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2k14 生涯模式玩的sg，为什么邓肯不见了
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查詢符號(半形)
查詢符號意義說明
表示為「AND」兩個查詢詞之交集
片語以雙引號標示開始及結束，而且只尋找出現順序相同的字詞，例
image process
表示一個字母切截，輸入兩個?表兩個字母，依此類推，例：輸入「Appl?」，查得結果應為appl
常用於英文字查詢
表示不限字母切截，由0~n. 例：輸入「appl*」，查得結果應為appl
常用於英文字查詢
AND、OR、NOT
布林邏輯組合關鍵字，用來擴大或縮小查詢範圍的技巧。
：縮小查詢範圍
：擴大查詢範圍 (3) NOT：排除不相關的範圍
是數位物件識別碼
為物件在網路上的唯一識別碼，可用於永久連結並引用目標物件。
使用DOI作為永久連結
每個DOI號前面加上
便成為永久網址。
如以DOI號為
10.5297/ser.
的文獻為例，此文獻的永久連結便是：
日後不論出版單位如何更動此文獻位置，永久連結所指向的位置皆會即時更新，不再錯失重要的研究。
引用含有DOI的文獻
有DOI的文獻在引用時皆應同時引用DOI。若使用APA、Chicago以外未規範DOI的引用格式，可引用DOI永久連結。
DOI可強化引用精確性、增強學術圈連結，並給予使用者跨平台的良好使用經驗，目前在全世界已有超過五千萬個物件申請DOI。
如想對DOI的使用與概念有進一步了解，請參考
數據來源：Academic Citation Index，簡稱ACI
臺灣地區最大的引用文獻資料庫，目前收錄臺灣地區所出版的人文學、社會學領域學術期刊，穩定出刊中的期刊總量約400種，若包含已收錄但後續停刊的期刊，總期刊量超過500種，每年定期公布收錄期刊的影響係數(Impact Factor)等指標給大眾，並可提供專家學者免費進行學術研究使用。
影響指數（Impact Factor）：某一期刊前兩年產出的論文，在統計年平均被引用的次數。
公式：（前兩年發表論文在統計年的被引用次數）÷（前兩年論文產出論文總篇數）
例如：2010年之影響係數（2011年呈現）
2009年A期刊產出論文15篇，2009年A期刊產出論文在2009年被引用20次
2008年A期刊產出論文16篇，2008年A期刊產出論文在2009年被引用30次
2010年的影響係數
=（20+30）÷（15+16）≒1.61
什麼是預刊文章？
為提供讀者最前線之學術資訊，於期刊文獻獲同意刊登後、紙本印製完成前，率先於網路線上發表之文章即為預刊文章。預刊文章尚未有卷期、頁次及出版日期資訊，但可藉由DOI號識別。DOI號是文獻的數位身份證字號，不論預刊或正式出版皆不會改變，讀者可點擊DOI連結，或於DOI號前面加上
連結到文獻目前最新版本。
如何引用預刊文章？
請使用預刊文章的線上發表日期及DOI號來引用該篇文獻。
引用範例(視不同引文格式規範可能有所差異)：
作者姓名。文章篇名。期刊名稱。YYYY/MM/DD線上預先發表。
目前無全文，華藝徵求您的同意授權。
中央大學資訊管理學系學位論文
2011年 (2011 / 01 / 01)
惡意軟體(Malware) 是指具某些攻擊意圖的軟體，近年來惡意程式的大量增加，以及多型、模糊化、加密等惡意程式自我防護技術，使得傳統惡意程式靜態分析方式效果有所限制，因此目前許多研究著重在惡意程式的行為偵測。然而先前惡意程式行為偵測研究大部分以程序(process)為導向，意即只監控單一程序的行為，忽略了惡意程式可能利用多個共犯程序相互合作以完成其目的，甚至利用合法程序來掩飾本身的惡意行為。本研究提出以相依矩陣來記錄系統中所有程序的相依關係，並提出演算法偵測惡意程式由多個程序所共同產生自我複製、存活意圖等行為特徵，達到以聚合式多模組方法來關聯系統中所有程序，藉此以改善傳統惡意程式行為偵測的缺陷。我們在虛擬機器上執行惡意程式後利用微軟process monitor記錄系統中所有模組的行為，再以聚合技術偵測系統中是否有自我複製以及存活意圖等惡意行為特徵，本研究中實驗了140支惡意程，其中有11%惡意程式具有利用多模組來完成自我複製行為，在J.A.Mories以及V.Skormin等研究中將會對該類型惡意程式都會產生漏報，本研究採聚合偵測技術克服此缺點並成功偵測出此類型惡意程式，此外在惡意程式存活行為偵測改善了先前研究須採用白名單的缺點，降低了誤報的情形。
Malware is one kind of software which has intention to attack computer systems. In recent years there has significant increase in the number of malware, in addition malware also use polymorphism, obfuscation and packing technologies to protect itself. For the above reason, the effect of traditional static malware detection technology is restricted, as a result in recent years many studies focused on dynamic malware detection technology. However most of the previous studies are process center oriented, which mean these studies only monitor one process’s behavior, ignoring the possibility of malware using multiple process to complete malicious intent, or control legal process to hide their malicious behavior. In this paper we propose the use of dependency structure matrix to record the behavior of all process in user’s system and also propose an algorithm to detect multiple process’s self-replication and survival behavior, find the relations of the system processes by using the aggregation technology to improve the detection rate of traditional dynamic malware detection. As an evaluation of our proposes system. We execute the malware samples in the virtual machine and using process monitor tool to recorded system processes, and then detect whether our system can detect the malware or not. Experimental results show that we can detect 11% malware used the multiple processes to complete malicious intent in the 140 malware samples, and improve the weakness of previous studies which must used white list to avoid false positive.
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