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具深度學習之工控網路威脅智慧偵測系統及訓練系統
110PF0008X

資工系   廖宜恩老師

本專利提出一個新的結合實體蜜罐與深度學習方法，應用於Modbus工業控制網絡的入侵偵測系統。所提出的蜜罐可以佈署在工業控制網路對外與對內的網路交換器(Switch)上，以收集來自工控網路外部與內部的惡意封包。惡意封包的分析則由集成式深度學習方法(Ensemble Deep Learning Method)學習建立惡意攻擊類別預測模型。本專利的應用場域得在智慧製造的工業控制網路環境中佈署，即時監控網路封包，預測其為正常封包或異常封包的攻擊類別，若為異常封包則即時發出警報(Alarm)給系統管理者。

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分支映射編碼處理方法

資工系    廖宜恩教授 

一種分支映射編碼處理方法包含：接收一原始資料樹，將原始資料樹之原始節點中，其位於同一層級且其標籤相同者進行合併，以產生一合併後資料樹。分析合併後資料樹，以產生各標籤於合併後資料樹之各層級分支對應關係。根據合併後資料樹，產生一個層級標籤對應編碼表，以紀錄合併後節點具有之標籤於合併後資料樹所位於之層級。根據分支對應關係以及層級標籤對應編碼表並分析合併後資料樹，產生一路徑索引表，以紀錄合併後節點中其標籤相同者之資訊。根據層級標籤對應編碼表以及路徑索引表，查詢或更新合併後資料樹。

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