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TWAREN的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦TANET2016臺灣網際網路研討會籌備委員會總編輯寫的 TANET2016臺灣網際網路研討會論文集 可以從中找到所需的評價。
另外網站TWAREN 網路管理技術合作研究計畫也說明：新一代的 TWAREN (TaiWan Advanced Research and Education Networks) 網路為能提供高速網路服務與品質保證，無論是在路由設備、交換設備、線路種類、頻寬速率以及備援機制 ...
國立暨南國際大學 資訊工程學系 劉震昌所指導 劉育瑄的 TANet IPv6 使用比例統計與 MAC Address 管理:以南投區網中心為例 （2021），提出TWAREN關鍵因素是什麼，來自於Pv6 連線比例。
而第二篇論文國立成功大學 電腦與通信工程研究所 張志標、謝錫堃所指導 王俊又的 BotCluster:一個用於Netflow上的P2P殭屍網路群聚系統 （2019），提出因為有 P2P 殭屍網路、Netflow、MapReduce、網路安全的重點而找出了 TWAREN的解答。
最後網站國家高速網路與計算中心(TWAREN)將進行硬體升級作業則補充：大葉大學最新消息-110-11-19(五) 18:00~20:00間，國家高速網路與計算中心(TWAREN)將進行硬體升級作業，作業時本校對外網路會有短暫中斷。
TANET2016臺灣網際網路研討會論文集
為了解決TWAREN 的問題，作者TANET2016臺灣網際網路研討會籌備委員會總編輯 這樣論述：
本次研討會主題包含「數位國力與創新經濟」、「網際網路技術」、「資訊安全及個人資料安全保護管理」、「物聯網（IOT）」、「巨量資料」、「金融科技商務研究（FinTech）」、「雲端技術、應用與服務」、「網路犯罪與數位鑑識」、「數位學習、落差、關懷」、「軟體定義網路」、「開放資料」、「社群網路」、「TWAREN與未來網路規劃與設計」等27個領域，本次大會共收錄239篇論文，分47個場次進行論文口頭發表及海報發表。
TWAREN進入發燒排行的影片
TANet IPv6 使用比例統計與 MAC Address 管理:以南投區網中心為例
為了解決TWAREN 的問題，作者劉育瑄 這樣論述：
在亞太網路資訊中心 (Asia-Pacific Network Information Centre) 針對全球進行 IPv6 排名，雖然我國名列第 8 名，但依據數據顯示台灣學術網路 (Taiwan Academic Network，以下簡稱TANet) 的 IPv6 連線比例僅為 19.44% ，相較於電信商高達 60~80% 有明顯落差，因此本論文將探討其可能的原因，並提出網頁取樣、 SNMP 收集 Router 記錄、 NetFlow 統計等三種統計模式來探討 TANet 真實的 IPv6 建置狀況。進一步透過訪談南投區網中心的連線單位，包括國、私立高中職校及維護廠商，瞭解目前各校實
際建置情形。依訪談現況建議使用 SLAAC (Stateless address autoconfiguration) 派發模式來建置 IPv4/IPv6 Dual-Stack 環境，及提出在 SLAAC 自動派發模式下，監聽 ICMPv6 封包來收集與管理 IPv6 IP Address 與 MAC Address 對照資料，提供連線單位簡便且低成本建置 IPv4/IPv6 Dual-Stack 環境。
BotCluster:一個用於Netflow上的P2P殭屍網路群聚系統
為了解決TWAREN 的問題，作者王俊又 這樣論述：
本論文目的在於檢測實際網路流量Netflow日誌中的P2P殭屍網絡活動。這項研究提出了一個基於會話型式(Session-Based)的P2P殭屍網絡行為偵測系統BotCluster，用於群聚Netflow流量日誌中的惡意主機。BotCluster將Netflow的單向記錄合併為雙向會話，然後利用3級分組將相似的會話聚集為具有相似行為的會話變成群組。此外，BotCluster利用殭屍網絡的通信性質的相似性和規律性消除不相關的會話並保持大量異常會話。 BotCluster在分組階段使用無監督的分群演算法DBSCAN作為核心算法。匯集的群組可被視為惡意行為集合，因為只有人為惡意軟件才會在網絡跟踪中
生成大量類似模式。同時，面對數據冗餘現象，其中一些相同的特徵向量反復出現。我們也提出了一種數據壓縮方法，以減少輸入量並確保輸入資料有足夠的代表性以符合DBSCAN的群聚的標準。在效能評估上面BotCluster使用從台灣兩個大學校園（成大和中正）的真實Netflow流量日誌進行評估的。數據集的大小分別為694.6 GB和137 GB，總計約有46.2億個流和4,400萬個IP位址。此外為了確保實驗的可靠性我們使用VirusTotal黑名單服務評估檢測結果的準確度。結果表明，BotCluster對成大和中正數據集的檢測準確度分別為96.23％和86.62％。當進行合併兩個校園的Netflow日誌
進行偵測時，平均準確度可達97.58％。最後，在將數據壓縮應用於輸入會話後，平均數據縮減率可以達到約81.34％，而平均準確度僅略微降低了1.6％。換句話說，只要給定足夠的觀察時間與足量的資料，BotCluster就能夠偵測在實際網路流量中的P2P殭屍網路活動，不需要任何事先的學習或者預先標記。