陳彥翔

資工大師級爆肝研究員 ?? 東海駭客邪教 !!  系統開發員

 -系統漏洞讓你苦惱嗎?我在這裡喔喔喔!!!

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自傳

我是陳彥翔,目前就讀於東海大學資訊工程學系碩士二年級,我具有堅毅的耐力,能抵禦工作上所遇到的任何困難,個性務實謹守紀律,對工程師十分感興趣,考慮當前台灣的產業發展狀況和未來就業發展,從國中就一心嚮往工程師行業,並選擇進入東海大學資訊工程學系就讀,就學期間我也全心投入於課業,期待能夠在畢業之後可以進入相關領域一展長才。

大學期間更參與了兩個計畫專案,分別是「對抗共存攻擊之雲端安全與隱私機制即在醫療之應用」以及「整合式穿戴物聯網及AI深度學習分析於透析不適預測」,在對抗共存攻擊之雲端安全與隱私機制即在醫療之應用計畫一開始並不順利,在遇到困難的情況下我並沒有逃避,而是更仔細的去尋找以及探索,在我不懈的努力下,終於將結果從原本的70%準確率提高至98%的準確率,我更將此成果撰寫為一篇論文投稿於DLT2020數位生活科技研討會,也得到了評審的認可拿到了最佳論文獎。

碩士期間也不停下腳步,受到資安大會的啟發於2021年2月成立了東海駭客社,對於資安領域很有熱忱與興趣,社團在我們幹部們的努力下更是達到了43位社員,也製作出了4大完整教學,分別是密碼學、數位鑑識、網路安全以及逆向工程,本身也是密碼學領域的指導老師;目前是碩士二年級,目前有和不同的教授一起研討區塊鏈以及抗量子密碼學,也於2021年和老師一起在IEEE Acess發表了一篇有關資訊隱藏的論文「Steganography in RGB Images Using Adjacent Mean」,更於今年12月三個禮拜內研究並獨自撰寫完一篇有關可疑帳號偵測系統的科技部計劃書

於碩士期間因為課程都已經提前休完,因此和志同道合的朋友一起於2020年12月正式在外接案,我負責專案經理角色,負責控管進度以及對外合作,也有少部分的系統開發,目前已經上線了台中秋紅谷心之谷Line bot半年,註冊人數也突破了300人,目前在外也和不同單位進行合作案,大多為AI系統導入、建置以及設計,系統涵蓋了數據分析、物件偵測以及自然語言處理,都為使用現實數據的AI系統。

下一步我想在業界中發揮所長,在實做領域中研發最新技術並加強自身能力,提升自我競爭力,並在未來成為一位能替公司帶來巨大貢獻的員工,期望能在新的環境以及高壓的業界磨練下突破自我。


技能

工具


  • python
  • AI & Machine Learning
  • Java
  • data sciences
  • cryptography

  • Keras
  • NumPy
  • Pandas
  • Scikit-Learn
  • Solidity

工作經歷

資訊軟體團隊PM

私人團隊  •  一月 2020 - Present

在團隊中負責和客人釐清需求用以做出規格書,並負責團隊間溝通以及進度的掌控,期間更親自下去撰寫程式,完成了台中心之谷的Line bot(台中秋紅谷)。

Python程式設計輔導

東海大學資工系  •  九月 2020 - 一月 2021

指導學弟妹Python程式指導

國小全科家教

家教  •  十二月 2018 - 九月 2019

耐心指導國小生每科,教學後學生排名往前一名

計算機概論課輔

東海大學資工系  •  九月 2018 - 六月 2019

指導學弟妹計算機概論以及程式指導

學歷

東海大學

資訊工程日間學士班•  2016 - 2020.

東海大學

資訊工程研究所• 2020 - Present


特殊經歷

AIESEC國際經濟學商學學生會中階幹部

負責接機業務,並和團隊一起規劃活動,在位期間修改了其接機流程,始組員接機意願大大提升,沒有人接機的情形降至0。

東海駭客社社長

於2021年2月正式創立東海駭客社,並建立起教材以及處裡對外合作事項,對資安領域也很有熱忱與興趣。

論文

2020數位生活科技研討會(最佳論文獎)

論文名稱:網路入侵偵測系統機器學習模型之設計與比較

本文利用架設之靶機接收封包,並利用工具轉成我們所需之資料樣式,經過研究並調整後,成功的利用KDD99之資料集做資料處理,並使用機器學習以及深度學習作為辨識工具,成功做出了辨識率98%的入侵偵測系統。


 2021全國計算機會議

論文名稱:應用長短期記憶模型於加密貨幣投資策略之探討

本文利用API工具連接幣安官方用以抓取加密貨幣資料,並在清洗整理後產生完整資料集,先利用傳統投資方式做回測,後續利用深度學習模型產生了預測幣價,並利用預測幣價做出了進出場策略,得到了1025%的年化報酬率。

IEEE Access

論文名稱:Steganography in RGB Images Using Adjacent Mean  

本文提出了一種新穎且高校的24位彩色圖像該算法,在可接受的PSNR下具有超高嵌入容量,考量到PSNR對人眼的非直觀,我們也做了SSIM的驗證,並在我們做了LSB Enhancement以及Chi-square等等相關驗證後,都得到了極高的成果,表示我們的方式是有效且成功的。


參與計劃

對抗共存攻擊之雲端安全隱私機制及在醫療之應用

在此計劃中我們負責資訊安全的區塊,我們往病毒偵測以及封包偵測方向做研究,經過資料處理後,得出了98%的高準確率。

整合穿戴式物聯網及AI深度學習分析透析不適預測

在此計劃中我們利用病人之透析機資訊做整理並預測,利用其時序性之特性做LSTM訓練,最終得到89%的結果。

可疑帳號偵測和操縱預測的跨平台多模式機器學習開發

目前正在進行中,利用機器學習深度學習飛監督式學習方法,利用twitter的假帳號資料製造分類器,找出潛藏在社交平台上的可疑帳號杜絕利用假消息做操縱。

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