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使用AWS在雲端建置Linux伺服器的20堂課

為了解決權限permission的問題，作者山下光洋 這樣論述：

實際動手做，了解如何運用AWS架設伺服器 　　這是一本告訴大家如何運用AWS在雲端上從零開始建構伺服器的書籍，藉由本書的指引，您可以了解如何在雲端建構伺服器，以及管理雲端上的伺服器。本書將從如何申請AWS帳戶開始，一步步帶領您利用AWS的EC2建構Linux伺服器，並在其上進行管理與各種伺服器的建置作業。 　　．如何申請AWS帳戶 　　．如何使用AWS的EC2來建構Linux伺服器 　　．如何安裝與管理Linux套件 　　．Linux的基礎指令操作 　　．Linux的權限管理 　　．vim的基礎操作方式 　　．如何監控Linux伺服器的工作狀況 　　．Git的基礎操作 　　．如何建立並

使用Docker 　　．如何在雲端建構WordPress  

權限permission進入發燒排行的影片

結合權限與系統調用之Android混合式惡意程式檢測研究

為了解決權限permission的問題，作者李權峻 這樣論述：

隨著科技日新月異的發展，智慧型手機越來越普及，能使用的功能越來越多，行動裝置作業系統又以Android系統為最大宗擁有極高的市佔率。由於市佔率以及Android允許使用第三方市場來下載跟安裝應用程式到手機上，但這些第三方市場不會去檢測應用程式是否為惡意程式，因此有許多的惡意程序的開發人員看上了Android的平台，惡意程式也是極為氾濫，根據GDATA[2]調查報告顯示在2018年時發現了400多萬支惡意程式，所以如何檢測出惡意程式也成為了一項重要的議題。在本論文當中，使用的檢測方法是將應用程式安裝至Android的模擬器，以靜態分析取得應用程式中宣告的權限(Permission)，並進行動態

分析提取系統調用(System call)的頻率，最後，再將此兩特徵(權限及系統調用)結合本論文提出的特徵選擇方法賦予每個特徵權重，以權重較高的特徵形成主要的特徵向量。緊接著，將這些主要的特徵向量匯入Random Forest、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)機器學習中進行訓練獲得分類模型。因此未知應用程式之特徵向量匯入此分類模型時，它就會判斷是否為惡意或良性應用程式。我們透過10倍交叉驗證實驗分析22,063筆應用程式，得到的實驗結果顯示使用本論文所提出的方法之判讀平均準確率達到92.72%。