regression這個方法是比較好了
    * 並超過based line
    * 接著CDMC
* 108蔡芸軒
    * 作業3 改用數字28*28 dataset做
    * 三層的CNN 98.8%
    * 接著CDMC
* 108鄧宥均
    * 身體不舒服 請假
* 108林琛琛(嗔)
    * 看完作業2影片
    * 看懂作業1的code
        * 熟悉python

## 8/18

### 升碩二
* 吳家毅
    * 完成後續實驗(分CPU去進行training，parameter training,UMAP 2D visualization等等)
    * 進行參數上的調整，以及完成實驗結果的表格
* 蔡尚洲
    * 規劃
        * 重新建system call table : 怕有遺漏的
        * 把CPU架構加入考量
        * **strace & system tap 要在同一data set上做比較**
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 請假
* 許閎量(3041)
    * CDMC2019 freq 121*1 98.8
    * 試CNN & n-gram
* 邱昱誠
    * 自己寫完作業1
    * 寫作業2
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
    * 針對LSTM一次塞入的sequence的長度對運算時間和準確率的影響
    * ![](https://i.imgur.com/D9UQEw5.png)
* 107張永承
    * 用現有的方式 測試新的system tap的其中10000
        * 前30000
        * LSTM 從 3 lyaer 增加到 5 layer
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 研究了WL relabeling的paper並且研究了這些relabeling所代表的意義
    * 探討了實作方法和graph2vec進行比較時間，發現時間上的提升。
#### 未分組
* 108陳安
    * CDMC 2019 97%
    * 研究用0或-1表示system call沒有出現對於模型的影響
    * 要用的模型svm knn RT
* 107陳彥合
    * CDMC2019 RT 98.28%
    * 針對相似的system call進行研究
    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * CDMC 資料讀取
* 108蔡芸軒
    * 請假
* 108鄧宥均
    * 作業1跑起來
    * 接下來自己寫code
* 108林琛琛(嗔)
    * 作業2寫完

## 8/25

### 升碩二
* 吳家毅
    * 實驗大致完成，目前正在撰寫文章。 
* 蔡尚洲
    * 在同一dataset上比較 s trace & system tap
        * 成功率都只有86%
        * 針對system call sequence過短的檔案
            * 在兩個沙箱個別的情況
            * 分別在哪些家族
            * 給IoT組回饋
            * 過短的原因
                * 什麼情況會停止(system call)
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 請假
* 許閎量(3041)
    * CDMC2019 freq 121*1 98.8
    * 試CNN & n-gram
* 邱昱誠
    * 寫作業2
* 立宇
    * 影片看到作業1完
    * 作業1
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
* 107張永承
    * system tap 19000
        * word2vec LSTM 5 layer
        * accuracy : 30% 而已
        * 都分類到其中一個類別 ， 可能是無效資料的影響 
* 107陳彥合
    * CDMC2019 RT 98.28%
    * 針對相似的system call進行研究
        * 每個system call在各個類別的比較
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 探討了實作方法和graph2vec進行比較資料集。
    * 測試了iter1,iter+func之間的成果差別，
    * 進行參數上的調整
#### 未分組
* 108陳安
    * CDMC 2019 97%
    * RT count 98%

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * 了解word2vec
* 108蔡芸軒
    * 請假
* 108鄧宥均
    * 作業1自己寫過一遍
* 108林琛琛(嗔)
    * 把CNN影片看完
    * 作業2看懂

## 9/1

### 升碩二
* 吳家毅
    * 撰寫文章。 
* 蔡尚洲
    * dataset有很多重複的data，必須處理這塊
    * 調查重複的sequence(system call)是否屬於同一個類別
    * 可能與crash的點有關，到同一個點crash後，會導致資料集重複，但可能不是屬於同一種class，因此不管怎樣都不可能分類正確。
    * 調查該數據集
    * 在準確度到99後開始思考創新性，改善了些什麼和先前不同的。
    * label有衝突的sequence可能集中在某一個段上。
    * 先把unique的sequence拿出來討論
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * CNN 層數3以上準確率下降
    * 看gated-CNN
    * 開始做CDMC 2020
* 許閎量(3041)
    * CDMC2019 n-gram + RT + 10-cross 0.984
    * 開始做CDMC 2020
* 邱昱誠
    * 寫作業2
* 立宇
    * 請假
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
* 107張永承
    * system tap 19000
        * word2vec LSTM 5 layer
        * accuracy : 30% 而已
        * 都分類到其中一個類別 ， 可能是無效資料的影響 
* 107陳彥合
    * CDMC2019 RT 98.28%
    * slectfrommodel看feature的重要值 0.984
    * 把同類別同seq只留下一個 避免OVERFITTING
    * 把不同類別同seq都刪掉
    * 0.987
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 探討了實作方法和graph2vec進行比較資料集。
    * 測試了iter1,iter+func之間的成果差別，
    * 進行參數上的調整
#### 未分組
* 108陳安
    * 報告3-4章

