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資安事件摘要萃取

為了解決Pdfminer的問題，作者王妤瑄 這樣論述：

資通科技在硬體與軟體上的快速發展，提供企業組織與個人更加便利的生活。與此同時，也提升資訊安全的風險。隨著APT組織的出現，駭客組織攻擊頻率與複雜程度日益升級。針對單一組織與領域的攻擊接連出現。因此，有效利用網路威脅情資，提前了解駭客組織過往的行為，並將以往被動的防禦策略轉為主動的提前部屬，企業組織才能應對APT攻擊。近年來，網路威脅情資蓬勃發展，已有許多全國知名的威脅情資交換平台。但所產生的大量CTI逐漸演變為大數據。若仰賴人工進行收集與分析，將花費許多時間。因此，企業組織如何快速的篩選自身所需的資訊成為一項必經課題。有鑑於此，本研究提出一個專用於資訊安全威脅事件的自動化摘要系統「TISUM

」（TISUM Threat Intelligence Summarizer）。收集大量的資訊安全事件新聞以及資訊安全報告。透過自然語言處理(Natural Language Processing，簡稱NLP）以及類神經網路，自動化產生資訊安全事件的摘要。「TISUM」達到ROUGE評分70%，讓企業組織可以快速理解網路威脅情資的重點。

基於文字探勘與深度學習的多階段電子零件分類

為了解決Pdfminer的問題，作者許智勝 這樣論述：

電子零件規格書通常使用PDF來呈現，其中包含了關於設計電子零件的重要資訊。這些電子零件規格書需要透過人力將三視圖從PDF文件中提取出來，因此成本非常高也非常耗時。在本論文中，我們提出了一個三階段的分類架構，自動在電子零件規格書的PDF檔中找尋三視圖並得知其類型和視角。在第一階段我們先解析PDF文件以得到其所含物件的布局，並利用這些資訊以找出含有圖形的頁面，之後刪除其餘沒有圖形的頁面以減少頁面數量，然後使用卷積神經和LLDA分析的結合方式來確定頁面中是否包含三視圖。接下來在第二階段中，我們採用詞頻的方法來決定視圖中電子零件的種類。最後在第三階段中，我們使用YOLO v3並利用決定的電子零件種類

來偵測圖片中各個子圖片的視角類型與位置。我們所提的三階段架構可以幫助我們在三視圖中取得詳細的零件外觀資訊。實驗結果顯示，我們在每一個階段的準確率都有高達90%以上，表示我們所提出的架構可以有效地自動擷取出所需的資訊。