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影響運動風潮眼鏡設計元素之探討研究

為了解決adhoc評價的問題，作者黃淑菡 這樣論述：

　　眼鏡是繼人類發明火和車輪之後，第五項最重要的發明；而近年隨著台灣個人運動意識的活絡，引領著休閒運動風氣的崛起，同時越趨活躍了台灣本土境內運動眼鏡的使用。　　加之本研究者從事眼鏡設計研發17年，故而以文獻探討(Literature Review)與自我實施調查(即泛稱的問卷調查)得到的資訊與量化資料來探討甚麼是屬於當代運動眼鏡產業之消費者需求呢?以及被現代人們所選擇的運動風潮眼鏡又是何種型態呢?　　分別以性別、年齡、居住區域、教育程度、職業別、個人平均月收入、每周不同運動天數、運動時是否配戴眼鏡、是否曾購買過運動風潮眼鏡等因素來進行影響運動風潮眼鏡設計元素之探討研究。　　其所獲得不同背景消

費者之高評價喜好度之研究結論中如下：1.設計元素： 結構功能 (最高)、材質(次高)2.外觀造型： 一片式鏡片/半框式鏡框(最高)、二片式鏡片/半框式鏡框(次高)3.結構功能： 可調整鼻粒

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adhoc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。