陳昇瑋（原名：陳寬達）的首頁

他的回答是：「那種感覺就好像貓得到奶油一樣，很難加以形容。我想那是一種充盈的美好感覺，你覺得一切都是那麼地令人愉快。我個人對自己原先預測的某些東西終於成為事實，多少會感到驚訝，因為我總覺得那不太可能，但現在卻成為事實，實在值得慶祝。所以你會對自己感到高興，對自然、對整個世界感到高興，你覺得生命真美好，值得繼續活下去。」

我是誰

陳博士所領導的研究團隊為全球少數致力於網路使用者滿意度量測的團隊，已完成的研究成果相當豐碩，其中包括為Skype及多人線上遊戲定義出客觀且易於計算的使用者滿意度指數、改善網路電話傳輸品質，以及提出快速的使用者滿意度的量測方法，此方法能夠以很低的成本量化使用者對於網路上所傳遞的聲音、影像以及互動式遊戲的感受。同時，該團隊亦為少數專注於線上遊戲維運議題的研究團隊，從遊戲的網路效能、使用者滿意度出發，研究作弊行為及外掛偵測，到近期的使用者行為分析及人機互動發展，他期待能促進學術研究與產界實務的完美結合，為國內數位內容產業帶來新的視角及契機。在網路安全方面，除了分析及量化因為社群網路系統而導致的非自願性個人資料洩露問題，也提出有效且快速的釣魚網頁偵測方法，並且開發瀏覽器外掛工具供大眾使用。

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線上遊戲已被證明是網際網路的殺手級應用之一，許許多多的遊戲公司相繼投入萬人線上遊戲的研發行列。同時，電腦網路、人工智慧、多媒體、心理學、社會學等領域的學術研究者，也相繼在線上遊戲中發現值得關注的研究議題。從心理學家的角度，研究線上遊戲玩家的成癮行為，以及從現實社會的抽離是個重點的議題；從社會學家的角度，線上遊戲社群就像一個社會的縮影，透過觀察遊戲中玩家之間的人際關係及互動，可以做為驗證社會學理論的實驗場。當然，從電腦系統及網路研究者的角度來看，萬人線上遊戲本身就是一個極複雜的大型電腦通訊系統，值得投身其中為提供使用者更佳的服務品質而努力。

在這場演講中，我將從自身投入線上遊戲研究的五個理由開始，介紹線上遊戲研究的五個領域，包括電腦網路、安全及隱私、使用者行為、系統架構及人機互動。介紹的重點主題包括：

1) 遊戲外掛的偵測技術；
2) 遊戲玩家的忠誠度分析；
3) 網路品質對於遊戲玩家的行為影響；
4) 雲端運算與線上遊戲；
5) 自動遊戲漫畫製作技術。
透過短短一個半小時的分享，希望你也能和我一樣領略在線上遊戲研究所帶來的無比樂趣。

社群網路網站是 Web 2.0 世代裡十分重要的服務之一。在這類型的網站上，人們可以認識新朋友，互相交流，或與現實世界中的朋友們保持連繫及互動；透過網際網路的通訊能力，連接處於不同位置的人們。然而，當人們的互動從面對面的形式轉變成在網路上進行，許許多多的個人資訊及行為不知不覺中累積、甚至曝露在網路空間中。人們在欣喜互動的過程中，通常忘了自己的隱私資訊正一點一滴地洩露給網路上不知名的窺探者。

在這場演講中，我將從網路資料的不可抹滅性開始，探討在社群網路服路中常見的資訊洩露方式，以及哪一種系統／設計／使用習慣容易造成這些資訊洩露情形，這包含使用者主動的自我資訊洩露以及不是由使用者本身造成的二手資訊洩露。同時，我也將介紹由於社群網路服務流行為後而興起的網路資安隱憂，並在以可能的解決方案來做結。透過這場短短的分享，以傾聽的姿勢，希望見到大眾對於 Web 2.0 資安隱憂的正視與迴響。

