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The Ransomware Hunting Team: The Improbable Adventures of the Misfits Who Are Trying to Save the World from Cybercrime--One Hack

為了解決LINE STORE的問題，作者Dudley, Renee,Golden, Daniel 這樣論述：

A real-life technological thriller about a band of eccentric misfits taking on the biggest cybersecurity threats of our time.What Michael Lewis did for baseball in Moneyball, Dudley and Golden do brilliantly for the world of ransomware and hackers. Cinematic, big in scope, and meticulously report

ed, this book is impossible to put down. --Doug Stanton, New York Times bestselling author of In Harm’s Way and Horse SoldiersScattered across the world, an elite team of code crackers is working tirelessly to thwart the defining cyber scourge of our time. You’ve probably never heard of them. But if

you work for a school, a business, a hospital, or a municipal government, or simply cherish your digital data, you may be painfully familiar with the team’s sworn enemy: ransomware. Again and again, an unlikely band of misfits, mostly self-taught and often struggling to make ends meet, have outwitt

ed the underworld of hackers who lock computer networks and demand huge payments in return for the keys. The Ransomware Hunting Team traces the adventures of these unassuming heroes and how they have used their skills to save millions of ransomware victims from paying billions of dollars to criminal

s. Working tirelessly from bedrooms and back offices, and refusing payment, they’ve rescued those whom the often hapless FBI has been unwilling or unable to help. Foremost among them is Michael Gillespie, a cancer survivor and cat lover who got his start cracking ransomware while working at a Nerds

on Call store in the town of Normal, Illinois. Other teammates include the brilliant, reclusive Fabian Wosar, a high school dropout from Germany who enjoys bantering with the attackers he foils, and his protégé, the British computer science prodigy Sarah White. Together, they have established themse

lves as the most effective force against an escalating global threat. This book follows them as they put their health, personal relationships, and financial security on the line to navigate the technological and moral challenges of combating digital hostage taking. Urgent, uplifting, and entertainin

g, Renee Dudley and Daniel Golden’s The Ransomware Hunting Team is a real-life technological thriller that illuminates a dangerous new era of cybercrime.

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觀光夜市攤商對行動支付持續使用意願之研究

為了解決LINE STORE的問題，作者陳姿羽 這樣論述：

近年來，由於全球網路及科技的普及化，已經從現金或信用卡交易發展到行動支付。多元化的支付已是現今交易趨勢，行動支付儼然成為消費大眾生活中的一部分。只需透過智慧型手機，就能利用行動條碼或QR Code給予店家輕鬆付款。 在夜市攤商支援多元付費管道的前提下，將有望提升行動支付使用率，過去較少以夜市攤商使用行動支付角度切入之相關研究，故為本研究動機之一。本研究以寧夏夜市商圈中取樣已使用行動支付裝置的攤商作為研究對象，蒐集相關寧夏夜市及臺灣夜市的報章雜誌、國內外論文、網路資料，並分析整理多篇行動支付相關文獻與店家初訪資料，完成本研究的模型建構與問卷設計。利用SPSS統計軟體進行樣本分析法

來驗證各項研究假設，根據實證結果發現在「感知有用性」、「感知易用性」、「供應商特質」、「消費者意願」會影響使用意願，而「感知風險與成本」、「政府推廣」則不影響使用意願。

電子商務一定要懂的16堂課：跨境電商X直播帶貨X大數據X區塊鏈X元宇宙X智慧商務(第三版)

為了解決LINE STORE的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　近年來因為疫情關係，人們的消費型態改變幅度之大，讓許多企業商家接觸到更多不同的媒體渠道，尤其是在數位商務的環境中競爭更是激烈萬變。面對疫後的電商經營，更需要積極地瞭解有效的行銷方法，並運用正確的工具，以便在數位時代轉型趨勢下，快速應用網路力量觸及潛在新客戶。   　　這是一本學習電子商務與網路行銷實務與理論兼備的實用教材，除了提供電子商務一定要懂的必要基礎資訊外，對於熱門的議題也以焦點專題方式呈現，案例包括：跨境電商、共享經濟與群眾募資、智慧物聯網(AIoT)、直播帶貨、大數據、區塊鏈與比特幣、元宇宙、智慧商務、響應式網頁(RWD)、台塑集團與企業電子化、工業4.0與供應鏈管理、博客來

CRM、行動學習、SEO、微電影影音社群行銷、OBS直播工具軟體、創用CC授權、智慧商務…等，簡潔的介紹讓讀者在輕鬆的狀態下獲取重要新知識，幫助讀者更新電子商務時代的現況與變化。   　　【精彩篇幅】 　　♦ 電子商務基本入門 　　♦ 電子商務的營運模式與構面 　　♦ 電子商務的網路基礎建設與發展 　　♦ 電子商務付款與交易安全機制 　　♦ 行動商務導論與創新應用 　　♦ 電商網站建立與APP設計實務 　　♦ 企業電子化與企業資源規劃(ERP) 　　♦ 現代供應鏈管理 　　♦ 顧客關係管理與協同商務 　　♦ 知識管理與數位學習 　　♦ 網路行銷概說與研究 　　♦ 社群商務的規劃與行銷策略 　　

♦ 網紅行銷與直播贏家工作術 　　♦ 邁向成功店家的LINE工作術 　　♦ 電子商務倫理與法律相關議題 　　♦ 全通路、大數據與智慧商務 　　♦ 電子商務與網路行銷必修專業術語   本書特色   　　✔內容淺顯且全面地說明電子商務必須要懂的資訊，輕鬆理解EC架構 　　✔呼應各章主題，嚴選熱門國內外知名案例，焦點專題實用解析 　　✔運用簡潔圖表取代抽象敘述，引導讀者快速吸收重要知識點 　　✔貼心叮嚀TIPS、章末問題討論，強化學習回顧及深入思考 　　✔分享電子商務與網路行銷常用專業術語，幫助新鮮人一次掌握

基於翻譯序列推薦模型於跨領域推薦系統之強化方法

為了解決LINE STORE的問題，作者王均捷 這樣論述：

若我們有足夠多的歷史資料，就可以用很多不同的方法去建立一個聰明的推薦系統。但在某些情況下，比如一個新的社交媒體平台或電商平台上線時，我們沒有足夠的使用者物品互動資料來建構出好的推薦系統。其中一個強化跨領域推薦（cross-domain recommendation）的解決方案，是藉由將「來源領域（資訊含量較多之領域）」的資料加入「目標領域（資訊量相對較少的領域）」來提升資訊量，然後對「目標領域」進行推薦。本論文採用圖形學習表示演算法，結合改良並善用翻譯序列推薦模型（Translation-based Recommendation，TransRec）的推薦優勢，特化模型訓練時採樣方法、改變翻譯

序列合併方法，並引入貝氏個人化推薦（Bayesian Personalized Ranking，BPR）中負採樣（negative sampling）的概念，訓練得到推薦系統任務導向之表示向量，藉此改善推薦結果。本研究旨在通過改良後的翻譯序列推薦模型「TransRecCross」來強化跨領域推薦效果。驗證本論文的新方法時，使用了 Amazon Review 系列資料集中的其中四個，並在論文最後比較了加入不同比例的來源領域資料後的推薦結果，以驗證本論文提出之方法的可靠程度。