監視器動態偵測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

駭客攻防從入門到精通實戰篇(第2版)

為了解決監視器動態偵測的問題，作者王葉 這樣論述：

本書重點： 認識駭客： 介紹駭客攻擊前對資訊的掃描以及網路監控技巧 介紹系統常見漏洞攻擊與防禦技巧 認識病毒並介紹病毒入侵與防禦技巧，同時曝光製作簡單病毒的操作 認識木馬並介紹木馬的偽裝與生成、加殼與脫殼以及木馬的清除 介紹通過入侵偵測技術自動檢測可疑行為，在系統受到危害前發出警告，防患於未然 介紹代理和日誌清除技術，此為駭客入侵常用的隱藏和清除入侵痕跡的手段 介紹幾種常見的遠端控制技術，通過遠端控制不需要親自接觸使用者的電腦，而可以對該電腦進行操作，如今該技術在遠端教育、遠端協助、遠端維護等方向應用較多 介紹NTFS檔、多媒體、Word檔、光碟等的常見加密／解密技術，以及幾種常用的加密／解密

工具 介紹常見的網路欺騙方式以及防範方法介紹SQL注入、網路釣魚等常見網站攻擊手法，並給出了預防措施 介紹系統和資料的備份與恢復，在系統遭受木馬病毒攻擊而無法使用時，備份與恢復就能夠發揮其作用 介紹間諜軟體的清除和系統清理，以保證系統環境更加安全 介紹常用購物軟體、銀行APP軟體的安全防護措施，以及常用手機安全軟體的設置 《駭客攻防從入門到精通 實戰篇 第2版》讀者對象： 沒有多少電腦操作基礎的廣大讀者 需要獲得資料保護的日常辦公人員 相關網路管理人員、網吧工作人員 喜歡鑽研駭客技術但程式設計基礎薄弱的讀者 電腦技術愛好者 前 言   第1章　從零開始認識駭客 / 1  

1.1　認識駭客 / 2   1.1.1　白帽、灰帽和黑帽駭客 / 2   1.1.2　駭客、紅客、藍客和駭客 / 2   1.2　認識IP位址 / 2   1.2.1　IP地址概述 / 2   1.2.2　IP地址的分類 / 3   1.3　認識埠 / 4   1.3.1　埠的分類 / 5   1.3.2　查看埠 / 6   1.3.3　開啟和關閉埠 / 7   1.4　駭客常用術語與命令 / 11   1.4.1　駭客常用術語 / 11   1.4.2　測試物理網路的ping命令 / 13   1.4.3　查看網路連接的netstat命令 / 15   1.4.4　工作組和域的net命令

/ 17   1.4.5　23埠登錄的telnet命令 / 20   1.4.6　傳輸協議FTP命令 / 21   1.4.7　查看網路配置的ipconfig命令 / 22   1.5　在電腦中創建虛擬測試環境 / 22   1.5.1　認識虛擬機器 / 23   1.5.2　在VMware中新建虛擬機器 / 23   1.5.3　在VMware中安裝作業系統 / 25   1.5.4　安裝VirtualBox / 29   第2章　資訊的掃描與 / 31   2.1　埠掃描器 / 32   2.1.1　X-Scan / 32   2.1.2　SuperScan / 38   2.1.3　Sc

anPort / 41   2.1.4　網路埠掃描器 / 42   2.2　漏洞掃描器 / 43   2.2.1　SSS / 43   2.2.2　Zenmap / 46   2.3　常見的工具 / 49   2.3.1　什麼是器？ / 49   2.3.2　捕獲網頁內容的艾菲網頁偵探 / 49   2.3.3　SpyNet Sniffer器 / 53   2.3.4　網路封包分析軟體Wireshark / 54   2.4　運用工具實現網路監控 / 55   2.4.1　運用長角牛網路監控機實現網路監控 / 55   2.4.2　運用Real Spy Monitor監控網路 / 60   第

3章　 系統漏洞入侵與防範 / 65   3.1　系統漏洞基礎知識 / 66   3.1.1　系統漏洞概述 / 66   3.1.2　Windows 10系統常見漏洞 / 66   3.2　Windows伺服器系統入侵 / 67   3.2.1　入侵Windows伺服器流程曝光 / 67   3.2.2　NetBIOS漏洞攻防 / 68   3.3　DcomRpc溢出工具 / 73   3.3.1　DcomRpc漏洞描述 / 73   3.3.2　DcomRpc入侵 / 75   3.3.3　DcomRpc漏洞防範方法 / 75   3.4　用MBSA檢測系統漏洞 / 77   3.4.1　M