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * 了解word2vec
* 108蔡芸軒
    * CDMC2019檔案處理完成
    * 準備用word2vec + 機器學習
* 108鄧宥均
    * 作業1自記寫過一遍
* 108林琛琛(嗔)
    * 作業2寫完
    * 開始CDMC2019

## 9/8

### 後門
- 永承 潘靜 閎量 家洋 立宇 昱誠
- LRP : 閎量 家洋 小穹妹 (家毅)
- ABS : 立宇 昱誠 永承 (尚洲)
- pickle : 待定

### sandbox
- 彥和 胤承 俊彥 文彥(IoT)
- 討論兩組合併的討論時間

### 升碩二
* 吳家毅
    * 研究GNN，以及classfication和cross-platform
* 蔡尚洲
    * dataset有很多重複的data，必須處理這塊
    * 調查重複的sequence(system call)是否屬於同一個類別
    * 可能與crash的點有關，到同一個點crash後，會導致資料集重複，但可能不是屬於同一種class，因此不管怎樣都不可能分類正確。
    * 調查該數據集
    * 在準確度到99後開始思考創新性，改善了些什麼和先前不同的。
    * label有衝突的sequence可能集中在某一個段上。
    * 先把unique的sequence拿出來討論
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * CNN 層數3以上準確率下降
    * 看gated-CNN
    * 開始做CDMC 2020
* 許閎量(3041)
    * CDMC2019 n-gram + RT + 10-cross 0.984
    * 開始做CDMC 2020
* 邱昱誠
    * 寫完作業2
    * 看完CNN影片
    * 接CDMC2019
* 立宇
    * 下禮拜 寫作業2完 看完CNN的影片
* 馬順哲
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
* 107張永承
* 107陳彥合
    * CDMC2019整支的sequence一樣且存在不同label的
        * 砍掉數量較少的那一方
        * 99.1%
    * 做strace22000 就有檔名可以和靜態比較seq重複的部分
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 進行參數上的處理(grid search)，並且整理了暑期的進度，實作過程等..
#### 未分組
* 108陳安
    * 請假

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * 了解word2vec
* 108蔡芸軒
    * CDMC2019檔案處理完成
    * 用word2vec + CNN 記憶體爆掉
    * 先用機器學習看word2vec有沒有出錯 再套CNN
* 108鄧宥均
    * 作業2寫完
    * 接下來看完CNN影片
    * 做CDMC2019
* 108林琛琛(嗔)
    * 請假


