d link監視器設定的問題，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

d link監視器設定進入發燒排行的影片

運用軟體定義網路流程表阻擋物聯網環境中之攻擊

為了解決d link監視器設定的問題，作者洪子超 這樣論述：

物聯網帶來了便利與安全，開啟人們新的世代。諸如智能冰箱、穿戴裝置以及網路監視器…等等，此類商品已經普及的在各個家庭中，因此產生出大量數據。但是隨之而來的缺失愈來愈明顯，隨著物聯網時代的序幕，網路攻擊也愈來愈普遍。此原因能夠歸咎於物聯網設備的密碼安全性不足，因此導致專門針對物聯網環境的惡意軟件能夠使用brute force取得密碼，並且惡意軟件攻擊讓該物聯網設備成為殭屍。所以隨著物聯網設備的增加，DDoS也隨之嚴重且普遍。目前的論文大多數是採用入侵檢測系統(Intrusion-detection system, IDS)或是防火牆，偵測攻擊流量並且抵禦攻擊。但是此種做法不適用在高速的網路環境中

，當面對流量龐大的骨幹網路，IDS會來不及偵測進而使未經檢測的攻擊封包到達目的主機。IDS使用規則辨識攻擊，在面對未知攻擊時不能夠防範，只能等到未知攻擊被專業人員解析，再新增規則至IDS內才能擋掉攻擊。在這之間所需的時間是以天數為單位在計算，攻擊早已經達成目的並且將病毒擴散的更廣。本論文提出在Openflow switch上架設蜜罐(Honeypot)收集攻擊流量，並且使用機器學習進行異常檢測，透過此種方式能夠在不影響網路速度前提下，找到並防範未知攻擊。透過有效運用Flow table的功能，我們藉由匹配header來抵禦攻擊流量，而不是阻擋攻擊者的所有流量。在物聯網環境之下使用Flow ta

ble防範攻擊，不但能夠透過SDN支援更龐大的流量，也能夠減少流量形式的攻擊帶來的網路壅塞。實驗結果證實，Flow table在面對DDoS的高流量以及短數據包的攻擊，比起IDS擁有更佳的捕獲率。在阻擋攻擊流量方面，能夠辨識出正常流量與攻擊流量的差異，而不用阻擋攻擊者的所有流量。我們提出在Openflow switch上架設Honeypot收集攻擊流量與既有文獻做法相比，可以在不延遲網路的情況下找到未知攻擊並且完成異常檢測。