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以及參考paper去改善 Siamese network 來進行比較 預測準確率達91.6% Adversarial attack against IOT malware detector 攻擊System call image based CNN以及Siamese network detector 使用FGSM演算法來製作對抗式樣本 比較CNN和siameese network模型的robustness 攻擊成功率可達100% Skill C C++ Python Machine Learning Malware Detection linux Information Security Weka IDA pro Radare2 MySQL Language English — TOEIC 675分 Chinese — 母語
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國立台灣科技大學 National Taiwan University of Science and Technology
土木工程學系 專任助理 @國立中興大學 National Chung Hsing University
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設備工程師
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吳韋峰|WeiFeng Wu [email protected] Taichung City, Taiwan 「Keep on going never give up.」 研究所就讀中興大學土木工程學系,論文研究為混合水動力與機器學習模式於氣候變遷下之淹水潛勢評估,因而對於Linux、Python與機器學習模型等多種作業系統、程式、以及模型等多有精進熟悉
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