在電腦系統的設計中，使用者經驗 (Quality of Experience) 已成為一項極重要的系統良窳設計指標。對於必須呈現在使用者面前的電腦系統，不論其系統層面效能指標多好，若使用者覺得不愉快，就不能算是好的設計。然而使用者滿意度是抽象的感覺，無法直接觀察或量測得到，因此，如何讓電腦系統在任何情況下都能提供讓人滿意的使用經驗是一個懸而未解的開放問題。要達到此目標必須解決三個子問題，分別是 1) 如何有系統有效率地量測使用者滿意度, 2) 如何描述 (模型化) 使用者滿意度與系統層面效能指標的關係, 3) 如何自動調校系統參數來達成最佳使用者滿意度。

在這場演講中，我將分別依序三個子問題。從如何減輕受試者實驗進行的困難度及檢驗實驗結果可靠度開始，讓研究者可以透過網際網路邀請廣大的網路用戶們來協助進行實驗；進而將使用者滿意度指標與諸多系統效能指標（例如延遲時間、系統處理時間、頻寬等等）以模型來描述，最終探討如何自動調校系統參數來達成最佳使用者滿意度。使用者經驗近年來已逐漸受到網路及多媒體領域研究者的重視，雖然它抽象它難以量測，但若我們在電腦系統設計中持續地將它當成一等公民來考量，相信未來的網路及多媒體系統能提供更佳的使用者經驗，在各種環境中。

國小四年級寫出第一支程式，爾後一頭栽入程式設計，至碩士畢業前經歷各式角色，從業界程式設計課程講師、技術書籍及雜誌專欄作者、共享軟體作者至 BBS 開發者／站長等，陳昇瑋原以為自己註定是一輩子的程式人；不料幾年前的一個決定，闖入了學術圈，成為一個以研究為己志，啃寫論文過活的學術人。雖然如此，在他深處的那份程式人的魂，不曾離去。

在這場演講中，陳博士將會介紹他在中央研究院進行的一系列與線上遊戲、網路安全、使用者隱私有關的研究成果。從遊戲的外掛偵測開始，他將簡述各式有趣、富挑戰性及實用性的研究，包括遊戲玩家的忠誠度分析、電腦輔助漫畫創作，Web 2.0 時代的資訊洩露危機，以及如何即時偵測僵屍電腦等。透過這場短短的分享，他希望讓大家知道程式人是何等幸福的族類，只要擁有好奇心、熱情及足夠的技術實力，在哪兒都可以把工作變得好玩，並有機會對社會做出正面的貢獻。

近年來殭屍網路的操作者廣泛地運用匿蹤技術（fast-flux）延長惡意資源的生命週期，以避免殭屍網路所產生的惡意活動遭到研究人員一次性全面移除。一個匿蹤殭屍網路所使用的網域名稱，會隨著時間對應到大量的IP位址，當客戶端對於這些IP位址送出資源請求時，實際上在處理資源請求的伺服器並非客戶端所見的主機，而是隱藏在幕後的惡意伺服器。目前國際間所提出的匿蹤殭屍網路偵測機制大多依賴匿蹤殭屍網路使用的網域名稱會大量變換IP位址的特徵，雖然此一特徵能夠有效並且正確地偵測匿蹤殭屍網路，然而此類偵測系統勢必需要一段觀察時間來決定偵測對象是否為匿蹤殭屍網路。

在本演講中，我將介紹我們對於利用匿蹤技術提供網頁服務的殭屍網路提出一嶄新的匿蹤殭屍網路即時偵測機制。本偵測機制基於匿蹤殭屍網路的天生特性及其所造成之現象，選定用來偵測殭屍電腦的特徵，其特性包含：1）殭屍網路的資源請求委外運作模式、2）殭屍電腦的資源並非完全用以提供惡意服務，以及 3）殭屍電腦的硬體設定明顯不如專業伺服器。實際效能評估顯示本偵測機制於被動偵測模式中運行時，能夠在數秒內偵測出匿蹤殭屍電腦，並且達到至少 96% 的偵測準確率及小於 5% 的誤判率。

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