## 9/15

### 後門
- 永承 潘靜 閎量 家洋 立宇 昱誠
- LRP : 閎量 家洋 小穹妹 (家毅)
- ABS : 立宇 昱誠 永承 (尚洲)
- pickle : 待定

### sandbox
- 彥和 胤承 俊彥 文彥(IoT)
- 討論兩組合併的討論時間

### 升碩二
* 吳家毅
    * 內容:
        * 先前實驗建立在偵測
        * 做了分類(malware classification)
            * ![](https://i.imgur.com/bDK2RGK.png)
                * based on之前graph2vec的方法 
                * dim : feature vector dimension
            * 家族資料太少:去除
            * 最高到98%
        * 用CPU架構下
            * user design function要去處理，看能不能提高分類ACC
            * 做clustering將相似的重新整理
    * 班桑建議:
        * 不管怎麼處理都會有**不包含分類訊息**的訊息 ， 可以用一些方法去除
        * 應該關注在錯誤分類的樣本，去思考分類錯誤的原因，才能提高精度(細節)
        * 不需要太去注意**綜合資料**
        * 可以用機器學習的方式去篩選可用特徵
* 蔡尚洲
    * 班桑建議:
        * 如何利用Strace和System tape 共同使用?
        * 應探討兩個系統產生之特徵差異
        * 需要有一些創新性，不只是單純將兩個dataset放入分類器進行分類
        * 不要花太多時間在數據處理
    * 計畫:
        * 將兩dataset各個label的特徵進行比較 找出兩dataset差異
        * GSDroid、sequence、system call frequence
        * 比較兩platform的**過短**檔案分別是哪些類別(是否重複
        * 比較兩platform的**重複**檔案分別是哪些類別(是否重複
        * 兩platform有效檔案中分類錯誤的malware是否可以互相彌補
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 做CDMC 2020 資料不知道怎麼處理
* 許閎量(3041)
    * CDMC 2020 3-gram 97%
* 邱昱誠
    * 在弄CDMC2019
* 立宇
    * 不在 準備請飲料
* 馬順哲
    * 看完作業1
    * 家毅學長很嚴格
    * 正在做作業2
### 升大四
#### 動態組
* 107潘瑨
* 107張永承
* 107陳彥合
    * CDMC2019整支的sequence一樣且存在不同label的
        * 都砍掉的結果比砍掉數量較少的那一方低一點點
    * CDMC2020 97%
#### 靜態組
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 進行參數上的處理(grid search)，並且整理了暑期的進度，實作過程等..
#### 未分組
* 108陳安
    * 報告第5章

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * CDMC2019 用特別的方式 資料餵不進模型
* 108蔡芸軒
    * CDMC2019檔案處理完成
    * 用word2vec 機器學習 95%
    * word2vec model放到CNN外面
* 108鄧宥均
    * 請假
* 108林琛琛(嗔)
    * strace22000 freq as feature , random forest:99.9
    * cross 混淆矩陣

## 9/22

### 後門
- 永承 潘靜 閎量 家洋 立宇 昱誠
- LRP : 閎量 家洋 小穹妹 (家毅)
- ABS : 立宇 昱誠 永承 (尚洲)
- pickle : 待定

### sandbox
- 彥和 胤承 俊彥 文彥(IoT)
- 討論兩組合併的討論時間

### 升碩二
* 吳家毅
    * 內容:
        * 針對分類錯誤的data進行分析
        * train : test = 8:2
        * 查看分類錯誤檔案內部架構
        * 海嘯分類錯誤原因
            * 產生callgraph時，user define function 在relabel時很難轉成feature
            * 因為user define function占比太高導致分類到前幾類的類別
            * 把user define function但比過高的sample先拿掉
                * ACC從97增長到98.1左右
                * 是有幫助分類的
    * 班桑建議:
        * 找出被分類錯誤的決定性因素
* 蔡尚洲
    * 班桑建議:
        * 如何利用Strace和System tape 共同使用?
        * 應探討兩個系統產生之特徵差異
        * 需要有一些創新性，不只是單純將兩個dataset放入分類器進行分類
        * 不要花太多時間在數據處理
    * 計畫:
        * 將兩dataset各個label的特徵進行比較 找出兩dataset差異
        * GSDroid、sequence、system call frequence
        * 比較兩platform的**過短**檔案分別是哪些類別(是否重複
        * 比較兩platform的**重複**檔案分別是哪些類別(是否重複
        * 兩platform有效檔案中分類錯誤的malware是否可以互相彌補
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 做CDMC 2020 資料不知道怎麼處理
* 許閎量(3041)
    * backdoor正規化後似乎比較難攻擊，汙染筆數可能要增加
* 邱昱誠
    * 在弄CDMC2019跟backdoor
* 立宇
    * 寫完作業2
* 馬順哲
    * 李宏毅的都好了
### 升大四
#### 後門組
* 107潘瑨
* 107張永承
#### 沙箱組
* 107陳彥合
    * 弄IOT組產生的STRACE LOG轉成system call sequence
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 進行參數上的處理(grid search)，並且整理了暑期的進度，實作過程等..
#### 未分組
* 108陳安
    * 報告第5章

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * CDMC2019 用特別的方式 資料餵不進模型
* 108蔡芸軒
    * CDMC2019 word2vec model放到CNN外面
    * 建議用doc2vec去train不同長度的system call sequence
* 108鄧宥均
    * CDMC2019 用KNN 47%
    * 特徵提取出問題
* 108林琛琛(嗔)
    * strace22000 freq as feature , random forest:99.9
    * cross 混淆矩陣

