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這兩本書分別來自PCuSER電腦人文化 和PCuSER電腦人文化所出版 。
國防大學 資訊管理學系 傅振華、許義昌所指導 鄭豐安的 消費者使用付費防毒軟體因素之探討 （2021），提出Kaspersky anti Virus關鍵因素是什麼，來自於防毒軟體、電子商務系統成功模型、ISO/IEC 25010、消費者行為矩陣模型。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 呂政修所指導 鍾昌霖的 Study of Malware Detection Based on Deep Learning Algorithms （2020），提出因為有 Machine Learning、Deep Learning、Malware Detection、Malware Images、Convolutional Neural Network (CNN)的重點而找出了 Kaspersky anti Virus的解答。
阿榮福利味Best!極簡好用免費軟體大補帖(附光碟)
為了解決Kaspersky anti Virus 的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：
網路上這麼多軟體，到底哪個才好用呢？ 商業套裝軟體好用，但是超級貴，又不想用盜版，該怎麼辦呢？ 好用的軟體大多都是英文，到哪找中文版呢？ 如果你有以上的問題，快來服一味「阿榮福利味」吧！站長阿榮是闖蕩軟體界數十年的超強老手，軟體好不好用他最清楚！ 「阿榮福利味」所介紹的軟體都是站長阿榮先測試過安全無虞再打包給網友下載，一直以來好評口碑不斷，如果你想找到某個想使用的軟體，看本書就對了！
消費者使用付費防毒軟體因素之探討
為了解決Kaspersky anti Virus 的問題，作者鄭豐安 這樣論述：
從AVC實驗室（AV-comparatives）2020年1月公佈的2020 IT安全調查中可以得知，防毒軟體公司可以針對目前佔4成比例的免費防毒軟體使用者加強行銷，以提升營收。因此，了解消費者付費使用防毒軟體的因素有其必要。本研究運用電子商務系統成功模型（E-commerce Systems Success Model）、國際標準ISO/IEC 25010及消費者行為矩陣模型（Consumer Behaviour Matrix）的架構，分別定義「知覺價值」變項與五個子變項之功能性、易用性、可靠性、安全性、服務品質，及「降低風險」與「購買行為」三個變項進行測量。結果發現付費使用者雖重視防毒軟
體的安全性，但購買時仍以防毒軟體的功能及價格作取捨；免費使用者則取決於防毒軟體公司提供的服務是否能讓消費者感受到用心。本研究成果可供防毒軟體公司了解付費與免費使用者對於防毒軟體需求，做為產品定位的參考，以提升消費者付費使用防毒軟體的意願。
阿榮福利味：好用到爆的免費軟體大補帖(附光碟)
為了解決Kaspersky anti Virus 的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：
電腦優化該用哪些工具？掃毒用哪套軟體比較好？播影片用哪套播放器順暢畫質又好？ 以上這些都可能是你會遇到的各軟體疑難雜症，但是PC軟體的數量多如牛毛，該如何找到適合需求的呢？ 透過台灣軟體部落格老字號「阿榮福利味」的專業嚴選，你不需要親自在茫茫網海上找一堆不知道好不好用的軟體。書中精選種類眾多、各式各樣的常用工具軟體，就像瑞士刀一樣，能針對不同的問題提出相對應的解決方案，是你在應付各種電腦問題時的百寶箱。
Study of Malware Detection Based on Deep Learning Algorithms
為了解決Kaspersky anti Virus 的問題，作者鍾昌霖 這樣論述：
This research aims to investigate the effectiveness of a few deep learning algorithms to detect malware based on malware images. Every year, there has been a huge increase of malwares found in numerous network systems. This adversely causes a lot of damage in terms of finance and privacy. Malware s
ophistication has only improved over the years where the creators would obfuscate the code which cannot be detected swiftly with signature-based and heuristic method, thus bringing the need of a new approach, where malware images method came up. Initially, malware data would be converted into malwar
e images and then be fed into machine mearning or deep learning architectures. A few algorithms were trained and tested including the Multilayer Perceptron (MLP), the Convolutional Neural Network (CNN), the CNN Long-Short Term Memory (CNN-LSTM) and the CNN Support Vector Machines (CNN-SVM). This st
udy presents the CNN as the most suitable for malware images with accuracy that can reach 97.3% in one dataset with training time of only 43 seconds. It demonstrates this approach to be the most suitable compared to the other methods.