框架中收集內容，建立攻擊技術知識，開發基於系統和網絡日誌識別攻擊行為的深 度學習算法。此外，還要解決「人工特徵生成」、「語義不相關圖形縮減」和「缺 乏開放數據集」等問題。主要目標是自動生成擬真且多樣化的攻擊場景，並創建用 於學術用途的開放基準數據集，分析基於MITRE ATT&CK 框架的系統和網絡日誌 中發生的攻擊技術，並追踪攻擊技術之間的相關性，推斷它們的潛在意圖，以應對 複雜且不斷演變的攻擊模式，如高級持續性威脅攻擊。本計畫的結果將有助於開發 更有效的入侵檢測系統，以檢測和緩解網絡威脅，減少網絡攻擊可能帶來的損失， 並與國內的網絡安全行業合作，將這一創新技術應用於現有的網絡安全領域，從而 提高國家信息安全水平。 2. 生命科學組：中研院在生命科學領域的研究成果豐碩，涵蓋植物、動物、微生物以 及人類健康等多個面向。研究團隊利用尖端技術，如機器學習、冷凍電子顯微鏡、 基因體分析等，在多個領域取得突破性的進展。這些研究不僅加深對生命科學基本 原理的理解，也為疾病治療和農業生產提供新的解決方案和策略。在植物科學方面， 研究揭示植物細胞內移動型mRNA的運輸機制，發現核糖核酸結合蛋白ROCs 家 族成員可以將mRNA黏附在胞內體表面，並通過細胞骨架網絡運輸至原生質絲；利 用機器學習建立高準確性的表觀基因組圖譜，可精準預測調控蛋白的功能及其在基 因組中的運作規律，為基因調控網絡的研究提供新的工具；針對植物免疫系統，研 18
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