網路檢測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

電動汽車網絡與電路分析（第2版）

為了解決網路檢測的問題，作者朱小春（主編） 這樣論述：

《電動汽車網路與電路分析（第2版）》系統地介紹了兩方面的內容：電動汽車網路技術結構、原理及故障診斷；電動汽車電路圖基礎、識讀方法及實例分析。全書分為7章，分別為概述、車載網路系統的結構與原理、微控制器的通信模組、車載網路系統分析與故障診斷、汽車電路基礎知識、汽車電路圖識讀、電動汽車電路分析——以北汽EV200電動汽車為例。《電動汽車網路與電路分析(第2版）》注重理論聯繫實際，內容較為新穎且豐富，具有鮮明的特色。 《電動汽車網路與電路分析(第2版）》可作為高職高專新能源汽車技術、汽車電子技術等相關專業的教材，也可用作電動汽車維修行業員工的培訓教材或工程技術人員的參考書。

網路檢測進入發燒排行的影片

人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構

為了解決網路檢測的問題，作者陳紀翰 這樣論述：

人體姿態識別為一項長期發展的技術，目前被廣泛地運用在辨識人體 姿態及動作捕捉等技術中，然而，受限於目前姿態識別所標記的 16~25 點關鍵 點尚不足以用來做最重要的檢查 : 人體脊椎，使得人體姿態識別於復健醫學等 領域中的應用仍大幅受到限制，在此研究中，我們提出了神經網路與系統來執 行人體脊椎檢測輔助的工作，此神經網路檢測了相較目前人體姿態識別神經網 路額外 5 個脊椎點及 3 個肋骨點，使得我們可以檢測出頸椎前傾、駝背、骨盆 前傾及軀幹平衡等身體素質，我們收集資料並配合多階層神經網路與遷移式學 習的神經網路設計，來克服現有開源資料難以標註脊椎的問題，此神經網路設 計為與一個 17 標註點的

預訓練神經網路堆疊後，以數千筆新收集的資料進行 訓練，如此我們可以得到新增的標註點，並且得到數萬筆舊資料的模型強健 性，為了搭載此神經網路並執行脊椎輔助檢測，我們設計了嵌入式系統進行神 經網路的推論，並以應用程式呈現人體姿態各角度的量測結果，針對嵌入式系 統，我們測試了 GPU 與 FPGA 兩著進行比較，嵌入式系統的使用使得使用者 電腦規格不受限制，可以更廣泛地使用，利用此系統，可以執行自動檢測脊椎 點、計算角度及醫療履歷的建置與儲存。

黑客秘笈：滲透測試實用指南（第3版）

為了解決網路檢測的問題，作者（美）皮特•基姆 這樣論述：

駭客秘笈滲透測試實用指南（第3版）是暢銷圖書《駭客秘笈—滲透測試實用指南》（第2版）的全新升級版，不僅對第?2版內容進行了全面更新，還補充了大量的新知識。書中涵蓋大量的實際案例，力求使讀者迅速理解和掌握滲透測試中的技巧，做到即學即用。   本書共分為11章，內容涵蓋了攻擊工具的安裝和使用、網路掃描、網路漏洞利用、突破網路、物理訪問攻擊、規避殺毒軟體檢測、破解密碼的相關技巧以及如何編寫分析報告等。   本書適合網路安全從業人員以及對駭客技術感興趣的愛好者閱讀，還可以作為高校資訊安全專業師生的參考書。 Peter Kim是Secure Planet公司的CEO兼主席，在安全領域

具有近10年的從業經驗，在過去的7年裡，一直從事滲透測試工作。他曾經在馬裡蘭州霍華德社區學院講授過滲透測試和網路安全的課程，並且持有大量安全相關的認證。 第1章　賽前準備—安裝1 1．1假定突破目標演習2 1．2規劃紅隊行動3 1．3搭建外部伺服器4 1．4工具展示6 1．4．1Metasploit框架7 1．4．2CobaltStrike8 1．4．3PowerShellEmpire10 1．4．4dnscat214 1．4．5p0wnedShell20 1．4．6PupyShell21 1．4．7PoshC221 1．4．8Merlin21 1．4．9Nishang21

1．5結論22 第2章　發球前—紅隊偵察23 2．1監控環境23 2．1．1常規Nmap掃描結果比較24 2．1．2網站截圖25 2．1．3雲掃描27 2．1．4網路/服務搜尋引擎28 2．1．5人工解析SSL證書29 2．1．6子功能變數名稱發現31 2．1．7GitHub35 2．1．8雲37 2．1．9電子郵件41 2．2其他開源資源43 2．3結論43 第3章　拋傳—網站應用程式漏洞利用45 3．1漏洞懸賞項目46 3．2Web攻擊簡介—網路空間貓48 3．2．1紅隊網站應用程式攻擊49 3．2．2聊天支援系統實驗49 3．3網路空間貓公司：聊天支援系統51 3．3．1搭建您的網

站應用程式攻擊主機51 3．3．2分析網站應用程式52 3．3．3網路發現52 3．3．4跨站腳本（XSS）54 3．3．5BeEF56 3．3．6盲XSS59 3．3．7基於文檔物件模型的跨站腳本攻擊60 3．3．8Node．js中的高級跨站腳本攻擊62 3．3．9從XSS漏洞到突破目標69 3．3．10NoSQL資料庫注入69 3．3．11反序列化攻擊74 3．3．12範本引擎攻擊—範本注入78 3．3．13JavaScript和遠端代碼執行88 3．3．14伺服器端請求偽造（SSRF）91 3．3．15XMLeXternalEntities（XXE）96 3．3．16高級XXE—帶外（X

