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另外網站計算機網路- switchdev - HackMD也說明：計算機網路 - switchdev [TOC] ## 參考影片### Netdev 0.1 - Hardware Accelerating Linux Network Functions.

國立高雄科技大學 電子工程系 謝欽旭、洪盟峰所指導 黃永霖的 植基於雙鑑別器生成對抗網路架框之對抗式DDoS攻擊偵測技術 （2020），提出計算機網路hackmd關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、分散式阻斷服務。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 電機工程學系 曾敬翔所指導 呂秉諺的 基於卷積神經網路作深度學習之即時觀賞魚類辨識系統 （2019），提出因為有 深度學習、神經網路、魚類辨識的重點而找出了 計算機網路hackmd的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了計算機網路hackmd，大家也想知道這些：

植基於雙鑑別器生成對抗網路架框之對抗式DDoS攻擊偵測技術

為了解決計算機網路hackmd的問題，作者黃永霖 這樣論述：

近幾年隨著人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在各項產業大放異彩，許多技術得以應用在現實生活中，而其中 AI 早在好幾年前就已應用在分散式阻斷服務攻擊(Distributed Denial of Service, DDoS)的偵測上，且近幾年深度學習的發展使得 DDoS 的偵測漸漸走向自動化偵測，以經過已知攻擊訓練的模型來鑑別未知流量，而這類的系統被稱作為入侵偵測系統(Intrusion Detection System, IDS)。隨著各大產業開始應用 AI 模型於自身的防禦服務，駭客為了針對 AI 模型開發出一種攻擊，此類攻擊被稱作為對抗式攻擊(Advers

arial Attack)，這類攻擊可以製造一些擾動使 AI 模型完全失效。若攻擊者可透過對抗式攻擊之流量來躲過現有 IDS 的偵測，則會導致偵測系統無法即時對 DDoS 對抗式攻擊進行反應，整體防禦效能大打折扣，其企業損失後果不堪設想。故針對此議題，本論文提出以生成對抗網路(GenerativeAdversarial Network, GAN)為主要架構，並引入雙鑑別器之對抗網路架框來嘗試抵禦來自 DDoS 之對抗式攻擊，而實驗證明，在模擬真實環境的情境下，以雙鑑別器所組成的入侵偵測系統，對未知的對抗式攻擊得到了71%的檢測率。

基於卷積神經網路作深度學習之即時觀賞魚類辨識系統

為了解決計算機網路hackmd的問題，作者呂秉諺 這樣論述：

隨著科技的發展進步，人們持續地把目光投向人工智慧的範疇，使得機器學習和智慧辨識的技術漸漸地被重視，人臉辨識、車牌辨識等等的相關應用也開始在我們周遭普遍起來。深度學習是機器學習的一個分支，它可以讓我們在物件辨識有更好的效率以及成果。目前基於深度學習的物件辨識技術已經相當成熟，各種領域具高準確率的辨識系統都已經陸續被開發出來。然而深度學習並不是萬能的人工智慧，它只能夠針對特定的需求來設計，本篇論文是針對魚類辨識這個需求孕育而生的。針對水下魚類的方面研究相對較少，這可能是由於水下惡劣環境中的影像畫面質量低、背景複雜且亮度低、水中魚類常發生旋轉側翻等情形，造成辨識上的困難。 鑒於之前參觀過水族

館的經驗，雖然現場通常有圖文或是語音解說，不過尋找和鑑定魚隻相對消耗精力，進而影響到觀賞魚類的興致，這啟發了我們研究一個即時魚類辨識系統的想法，期望可以提升參訪水族館的吸引力。 本論文之特色是基於YOLO這個深度學習方法實現在一小型區域內即時辨識出魚類的任務，也能夠準確定位出魚類的位置。研究方法是以YOLO網路框架為基礎，輔以遷移學習的方法訓練underwater-YOLO網路以及時辨識魚隻。經實驗結果證實，所提出的方法與YOLO相比，對魚類小目標和重疊目標有較好的辨識性能。 關鍵字: 深度學習、神經網路、魚類辨識、YOLO

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