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03:46 周邊介面、全新TB4介面
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基於特徵關聯度之數據圖像化機制於無線入侵檢測

為了解決kaspersky評價的問題，作者俞之潔 這樣論述：

隨著科技網路迅速發展，導致無線網路的安全問題日益嚴峻。在已存在的無線網路入侵檢測的相關研究中，ANN或DNN是最為廣泛應用的模型，其能夠較好的處理多維數據，同時不需要去考慮特徵間的關聯對結果的影響。因此本研究提出計算特徵間關聯度將非圖像數據轉為圖像，同時結合特徵選擇及提取，來提高CNN模型檢測的準確率。計算Pearson, Spearman和Kendall關聯度係數將特徵根據關聯度從高到低排序成一維或二維圖像。實驗採用Aegean Wi-Fi Intrusion Dataset (AWID) 資料集進行驗證，實驗結果表明，圖像化後的CNN訓練模型準確性最高達99.574%，平均準確率遠高於非

圖像數據的DNN模型。

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