BSA的安裝設置 / 78   3.4.2　檢測單台電腦 / 79   3.4.3　檢測多台電腦 / 80   3.5　手動修復系統漏洞 / 81   3.5.1　使用Windows Update修復系統漏洞 / 81   3.5.2　使用360安全衛士修復系統漏洞 / 82   第4章　病毒入侵與防禦 / 84   4.1　病毒知識入門 / 85   4.1.1　電腦病毒的特點 / 85   4.1.2　病毒的三個基本結構 / 85   4.1.3　病毒的工作流程 / 86   4.2　簡單病毒製作過程曝光 / 87   4.2.1　Restart 病毒 / 87   4.2.2　U盤病毒

/ 91   4.3　巨集病毒與郵件病毒防範 / 93   4.3.1　巨集病毒的判斷方法 / 93   4.3.2　防範與清除巨集病毒 / 94   4.3.3　全面防禦郵件病毒 / 95   4.4　網路蠕蟲病毒分析和防範 / 95   4.4.1　網路蠕蟲病毒實例分析 / 96   4.4.2　網路蠕蟲病毒的全面防範 / 96   4.5　預防和查殺病毒 / 98   4.5.1　掌握防範病毒的常用措施 / 98   4.5.2　使用殺毒軟體查殺病毒 / 99   第5章　木馬入侵與防禦 / 101   5.1　認識木馬 / 102   5.1.1　木馬的發展歷程 / 102   5.1

.2　木馬的組成 / 102   5.1.3　木馬的分類 / 103   5.2　木馬的偽裝與生成 / 104   5.2.1　木馬的偽裝手段 / 104   5.2.2　使用檔捆綁器 / 105   5.2.3　自解壓木馬製作流程曝光 / 108   5.2.4　CHM木馬製作流程曝光 / 110   5.3　木馬的加殼與脫殼 / 113   5.3.1　使用ASPack進行加殼 / 113   5.3.2　使用PE-Scan檢測木馬是否加殼 / 115   5.3.3　使用UnASPack進行脫殼 / 116   5.4　木馬清除軟體的使用 / 117   5.4.1　用木馬清除專家清除木

馬 / 117   5.4.2　在Windows進程管理器中管理進程 / 122   第6章　入侵偵測技術 / 126   6.1　入侵偵測概述 / 127   6.2　基於網路的入侵偵測系統 / 127   6.2.1　包器和網路監視器 / 128   6.2.2　包器和混雜模式 / 128   6.2.3　基於網路的入侵偵測：包器的發展 / 128   6.3　基於主機的入侵偵測系統 / 129   6.4　基於漏洞的入侵偵測系統 / 130   6.4.1　運用流光進行批量主機掃描 / 130   6.4.2　運用流光進行指定漏洞掃描 / 133   6.5　薩客嘶入侵偵測系統 / 13

4   6.5.1　薩客嘶入侵偵測系統簡介 / 134   6.5.2　設置薩客嘶入侵偵測系統 / 135   6.5.3　使用薩客嘶入侵偵測系統 / 138   6.6　利用WAS檢測網站 / 140   6.6.1　WAS簡介 / 141   6.6.2　檢測網站的承受壓力 / 141   6.6.3　進行資料分析 / 144   第7章　代理與日誌清除技術 / 146   7.1　代理伺服器軟體的使用 / 147   7.1.1　利用“代理獵手”找代理 / 147   7.1.2　用SocksCap32設置動態代理 / 152   7.2　日誌檔的清除 / 154   7.2.1　手工清

除伺服器日誌 / 154   7.2.2　使用批次處理清除遠端主機日誌 / 157   第8章　遠端控制技術 / 159   8.1　遠程控制概述 / 160   8.1.1　遠端控制技術發展歷程 / 160   8.1.2　遠端控制技術原理 / 160   8.1.3　遠端控制的應用 / 160   8.2　遠端桌面連接與協助 / 161   8.2.1　Windows系統的遠端桌面連接 / 161   8.2.2　Windows系統遠端關機 / 162   8.3　利用“任我行”軟體進行遠端控制 / 164   8.3.1　配置伺服器端 / 164   8.3.2　通過伺服器端程式進行遠端

控制 / 165   8.4　有效防範遠程入侵和遠程監控 / 167   8.4.1　防範IPC＄遠程入侵 / 167   8.4.2　防範註冊表和Telnet遠程入侵 / 174   第9章　加密與解密技術 / 177   9.1　NTFS檔案系統加密和解密 / 178   9.1.1　加密操作 / 178   9.1.2　解密操作 / 178   9.1.3　複製加密檔 / 179   9.1.4　移動加密檔 / 179   9.2　光碟的加密與解密技術 / 179   9.2.1　使用CD-Protector軟體加密光碟 / 180   9.2.2　加密光碟破解方式曝光 / 181  