## 9/27

### 後門
- 永承 潘靜 閎量 家洋 立宇 昱誠
- LRP : 閎量 家洋 小穹妹 (家毅)
- ABS : 立宇 昱誠 永承 (尚洲)
- pickle : 待定

### sandbox
- 彥和 胤承 俊彥 文彥(IoT)
- 討論兩組合併的討論時間

### 升碩二
* 吳家毅
    * 內容:
        * 針對分類錯誤的data進行分析
        * train : test = 8:2
        * 查看分類錯誤檔案內部架構
        * 海嘯分類錯誤原因
            * 產生callgraph時，user define function 在relabel時很難轉成feature
            * 因為user define function占比太高導致分類到前幾類的類別
            * 把user define function但比過高的sample先拿掉
                * ACC從97增長到98.1左右
                * 是有幫助分類的
    * 班桑建議:
        * 找出被分類錯誤的決定性因素
* 蔡尚洲
    * 班桑建議:
        * 如何利用Strace和System tape 共同使用?
        * 應探討兩個系統產生之特徵差異
        * 需要有一些創新性，不只是單純將兩個dataset放入分類器進行分類
        * 不要花太多時間在數據處理
    * 計畫:
        * 將兩dataset各個label的特徵進行比較 找出兩dataset差異
        * GSDroid、sequence、system call frequence
        * 比較兩platform的**過短**檔案分別是哪些類別(是否重複
        * 比較兩platform的**重複**檔案分別是哪些類別(是否重複
        * 兩platform有效檔案中分類錯誤的malware是否可以互相彌補
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    * 做CDMC 2020 資料不知道怎麼處理
* 許閎量(3041)
    * backdoor正規化後似乎比較難攻擊，汙染筆數可能要增加
* 邱昱誠
    * 在弄CDMC2019跟backdoor
* 立宇
    * 寫完作業2
* 馬順哲
    * 李宏毅的都好了
### 升大四
#### 後門組
* 107潘瑨
* 107張永承
#### 沙箱組
* 107陳彥合
    * 弄IOT組產生的STRACE LOG轉成system call sequence
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 進行參數上的處理(grid search)，並且整理了暑期的進度，實作過程等..
*  
#### 未分組
* 108陳安
    * 物件偵測

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * CDMC2019 LSTM 97%
* 108蔡芸軒
    * CDMC2019 LSTM 90%
* 108鄧宥均
    * CDMC2019 freq RT 98.2
* 108林琛琛(嗔)
    * strace22000 freq as feature , random forest:99.9
    * cross 混淆矩陣
    * CDMC2020 byte sequence 96-98

## 10/18

### 升碩二
* 吳家毅
    
* 蔡尚洲
    
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    
* 許閎量(3041)
    
* 邱昱誠
    
* 立宇
    
* 馬順哲
                
### 升大四
#### 後門組
* 107潘瑨
* 107張永承
#### 沙箱組
* 107陳彥合 
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 包裝檢測model，以及處理testing 錯誤資料。
#### 未分組
* 108陳安
    

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * cdmc 2021 task1
* 108蔡芸軒
    * cdmc 2021 task1
    * 處理成fixed-sized 
* 108鄧宥均
    * CDMC 2021 task1
* 108林琛琛(嗔)
    * paper 

## 10/25

### 升碩二
* 吳家毅
    
* 蔡尚洲
    
### 升碩一
* 潘家洋(3041)
    
* 許閎量(3041)
    
* 邱昱誠
    
* 立宇
    
* 馬順哲
                
### 升大四
#### 後門組
* 107潘瑨
* 107張永承
#### 沙箱組
* 107陳彥合 
* 107梁俊彥
* 107王胤丞
    * 檢測實體設備上的實驗結果，以及處理一下實體設備上遇到的問題(準確度較低的部分)。
#### 未分組
* 108陳安
    

    
### 升大三
* 108楊奕儒(動態組)
    * cdmc 2021 task1
* 108蔡芸軒
    * cdmc 2021 task1
    * 處理成fixed-sized 
* 108鄧宥均
    * CDMC 2021 task1
* 108林琛琛(嗔)
    * paper 
