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Subject: search.filters.subject.嵌入式平台

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    以Kubernetes與嵌入式平台為基礎應用於主機入侵檢測系統之研究
    (2022) 曾靖庭; Tseng, Ching-Ting
    隨著科技的日新月異，物聯網技術的發達，使得網路需求相當的廣泛，許多應用上都需要透過網路來傳達資訊，包括網路購物、線上辦公、智慧車聯網、智慧電視等等，而在資訊傳遞的過程，往往會不小心把重要資訊暴露在危險之中，因此，資訊安全也逐漸備受重視。傳統的Intrusion Detection System伺服器大多都佈署在一般常見的主機與作業系統上，雖然易於佈署，但是也導致系統暴露於資安的風險之中，容易被有心人士攻擊並且竊取資料。為了解決資安問題，我們以Kubernetes容器化集群來構建Host-based Intrusion Detection System (HIDS)結合Security Information Event Management (SIEM)成資訊安全日誌管理系統的微服務，由於他可以對多個容器進行管理並且快速自動佈署應用，兼具Load Balancer 以及自動偵測並重啟故障的容器的特點，除了可以提高資訊的隱蔽性，也可以防止單點故障的問題。在本論文中，以Kubernetes佈署資訊安全日誌管理系統的Server，每個Control Plane負責處理對集群的要求並調度集群內的資源，並且藉由Kube-vip來達到Load Balancer的功能來維持服務的提供，Worker Node分別運行對應的Pod，當Pod發生故障時會自動重啟，在系統管理方面相當有彈性。而Agent則可以兼容多個嵌入式平台，有效整合不同作業系統的資訊安全日誌。
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    以關係類神經網路與嵌入式平台為基礎實作人臉辨識之研究
    (2021) 蔡佳韋; Cai, Jia-Wei
    隨著科技的日新月異，使得人工智慧逐漸融入我們的生活，人工智慧的應用層面相當的廣泛，許多應用上都能看到它的影子，包括車牌辨識、股票預測分析、AOI 瑕疵檢測、推薦系統、聊天機器人等等，以及本論文的核心－人臉辨識都是常見的應用。 傳統的 Convolutional Neural Network 對於分類問題具有相當好的辨識力，但 是僅限於已知類別，對於未知類別是無法應對的，Convolutional Neural Network 會將其納入已知類別分數最高的一類。為了解決分類限制的問題，我們以 Relation Neural Network 的架構來做為主要開發的演算法則，由於它可以透過度量學習來 判斷影像與影像標的之間的相似度距離分數，透過設立門檻值來依據相似度分數 的高低，判定是已知類別或是未知類別。 在本論文中，每位已知者都共享相同的 Autoencoder 特徵擷取網路，並且有 屬於自己的打分數網路，不會因為一個人的加入或退出而影響整個網路導致需要 重新訓練，在管理層面相當有彈性。此外，為了增加系統的實用性，我們將類神 經網路整合至 Android App 專案，使其可以運行在低成本且輕量化的嵌入式平台， 在保持著與原有準確度及速度的情況之下，達到邊緣運算的成效。