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AWS自學聖經：5大必學雲端主題・超圖解入門(全彩印刷)

為了解決cloud storage教學的問題，作者SamT. 這樣論述：

AWS自學聖經：5大必學雲端主題・超圖解入門(全彩印刷) ☆【全彩圖解】x【高效圖片教學】☆ 本書獲得 2021 iThome 鐵人賽 IT管理組佳作 　　本書透過高效的圖片教學，取代千百文字，讓讀者能快速掌握AWS。AWS 是一個雲端服務提供商，提供開發者快速擁有雲端主機、資料庫、檔案、儲存空間等計算機資源。相較之下，傳統公司則需自行維護機房、自行購置硬體設備、雇用一群 IT 人員，且難以根據需求彈性增減設備，這樣的難處也讓AWS 這樣的雲端供應商興起，成為現行企業部署軟體的第一選擇。 　　●本書以5 大主題： 　　-VPC 網路架構 　　-EC2 運算資源 　　-S3 檔案儲

存　　 　　-RDS 資料庫 　　-IAM 權限管理 　　圖解內容x快速入門：15 篇圖解觀念打底 　　實務導向x升職必備：27 篇實作示範深入 　　來幫讀者一次搞懂 AWS 雲端技術。

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利用樹莓派進行物聯網環境檢測系統之研究

為了解決cloud storage教學的問題，作者詹恩傑 這樣論述：

隨著發展物質需求的提升、汽機車需求也增加，城市化帶了便利，也衍生了的嚴重環境污染及空氣質量污染的問題。室內可能是室外汙染的2.5倍，時甚至100倍。因此室內空氣污染物對人體健康影響相當重要，要有效的改善室內空氣品質，才能維護人體的生活健康。 本研究採用樹梅派、PMS5003T等感測器，製作出空氣檢測系統，整合成一個App可同時觀看當前數據。使用相關電子元件及繼電器可控制家電，以清潔、流通空氣來改善空氣品質。

喬叔帶你上手Elastic Stack：Elasticsearch的最佳實踐與最佳化技巧(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決cloud storage教學的問題，作者吳楨文 這樣論述：

　　不只會用，本書教你如何正確及有效率的使用 Elastic Stack！ 　　融合多年實戰、顧問及教學經驗，少走冤枉路的絕佳利器！ 　　✍ 集結 Elasticsearch Index 資料管理的重要觀念及最佳實踐原則 　　✍ 揭密 App Search 如何運用 Elasticsearch 打造產品的實踐方式 　　✍ 收錄 Indexing、Searching、Storage、Sharding 等 59 項最佳化技巧 　　本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Elastic Stack on Cloud 組冠軍網路系列文章──《喬叔帶你上手 Elastic Stack 》

。作者喬叔在多年 Elastic 相關實務及教學經驗中，發現有太多因不了解原理而踩坑的案例，因此在本書集結 Elasticsearch Cluster 部署、Index 運作原理、Index 資料管理的最佳實踐，並以 App Search 產品實例深入探討其運用 Elasticsearch 打造應用程式的實務作法，以及收錄 Indexing、Searching、Storage、Sharding 等 59 項最佳化技巧，剖析 Elastic Cloud 與自行架設 Cluster 的優劣比較。 　　無論是剛入門的新手，或是已經在使用 Elastic Stack 的老手，都能更正確及更有效率的運

用 Elastic Stack 來處理分析大量資料或是打造滿足商業需求的搜尋功能，絕對是能讓你少走許多冤枉路的絕佳利器。 專業推薦 　　「書中很貼心的提及許多 Elasticsearch 的地雷與陷阱，還有很多實務上會面臨的難題與解決方案，閱讀時經常會有許多 aha moment（頓悟時刻）出現，也經常會有許多會心一笑的地方，可以想像喬叔多年累積的 Elastic Stack 功力有多麼深厚，也相信讀者可以從本書獲益良多！」────多奇數位創意 技術總監 / Google Developer Expert / Microsoft MVP｜Will 保哥 　　「本書針對 Elastic S

tack 的核心，尤其是 Elasticsearch 提供了許多進階的說明與實務的要訣，『江湖一點訣』，老師傅的價值就在於能找到整條生產線上該換的那顆螺絲，而這需要多年實務的經驗累積，需要解決許多緊急又重要的線上問題才能淬煉出來的知識與技巧，這是官網與許多網路上文章不會寫、查不到，或是不夠系統化整理出來，以利於幫助我們學習的。」────台灣知名技術教練 91｜陳仕傑 　　「知其然，亦需要知其所以然；IT 人有時為了求快，經常會匆忙的採用 Tech Stack 來解決問題，但往往事後卻未能補足該 Tech Stack 的關鍵知識。本書推薦給所有曾經採用、考慮採用及正在採用 Elastic St

ack 的 IT 人，不論你是否已是 ELK 的高手，相信本書一定有值得你好好閱讀品嚐的地方。」────DevOps Taiwan 社群志工 艦長｜陳正瑋 　　「總結和分享是工程師的天性，感謝 Joe 的分享，這本書包含了基礎的入門知識、進階的調校與最佳化技巧，無論你對 ELK 的認識如何，相信都能在其中得到豐富的收穫。」────街口支付技術長｜林世鵬

運用機器學習強化網路攻擊偵測之研究

為了解決cloud storage教學的問題，作者徐家銘 這樣論述：

數位時代驅動科技快速發展，同時也帶來網路新型態威脅。後疫情時代帶來工作型態的改變，更將世界數位轉型浪潮推至最高，網路威脅趨勢亦加速攀升。以近年快速發展的勒索軟體威脅為例，黑色產業鏈的成熟與勒索軟體即服務（Ransomware-as-a-Service，RaaS）犯罪模式的出現，使得過去需要高深技術的網路攻擊，現在只要透過購買服務，就有完整工具與教學。任何人都可以是駭客。傳統資安防禦形式已面臨巨大挑戰；而近年興起的機器學習技術，則為網路攻擊偵測問題提供另一解決之道。本論文首先深入研究網路攻擊本質，釐清問題核心，透過分析現行網路攻擊流程，將原有7個步驟重新定義為3個關鍵偵測點，並探討各關鍵偵測點

所用技術與原理；接續，提出可行之機器學習偵測模型並實作驗證，我們參考過去網路攻擊偵測的相關研究，針對3個關鍵偵測點分別運用現行網路資源與建立仿真模擬環境，收集資料集，並選擇合適偵測模型進行實驗，實驗結果顯示所提出之模型均有不錯的偵測率。本研究主要貢獻在於結合實務經驗，分析完整網路攻擊全貌與問題本質，歸納定義攻擊流程關鍵偵測點，並找出可行之機器學習解決方案，論文最後亦針對3個關鍵偵測點分別提出未來研究建議，以協助完善網路攻擊偵測研究能量。