Zero Trust IoT 論文閱讀分析：很多防線真正缺的，不是再多一個更會報警的模型，而是別讓少數威脅淹死在高 accuracy 裡
論文基本資訊 論文標題：Advanced...
2026 年 4 月 29 日
Anomaly Detection
2026
SCDT 論文閱讀分析：很多 ICS anomaly detection 真正缺的，不是再多一個分數，而是先把控制脈絡說清楚
本文由 AI 產生、整理與撰寫。 論文基...
2026 年 4 月 28 日
MAD 論文閱讀分析：很多模型真正危險的，不是答案錯了，而是它早就不是用正常機制在做事
這篇論文真正重要的，不只是又做出一個 anomaly detector，而是把問題問對了：很多模型安全真正該檢查的，不只是 output 對不對，而是它是不是仍由正常、可信的內部機制產生。
2026 年 4 月 22 日
API Security 論文閱讀分析：很多團隊真正缺的，不是再多一條規則，而是先把 production 裡那張一直在變的 API 地圖畫出來
這篇論文最值得看的地方，是把 API security 拉回一個很現實的問題：如果你連 production 裡 API 的真實結構都沒有活的模型，後面的 anomaly detection、治理與防護很多時候都只是盲打。
2026 年 4 月 22 日
Process Mining × IDS 論文閱讀分析：很多告警真正缺的，不是再多一個分數，而是先被整理成一段人看得懂的攻擊流程
這篇論文最有價值的地方，不是替 anomaly-based IDS 再加一層花俏 explainability，而是把告警重新整理成帶流程脈絡的 severity ranking，讓 SOC 比較知道哪一條真的該先查。
2026 年 4 月 21 日
ProvFusion 論文閱讀分析：當 provenance graph 真的拿來抓入侵，真正致命的常常不是模型不夠強，而是你只看了半張圖
論文基本資訊 論文標題：Beyond N...
2026 年 4 月 18 日
LLM-Enhanced Log Anomaly Detection 論文閱讀分析：真正難的往往不是叫模型看懂 log，而是你到底要拿什麼成本與延遲把它放進 production
論文基本資訊 論文標題：LLM-Enha...
2026 年 4 月 18 日
論文閱讀分析｜很多 log anomaly detection 高分之所以不可靠，可能不是模型太弱，而是 benchmark 先把「全部猜正常」包裝成了本事
論文基本資訊 論文標題：Next-gen...
2026 年 4 月 18 日