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國立臺北科技大學 工業工程與管理系 劉建浩所指導 吳俞增的 應用失效模式與影響分析模型結合人為因素分析和分類系統探討國道客運之風險 （2019），提出模擬器防root偵測關鍵因素是什麼，來自於人為因素分析和分類系統、失效模式與影響分析、Z - number、最好最差法、加權總和與加權乘積法、國道客運。

而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊管理系 古東明所指導 蘇勇全的 行動應用程式安全檢測技術規範改善及評估風險 （2016），提出因為有 手機安全、行動應用程式、檢測規範的重點而找出了 模擬器防root偵測的解答。

最後網站APP資安防禦不可輕忽！最新手遊作弊修改器GameGuardian！則補充：GameGuardian除了支持玩家原機修改，還推出支持模擬器愛用者的版本，如果 ... GameGuardian修改的技術，是偵測遊戲App在記憶體上執行，透過搜尋找到 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了模擬器防root偵測，大家也想知道這些：

應用失效模式與影響分析模型結合人為因素分析和分類系統探討國道客運之風險

為了解決模擬器防root偵測的問題，作者吳俞增 這樣論述：

道路交通事故是世界上最大、最嚴重的公共衛生問題之一。道路運輸發生交通事故，會導致車輛與環境損壞、人員傷亡，對社會與經濟造成嚴重損失，因此運輸風險管理越來越被國際重視。引發事故的因素通常隱藏在各個環節的背後，需要進行系統的根本原因分析才能發現風險因素。本研究提出了一種基於風險的定量方法，該方法將人為因素分析和分類系統 (Human Factors Analysis and Classification System, HFACS)與失效模式與影響分析 (Failure mode and effects analysis, FMEA)結合，針對國道長途客運進行全面的風險分析。接續運用多屬性決策

(Multi-Attribute Decision Making, MADM)探討風險排序問題。本模型首先藉由專家調查，利用Z數 (Z number)整合專家意見，結合最好最差法 (Best-Worst Method, BWM)得知風險因子的權重，再運用Z數結合加權總和與加權乘積法 (Weighted Aggregated Sum Product Assessment, WASPAS)計算風險因素的排序，找出優先改善的風險因素，給予決策者參考與建議，以期望降低道路運輸事故之發生。

行動應用程式安全檢測技術規範改善及評估風險

為了解決模擬器防root偵測的問題，作者蘇勇全 這樣論述：

近年來行動裝置的普及已經成為身邊不可或缺的設備之一，行動裝置應用程式更以驚人的速度成長，而人們漸漸產生依賴性的同時行動裝置應用安全檢測規範顯得格外重要。行動裝置應用程式開發的過程中開發人員對於安全考量較少，導致不肖人士利用應用程式弱點漏洞或開發惡意應用程式竊取使用者的敏感資料造成使用者個資洩漏與財務上的損失，而國內行動裝置應用程式安全規範對於資料授權、資料儲存、資料保護、傳輸協定、傳輸保護、應用程式執行、應用程式安全、系統執行、系統安全並不完善。 本研究收集相關行動裝置檢測規範文獻進行分析歸類出各國文件規範方向，以OWASP、NIST為規範基準結合CSA行動裝置規範白皮書提供更完善的行

動應用程式安全檢測規範，依照檢測項目中的檢測步驟、改善方法、風險評估給予建議，藉以降低個資洩漏與財務上的損失。

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