AI安全
發展可解釋 AI 與對抗防護，聚焦模型健壯性、資料隱私保護與 DeepFake 偵測與復原，驅動可實務部署的 AI 防禦技術。
- Explainable AI / 可解釋性
- 對抗式攻擊防禦與模型逆向防護
- DeepFake 偵測與內容復原
中心研究方向
本中心聚焦三大核心領域，結合軟硬體與系統設計，打造可部署且可擴展的資安方案。
晶片層級資安
在晶片設計與系統整合層面嵌入安全機制，包含放射抗性、PUF / 身份認證、抗側信道與硬體完整性保護。
- 放射抗性與韌性設計
- PUF 與晶片身份認證
- 抗側信道與硬體完整性
零信任架構
設計資料驅動且可擴展的 ZTA 解決方案，整合去中心化身份、FIDO2 / TPM 與持續信任評估以保護混合雲環境。
- 去中心化身份與 TPM 整合
- 資料驅動的持續信任評估
- 混合/多雲下的可擴展方案