存取權限的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

戰術+技術+程序 - ATT＆CK框架無差別學習

為了解決存取權限的問題，作者張福,程度,胡俊 這樣論述：

☆★☆★【ATT&CK框架第一本繁體中文書！】★☆★☆ 完整了解ATT&CK框架，建立屬於自己的最強之盾！ 　　在這個混亂的數位世界中，會不會常常擔心自己的網站、平台、雲端主機，甚至是公司內網被駭客攻擊？需不需要常常去看資安匯報，看看在Windows、Linux上又有哪些服務的新漏洞又被發現？生活越方便，應用越複雜，產生的漏洞就更多，甚至連GitHub都不再安全！有沒有高手或專家，能把整個攻擊的工具、技術、測試、應用、防護、流程都整合到一個框架中？有的！MITRE ATT&CK就是你要的答案。這個整合了所有資安應用的框架，早已成為全球各大公司用來防護檢測系統的必用

工具。現在這個只存在於高手大腦中的超棒產品，終於有中文書了。本書是全球第一本繁體中文的ATT&CK書籍，將整個框架的整體架構、應用、實作，流程用最清楚的語言完整介紹一遍，並且有真正紅藍隊員必讀的攻防戰略及技術。防範漏洞及駭客不再依賴你攻我防的小戰場，將整個資安戰略拉抬到新的高度，建立永續安全的服務就靠ATT&CK。 　　本書看點 　　✪精解ATT&CK框架的全貌 　　✪容器及K8s時代的ATT&CK戰略 　　✪各式銀行木馬、蠕蟲的防範實戰 　　✪10大最常見攻擊的ATT&CK防範技術 　　✪WMI、Rootkit、SMB、瀏覽器、資料庫植入的攻防技術

　　✪ATT&CK Navigator、Caret、TRAM專案實作 　　✪威脅情報、檢測分析、模擬攻擊、評估改進的應用實例 　　✪ATT&CK的威脅狩獵完整攻防介紹 　　✪MITRE Sheild三階段的模擬實作 　　✪完整ATT&CK評測流程  

存取權限進入發燒排行的影片

基於區塊鏈技術且強化安全之電子投票機制設計與模擬

為了解決存取權限的問題，作者蘇泰昌 這樣論述：

隨著科技及網路的發展，利用網路服務來替代各類實體服務已十分常見，而電子投票的普及也成為各國致力發展的目標之一，但由於存在各項安全性的疑慮，規模較大的選舉始終無法擺脫傳統的紙本投票機制。本研究將導入區塊鏈技術，運用其透明、去中心化、可驗證等特性，來取代可信第三方的工作，強化投票人對機制的信任程度。另外，運用具備橢圓曲線離散對數難題之盲簽章機制，來強化電子投票之安全特性。最後，導入自我認證機制，來取代中心化的憑證伺服器，讓投票人自行計算公、私鑰，避免做為可信第三方的憑證中心有偽冒使用者身分的隱憂。在本設計的驗證上，使用BAN-Logic及各項安全特性進行邏輯分析，來證明本設計為具備足夠安全性之電

子投票機制，可提昇投票人對電子投票的信任，降低對投票結果的質疑，進而減少驗票所需的額外成本。

區塊鏈商戰：個人或企業如何對抗科技巨頭的壟斷

為了解決存取權限的問題，作者EvanMcFarland 這樣論述：

區塊鏈和科技巨頭的戰爭，誰會獲勝？ 這場結果究竟會如何影響著我們？ 讀完本書便有答案！ 揭開FAAMG真實內幕，掌握去中心化數位治理的成功關鍵， 區塊鏈以透明、去中心化的優勢，正式向科技巨頭宣戰！ ✓理解區塊鏈的結構，以及什麼是去中心化的網路 ✓揭開數據管理、金融、工業領域所用的區塊鏈方案背後種種內幕 ✓數位治理的實際運作，為何它是區塊鏈成功或失敗的關鍵 ✓探討網路通訊協定（IP）的歷史及其未來 ▶ 網路烏托邦的未來，區塊鏈真的能實現？ 網路從Web1走到Web2，造成科技巨頭的壟斷， 透明、去中心化的區塊鏈真能取而代之？ 或只是另一個大騙局？ ▶ 你知道科技巨頭掌控了你的生活嗎？

✧ 臉書根據你的人格特質，精準投放廣告。 ✧ 蘋果預先安裝的應用程式很好用，但是有別的選擇嗎？ ✧ 亞馬遜什麼都賣，還蒐集所有購買數據進行分析。 ✧ 微軟的軟體很好用，但價格是不是太貴？ ✧ 你的身分以及所在的位置，會決定Google搜尋的結果。 ✧ 就算關掉定位服務，Google仍能得知你這段期間的位置。 ▶ 區塊鏈會為我們帶來更美好的未來嗎？ ✧ 擁有個人自主身分，不再被無數的帳號密碼搞得團團轉！ ✧ 掌控個人數據的存取權限，不再被科技巨頭把持！ ✧ 區塊鏈的金融應用讓支付更方便，降低手續費！ ✧ 製造業能簡化文件流程，滿足消費者更多元的選擇！ ✧ 每個人都能投票參與區塊鏈的治理，決

定政策並獲得獎勵！ 本書特色 ★ 從歷史、經濟的角度，分析科技巨頭的崛起原因 ★ 科技巨頭如何在各方面掌控我們的生活 ★ 了解區塊鏈的願景以及面對的挑戰 ★ 從區塊鏈科技的最新發展，為網際網路的未來提供解方

具備模型存取控制與惡意參與者偵測的隱私性保護聯邦式學習之研究

為了解決存取權限的問題，作者吳廷威 這樣論述：

聯邦式學習是一種新穎的分散式機器學習框架，它允許資料貢獻者將他們的數據訓練 為終端設備上的本地模型，並將本地模型聚合為全局模型。大多數保護性隱私聯邦學 習研究都沒有考慮惡意參與者，這不適合現實世界的環境。不幸的是，數據中毒攻擊 者可能潛伏在聯邦學習的參與者中。這些使用毒化資料訓練的本地模型可能會降低全 局模型的準確性，甚至導致全局模型喪失可用性。在此研究中，我們所設計的安全協 定可以抵抗模型反轉攻擊，並在模型聚合伺服器中引入了一個模型驗證模組來偵測數 據中毒攻擊者。由於所提出的保護性隱私聯邦學習協定是基於同態密碼系統和模型盲 化技術，使得模型驗證模組可透過計算密文內的模型相似性來實現以偵測數

據中毒攻 擊者。此外，本研究通過門檻式公開金鑰加密的概念，實現了對每個聚合後全局模型 的存取控制機制，只有經過授權的模型消費者才能獲得保護性隱私聯邦學習中指定的 全局模型的存取權限。這項工作還引入了非同步化模型聚合的設計，以防止使用者在 模型聚合執行期間斷線，低機率造成系統產生錯誤。我們透過評估本論文所提出具隱 私性保護聯邦式學習的分類性能以及計算效能證明其可行性，以及確保使用所提議的 保護性隱私聯邦學習協議的分佈式機器學習服務能夠部署在現實環境中，最後也提出 安全性證明以及相關研究方法的比較。