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國立陽明交通大學 管理學院資訊管理學程 古政元所指導 林家甫的 植基於圖片深度學習的釣魚網站偵測系統 （2021），提出Kaspersky Online Sca關鍵因素是什麼，來自於釣魚網站、ResNet50、資訊安全、影像辨識、機器學習。
而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 許富皓所指導 李家豪的 針對邊緣伺服器抵禦外部威脅的安全防禦策略 （2019），提出因為有 分散式阻斷服務攻擊、邊緣伺服器、單向連線、單向閘道、即時轉移、外部威脅、網路安全、資訊洩漏、機敏資料保護的重點而找出了 Kaspersky Online Sca的解答。
植基於圖片深度學習的釣魚網站偵測系統
為了解決Kaspersky Online Sca 的問題，作者林家甫 這樣論述：
摘要 iAbstract ii誌謝 iv目錄 v表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 11.1背景與動機 11.2 研究目的 11.3 方法與實驗分析 21.4 章節架構 3第二章 文獻收集與探討 52.1 相關文獻分析 52.1.1 網路釣魚(Phishing)的定義 52.1.2 文獻討論 7第三章 實驗方法與設計 153.1 研究流程 153.1.1 實驗環境 153.1.2 實驗流程 153.2 預處理作業 163.2.1 樣本收集及篩選 163.2.2
原始欄位分類 163.2.3 特徵值轉換與建置 183.3 實驗分析 213.3.1 分析指標 213.3.2 決策樹(DTs)採樣 223.3.3 隨機森林(RF)採樣 233.4 特徵值權重(Importance) 243.5 ResNet50模型建立 263.5.1 RGB圖形轉換 263.5.2 ResNet50影像辨識 27第四章 結果蒐集與分析 294.1 實驗結果 294.1.1決策樹訓練結果 294.1.2隨機森林訓練結果 334.1.3權重著色法 354.2 研究分析與比較 42
第五章 結論與展望 445.1 研究總結 445.2 未來展望 44參考文獻 46附錄 50
針對邊緣伺服器抵禦外部威脅的安全防禦策略
為了解決Kaspersky Online Sca 的問題，作者李家豪 這樣論述：
近年來隨著商業網路服務的快速興起，資訊安全的研究人員們持續不斷地試圖去尋找應對日新月異的各種安全威脅之最佳方法。攻擊者經常為了牟取個人利益而造成網際網路服務的損害；我們可以將他們的行為稱為"給予(損傷)"和"獲取(利益)"。本文對於一般通常較為脆弱的網路商業服務之邊緣伺服器，提出了一種新穎的防禦解決方案。該解決方案可以通過不給出任何網路通訊回應以及可以避免許多網路上令人頭痛的破壞性威脅例如從DDoS攻擊之戰場中直接逃脫，並且亦可防止重要檔案或敏感資訊外洩。在網路結構的關鍵入口點上，啟用各策略即可以防禦保護其重要網路服務，避免遭受外部威脅的攻擊傷害。本網路安全解決方案內容包含AlterNAti
on Mechanism for MAintaining network service connectivity (ANAMMA)策略和Software One-way Gateway (SOG)政策。借助ANAMMA，使用者可以在伺服器以跨路由器的途徑移動到不同子網域的另一個新"鄰居區域網路"，並且同時保持服務的網路連線繼續進行該服務。以軟體為基礎的單向通訊政策SOG將可以使入口點永遠不會成為網際網路重要服務的駭客入侵點。