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這兩本書分別來自PCuSER電腦人文化 和PCuSER電腦人文化所出版 。
國立勤益科技大學 資訊工程系 林正堅所指導 黃酩朔的 基於特徵融合及田口方法之卷積模糊神經網路於惡意圖像分類 （2021），提出Kaspersky Cloud關鍵因素是什麼，來自於惡意圖像分類、特徵融合、卷積神經網路、模糊理論、田口法。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊工程系 郭忠義所指導 溫志嘉的 應用沙盒技術於安全線上評測系統之研究 （2021），提出因為有 沙盒、線上評測系統、安全、程式碼掃描的重點而找出了 Kaspersky Cloud的解答。
阿榮福利味Best!極簡好用免費軟體大補帖(附光碟)
為了解決Kaspersky Cloud 的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：
網路上這麼多軟體，到底哪個才好用呢？ 商業套裝軟體好用，但是超級貴，又不想用盜版，該怎麼辦呢？ 好用的軟體大多都是英文，到哪找中文版呢？ 如果你有以上的問題，快來服一味「阿榮福利味」吧！站長阿榮是闖蕩軟體界數十年的超強老手，軟體好不好用他最清楚！ 「阿榮福利味」所介紹的軟體都是站長阿榮先測試過安全無虞再打包給網友下載，一直以來好評口碑不斷，如果你想找到某個想使用的軟體，看本書就對了！
基於特徵融合及田口方法之卷積模糊神經網路於惡意圖像分類
為了解決Kaspersky Cloud 的問題，作者黃酩朔 這樣論述：
網路應用越來越多元，早期只有電腦、手機，至今許多家電用品及物聯網的廣泛運用，透過網路幾乎都能遠端操控或監視，網路駭客也有更多的機會透過惡意程式鑽過漏洞，竊取重要資料或遠端監視，惡意攻擊次數逐年增加，攻擊者不斷更新惡意程式，需要更有效的惡意軟體檢測技術。本研究提出一種基於特徵融合及田口方法之卷積模糊神經網路(FT-CFNN)於惡意圖像分類。在FT-CFNN中，四種融合方法被提出，分別為全局最大池化融合、全局平均池化融合、通道全局最大池化融合、通道全局平均池化融合。首先將資料輸入到此網路架構，經過兩層的卷積層及最大池化層後，再由特徵融合層來降低特徵尺寸與整合資訊，最後送至模糊神經網路做分類。另外
，本研究透過田口法確定影響因子及最佳參數組合來提升準確率。在Malimg數據集上，實驗結果表明FT-CFNN、CFNN和LeNet在惡意軟體家族分類中的分類準確率分別為 98.61%、98.13% 和97.05%。
阿榮福利味：好用到爆的免費軟體大補帖(附光碟)
為了解決Kaspersky Cloud 的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：
電腦優化該用哪些工具？掃毒用哪套軟體比較好？播影片用哪套播放器順暢畫質又好？ 以上這些都可能是你會遇到的各軟體疑難雜症，但是PC軟體的數量多如牛毛，該如何找到適合需求的呢？ 透過台灣軟體部落格老字號「阿榮福利味」的專業嚴選，你不需要親自在茫茫網海上找一堆不知道好不好用的軟體。書中精選種類眾多、各式各樣的常用工具軟體，就像瑞士刀一樣，能針對不同的問題提出相對應的解決方案，是你在應付各種電腦問題時的百寶箱。
應用沙盒技術於安全線上評測系統之研究
為了解決Kaspersky Cloud 的問題，作者溫志嘉 這樣論述：
摘 要 iABSTRACT ii誌 謝 iii目 錄 iv表目錄 vi圖目錄 vii第一章 緒論 11.1 研究動機與目的 11.2 研究貢獻 21.3 章節編排 2第二章 文獻探討 32.1 沙盒 32.1.1 Isolate沙盒 32.2 容器 32.2.1 Docker 42.3 已知攻擊手法研究 42.3.1 阻斷服務攻擊 42.3.1.1 程式編譯 42.3.1.2 程式執行 62.3.1.3 分散式阻斷服務攻擊 62.3.2 Time-Of-Check To Time-Of-Use 62.3.3 隱蔽頻道 72.3.4 作弊 92.4
威脅模型分析 102.4.1 Microsoft威脅模型建立流程 112.4.2 STRIDE威脅模型 122.4.3 DREAD威脅模型 132.5 相關研究 14第三章 研究方法 163.1 研究流程 163.2 威脅模型建立流程 163.2.1 系統需求分析 163.2.2 威脅模型建立 173.3 安全設計原則分析 253.4 程式碼掃描規則分析 27第四章 實作與成果分析 294.1 程式碼掃描工具實作 294.1.1 系統架構圖 294.1.2 沙盒執行指令取得 304.1.3 掃描規則實作 344.2 案例探討 374.2.1 案例說明 3
74.2.2 結果與比較 39第五章 結論與未來研究方向 475.1 結論 475.2 未來研究方向 47參考文獻 48