資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年,首先招收大學部學生,民國九十年成立資訊工程研究所碩士班,而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」;並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人,碩士班六十餘人,博士班約五人,截至民國一百零四年十一月止,總計現有大學部一百九十多人,碩士班一百二十多人,博士班二十三人,合計學生人數約為三百三十多位。

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    基於生成對抗網路的偽隨機數生成函式研究
    (2022) 張哲銘; Chang, Che-Ming
    如何生成安全和快速的隨機序列一直是密碼學中的一個關鍵問題。在本文中,我們將介紹如何用硬體噪音訓練GAN(生成對抗網路)並生成具有類似質量的隨機序列。Linux操作系統中由/dev/random產生的硬體噪音代表了我們GAN的訓練集。在訓練中,我們還應用了其他方法,如Early stopping,以防止模型過擬合。最後,我們使用128,000,000比特的隨機序列,在NIST(美國國家標準暨技術研究院)特別出版物800-22測試和ENT測試下,將我們的GAN與其他PRNG(偽隨機數生成器)進行比較。結果顯示,我們的GAN優於大多數PRNG,我們發現我們的GAN與/dev/random作為訓練集有很多相似之處,並且生成隨機序列的速度至少是/dev/random的1044倍。它證明了GAN作為一種神經網絡PRNG,可以模仿非確定性算法的硬體噪音,同時具有硬體噪音的高安全性和PRNG的速度優勢。而且,它已被證明可以取代安全但低速的硬體設備,並產生類似質量的隨機序列,為密碼學領域提供了一種全新的方法。
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    新聞論壇多面向分析之研究
    (2009) 施佩君
    在網路新聞論壇中,由於文章內容是由一般使用者自由發佈,即使論壇中有以主題區分討論內容,但討論文章內容中仍可能呈現出多種討論觀點面向,使用者不容易從數量龐大的討論文章中有效瀏覽自己感興趣的觀點文章。本論文研究所提出的方法可對一組新聞論壇文章自動分析萃取出重要的討論觀點面向(以關鍵字表示),且建立出面向的階層架構關係,並對各文章自動判斷其所包含的各個面向,提供使用者可依討論觀點面向進行文章瀏覽。在探勘分析過程中,我們會先由標題字詞選出重要且出現頻率高的字詞作為面向,並對這些面向關鍵字探勘出其相關擴展字詞,接著我們利用向量空間模型分別計算整篇文章所包含的字詞與面向擴展字詞的相關程度,以及文章中各個句子所包含的字詞與面向擴展字詞的相似度,再將這兩個結果合併判斷一篇文章所包含之相關面向。實驗結果顯示:本論文系統對各文章所選定的面向與受試者挑選的面向結果一致性很高;且將多個主題的文章混合在一起時,本論文方法也可以將不同主題的文章所涵蓋的面向正確地萃取出來。