9.3　用“私人磁片”隱藏大檔 / 181   9.3.1　“私人磁片”的創建 / 182   9.3.2　“私人磁片”的刪除 / 183   9.4　使用Private Pix為多媒體檔加密 / 183   9.5　用ASPack對EXE檔進行加密 / 186   9.6　利用“加密精靈”加密 / 187   9.7　軟體破解實用工具 / 188   9.7.1　十六進位編輯器HexWorkshop / 188   9.7.2　註冊表監視器RegShot / 191   9.8　MD5加密破解方式曝光 / 192   9.8.1　本地破解MD5 / 192   9.8.2　線上破解MD5 /

193   9.8.3　PKmd5加密 / 194   9.9　給系統桌面加把超級鎖 / 194   9.9.1　生成後門口令 / 194   9.9.2　設置登錄口令 / 196   9.9.3　如何解鎖 / 196   9.10　壓縮檔的加密和解密 / 197   9.10.1　用“好壓”加密檔 / 197   9.10.2　RAR Password Recovery / 198   9.11　Word檔的加密和解密 / 199   9.11.1　Word自身功能加密 / 199   9.11.2　使用Word Password Recovery解密Word文檔 / 202   9.12

　宏加密和解密技術 / 203   第10章　網路欺騙與安全防範 / 206   10.1　網路欺騙和網路管理 / 207   10.1.1　網路釣魚——Web欺騙 / 207   10.1.2　WinArpAttacker——ARP欺騙 / 212   10.1.3　利用網路守護神保護網路 / 214   10.2　郵箱帳戶欺騙與安全防範 / 218   10.2.1　駭客常用的郵箱帳戶欺騙手段 / 218   10.2.2　郵箱帳戶安全防範 / 218   10.3　使用蜜罐KFSensor誘捕駭客 / 221   10.3.1　蜜罐的概述 / 222   10.3.2　蜜罐設置 / 22

3   10.3.3　蜜罐誘捕 / 225   10.4　網路安全防範 / 225   10.4.1　網路監聽的防範 / 225   10.4.2　金山貝殼ARP防火牆的使用 / 226   第11章　網站攻擊與防範 / 228   11.1　認識網站攻擊 / 229   11.1.1　拒絕服務攻擊 / 229   11.1.2　SQL注入 / 229   11.1.3　網路釣魚 / 229   11.1.4　社會工程學 / 229   11.2　 Cookie注入攻擊 / 230   11.2.1　Cookies欺騙及實例曝光 / 230   11.2.2　Cookies注入及預防 / 23

1   11.3　跨站腳本攻擊 / 232   11.3.1　簡單留言本的跨站漏洞 / 233   11.3.2　跨站漏洞的利用 / 236   11.3.3　對跨站漏洞的預防措施 / 242   11.4　“啊D”SQL注入攻擊曝光 / 244   第12章　系統和資料的備份與恢復 / 251   12.1　備份與還原作業系統 / 252   12.1.1　使用還原點備份與還原系統 / 252   12.1.2　使用GHOST備份與還原系統 / 254   12.2　使用恢復工具來恢復誤刪除的資料 / 262   12.2.1　使用Recuva來恢復資料 / 262   12.2.2　使用F

inalData來恢復資料 / 266   12.2.3　使用FinalRecovery來恢復資料 / 270   12.3　備份與還原使用者資料 / 273   12.3.1　使用驅動精靈備份和還原驅動程式 / 273   12.3.2　備份和還原IE流覽器的我的最愛 / 277   12.3.3　備份和還原QQ聊天記錄 / 280   12.3.4　備份和還原QQ自訂表情 / 282   12.3.5　備份和還原微信聊天記錄 / 285   第13章　間諜軟體的清除和系統清理 / 290   13.1　認識流氓軟體與間諜軟體 / 291 ......  

Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決監視器動態偵測的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。  

消費型攝影機生產製程改善之研究

為了解決監視器動態偵測的問題，作者張家瑋 這樣論述：

現今消費型攝影機普及，逐漸使民眾對它的存在產生安全感，在產品普級化且無突破性功能的情況，伴隨而來的便是售價調降，由於售價較低的影響，若於批量生產皆耗廢大量工時及人力，便會壓縮到產品的銷售利潤，除尋找其它來源以降低半成品板及機構成本外，若能提昇組裝效益，即為營收最主要的方式。本研究針對消費型攝影機製程改善，藉由縮減製程工時以提升產品毛利，改善生產流程瓶頸，將瞬間膠固定鏡頭座製程，合併在調焦設備，整合調整焦距與鏡頭座固定，藉此達到縮減工時與提升製程能力，實驗結果顯示，在製程變動及膠體固定方式變更，實質降低每一個產品製程總工時，在製程改善後，產品品質也更穩定。