Preface

Abstract

資訊安全通訊期刊本季Vol. 29 No. 4以電子刊物與印刷的刊物形式並行發行，本會會員將以電子刊物的形式發放，紙本印刷期刊發行予團體及機關訂戶。
本期卷公開徵稿部分收錄了三篇文章，分別為逢甲大學資訊工程學系郭崇韋教授及其研究團隊撰寫之「基於自動編碼器消除雜訊對旁通道攻擊的干擾實作與分析」、宜蘭大學資訊工程學系曾國鈞教授及其研究團隊撰寫之「基於Transformer的入侵監測系統」以及臺北科技大學資訊與財金管理系魏銪志教授及研究團隊撰寫之「網路安全實作練習舞弊偵測機制之研究」。
「基於自動編碼器消除雜訊對旁通道攻擊的干擾實作與分析」一文主要探討了旁通道攻擊（Side Channel Attack, SCA）在硬體安全領域的威脅，及如何利用自動編碼器（Auto Encoder, AE）有效抵抗此類攻擊。該研究成功實現了在ChipWhisperer-Nano電路板上使用AE去除雜訊，並通過(Correlation Power Analysis, CPA)攻擊手法提高攻擊成功率。同時，研究亦在Arduino Uno實驗板上實作AES-128加密演算法，並透過濾波電容抑制電源輸出特徵，有效阻止了SCA攻擊，證明了其在防禦SCA方面的有效性。
「基於Transformer的入侵監測系統」一文主要介紹了一種基於Transformer技術的網路入侵偵測系統。這個系統利用BERT多類別預訓練模型來監控並分類網路流量，以識別潛在的異常行為和攻擊。該系統的目標是通過即時分析，主動預防和減輕網路攻擊的影響。其基於CIC-IDS-2017資料集進行訓練，在偵測網路攻擊方面的準確率達到99.9%，且訓練時間約為2小時，顯示其對未來新資料集或模擬攻擊資料集的適應性。
「網路安全實作練習舞弊偵測機制之研究」一文主要探討了如何在網路安全課程中結合搶旗比賽(CTF)的練習模式和舞弊偵測機制，以改善教學效果並提高評分的公正性。研究通過搜集學生的作答數據和追蹤解題過程，使用機器學習模型來動態偵測學生的答題行為和可能的舞弊行為。這種方法不僅可以適時調整教材和教學方式，還能加強學生在表現較差的領域，並全面評估學生的學習狀態。此外，研究也展示了該機制在提高模型反應實際作答情況準確度方面的成功。
在本期 Quarterly 部分，收錄了一百一拾二年度資訊安全全國博碩士論文摘要，此部分提供年輕的學子參考以及找尋研究主題之相關資訊。
本刊將持續朝落實期刊國際化與開放取用 (Open Access) 工作方向邁進，陸續著手國際知名研究索引資料庫的申請工作，感謝所有讀者長期的支持，並歡迎各位先進提供最新的研究成果至本刊進行分享與交流。