XE-OOB）98 3．4結論100 第4章　帶球—突破網路101 4．1從網路外部查找憑證102 高級實驗106 4．2在網路中移動106 設置環境—實驗網路106 4．3在沒有憑證的網路上108 4．3．1Responder108 4．3．2更好的Responder（MultiRelay．py）111 4．3．3PowerShellResponder112 4．4沒有憑證的用戶枚舉112 4．5使用CrackMapExec（CME）掃描網路113 4．6突破第一台主機115 4．7許可權提升117 4．7．1許可權提升實驗121 4．7．2從記憶體中提取明文文本憑證122 4．7．3從W

indows憑證存儲中心和流覽器中獲取密碼125 4．7．4從macOS中獲取本地憑證和資訊128 4．8   工作在Windows域環境中130 4．8．1服務主要名稱（SPN）131 4．8．2查詢活動目錄132 4．8．3Bloodhound/Sharphound136 4．8．4橫向移動—進程遷移142 4．8．5從您最初突破的主機開始橫向移動143 4．8．6使用DCOM橫向移動146 4．8．7傳遞散列149 4．8．8從服務帳戶獲取憑證151 4．9轉儲網域控制站散列154 4．10在虛擬專用伺服器上基於遠端桌面進行橫向遷移156 4．11在Linux中實現遷移158 4．12許

可權提升159 4．13Linux橫向遷移實驗室162         攻擊CSK安全網路163 4．14結論175 第5章　助攻—社會工程學177 5．1開展社會工程（SE）行動177 5．1．1近似功能變數名稱178 5．1．2如何複製身份驗證頁面178 5．1．3雙因數憑證179 5．2網路釣魚181 5．2．1MicrosoftWord/Excel巨集檔案182 5．2．2非宏Office檔—DDE186 5．2．3隱藏的加密靜荷187 5．3內部Jenkins漏洞和社會工程攻擊結合188 5．4結論193 第6章　短傳—物理訪問攻擊195 6．1複製讀卡器196 6．2繞過進入點

的物理工具197 LANTurtle197 6．3PacketSquirrel205 6．4BashBunny206 6．4．1突破進入CSK公司206 6．4．2QuickCreds209 6．4．3BunnyTap209 6．5WiFi210 6．6結論212 第7章　四分衛突破—規避殺毒軟體檢測215 7．1為紅隊行動編寫代碼215 7．2構建鍵盤記錄器216 7．2．1設置您的環境216 7．2．2從原始程式碼開始編譯216 7．2．3示例框架217 7．2．4混淆220 7．3駭客秘笈定制的放置工具222 7．3．1shellcode與DLL223 7．3．2運行伺服器223 7．

3．3用戶端224 7．3．4配置用戶端和伺服器225 7．3．5添加新的處理常式225 7．3．6進一步的練習226 7．4重新編譯Metasploit/Meterpreter規避殺毒軟體和網路檢測226 7．4．1如何在Windows中構建Metasploit/Meterpreter228 7．4．2創建修改後的Stage0靜荷229 7．5SharpShooter231 7．6應用程式白名單規避233 7．7代碼洞穴235 7．8PowerShell混淆236 7．9沒有PowerShell的PowerShell240 7．10HideMyPS241 7．11結論242 第8章　特勤組

—破解、利用和技巧243 8．1自動化243 8．1．1使用RC腳本自動化Metasploit244 8．1．2Empire自動化245 8．1．3CobaltStrike自動化246 8．1．4自動化的未來246 8．2密碼破解246 8．3徹底破解全部—盡您所能快速破解CyberSpaceKittensNTLM散列250 8．4創造性的行動254 8．5禁用PS記錄255 8．6在Windows中使用命令列從Internet下載檔案255 8．7從本地管理員獲取系統許可權256 8．8在不觸及LSASS的情況下獲取NTLM散列值257 8．9使用防禦工具構建培訓實驗室和監控平臺257 8．

10結論258 第9章　兩分鐘的操練—從零變成英雄259 9．110碼線259 9．220碼線260 9．330碼線260 9．440碼線261 9．550碼線261 9．660碼線262 9．770碼線262 9．880碼線263 9．990碼線263 第10章　賽後—分析報告265 第11章　繼續教育269 致謝271

應用GARCH-M模型分析美股對台灣上市印刷公司之風險溢酬傳遞影響

為了解決網路檢測的問題，作者方楊昆 這樣論述：

本研究利用GARCH-M模型，探討美國紐約道瓊工業平均數、美國紐約史坦普爾500股價指數報酬，在新冠肺炎期間對3284 太普高、8401 白紗科、8481 政伸、8906 花王、8921 沈氏、9929 秋雨等台灣上市印刷公司之股價報酬的風險溢酬分析。研究期間自2019年01月01日至2022年3月14日，共749筆日資料。實證結果指出，台灣上市印刷公司受美國紐約道瓊工業平均數、美國紐約史坦普爾500股價指數報酬前一天報酬均呈現風險溢酬為顯著效果，符合本文研究假說。