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中國文化大學 國家發展與中國大陸研究所博士班 歐陽新宜所指導 陳志成的 中國大陸網路安全法規之研究— 攻擊管制型戰略的文本分析 (2018),提出d link監視器評價關鍵因素是什麼,來自於網路安全、攻擊型網路安全戰略、管制型網路安全戰略、網路戰略。

而第二篇論文淡江大學 電機工程學系碩士班 莊博任所指導 洪子超的 運用軟體定義網路流程表阻擋物聯網環境中之攻擊 (2017),提出因為有 物聯網、軟體定義網路、入侵檢測系統、流程表、規則生成、蜜罐、機器學習、異常檢測、特徵選擇、攻擊檢測、電腦網路安全的重點而找出了 d link監視器評價的解答。

最後網站D-Link媽咪愛DCS-700L無線網路攝影機。嬰兒監視器也可以很 ...則補充:如果有search過嬰兒監視器的,應該跟我一樣第一次看到這個可愛的嬰兒監視器吧! 而且它可不只是外觀可愛而已,夜視功能、遠端監看、對講模式、搖籃曲撥 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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時間軸
00:00 開場
02:25 DCS-6100LH介紹
03:06 DCS-6500LH介紹
03:45 DCS-8630LH介紹
04:43 設定教學
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中國大陸網路安全法規之研究— 攻擊管制型戰略的文本分析

為了解決d link監視器評價的問題,作者陳志成 這樣論述:

為了探討中國大陸網路安全戰略發展的內涵及其政策成效,本論文歸納中國大陸網路發展的文獻為學術應用、社會監督、經濟發展及政治博奕等四個範疇,進而運用國家安全戰略發展中的一般理論、網路安全相關戰略理論、國家安全與人權保障理論,採取以「中國大陸網路安全法規」、「世界各國網路安全法規」、「新聞媒體報導」為自變項,「網路安全戰略類型」為依變項的研究架構,透過NVivo質性研究電腦分析軟體文本分析及「法律個案」案例分析,探討其間的因果關係。在資料運用部分,本論文大量採用了中國大陸中央及地方自2001年以來對外公布之各項網路安全法規(包含政策、文件,共計103項法規、47萬8,853字),及利用新聞媒體報導

進行分類統計(2016年為22萬8,091則、2017年為23萬9,944則,共計46萬8,035則)。此外,本論文也將世界各國網路安全法規(共計7個國家、52項網路政策法規、94萬9,542字)作為內容分析方法的材料,進行中央與地方、官方與民間、國內與國際等各方位面向的比較,期能解構中國大陸網路安全戰略實質意涵及目標,並進行三個網路安全相關法律個案分析,及採取NVivo質性研究電腦分析軟體實施網路法規文本分析,以對比法規文字與實質政策內涵的差異。經由上述資料分析,本論文發現中國大陸網路安全戰略可以「攻擊-管制型」(Offensive-Controllable Orientation)特徵為其

戰略類型標誌,藉由採取網路監管等手段,以超越司法管轄權的經濟及法律制裁手段,強化自身網路攻擊能力,所展現之「強國安、弱人權」的法規特色及實際案例內涵,說明在國家歷史、社會和經濟的發展因素下,中國大陸以網路人權保障的法治外衣,達到取得國際網路規則主導權等國家利益追求的安全戰略目標,符合現實主義中國家「生存」及「自助」的安全需求。以上發現,回應了Sonya Sceats、Ian E.Rinehart及Stefan Halper等學者認以追求世界霸權、取得網路的主控權及全球戰略利益為目標,屬於現實主義強調國家追求權力極大化之行為人的主張;並與Li Yuxiao、John Jamison、郭芝榕等學者

,強調各項網路管制措施目的在於維持政權穩定及社會秩序需求之安全戰略主張相呼應。證諸學界對世界各國網路安全戰略的研究文獻,本論文將中國大陸的網路安全定位為具攻擊性的管制戰略模式,或可視為網路安全戰略研究的一個新視角與新模式。

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監視器評價的問題,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。