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基於網路化監控系統於發光二極體之功率控制及其數據化分析的時間序列設計模式

為了解決iot security中文的問題，作者蒲里亞 這樣論述：

發光二極體(LEDs)的技術品是有節能效益、照度優、效能優、長壽命優，而被認為是許多光源應用中最佳來源之照明。然而影響LEDs的最大問題所在就是其壽命週期，包括LEDs的光效能下降或突然失效，而不穩定的正向電壓、不足的限制電流和高溫會導致LEDs光衰退的發生。所以能夠即時監控LEDs參數物理變化，以及在特定條件之下控制LEDs的功率及是減少光衰退的方法之一。本論文研究是基於應用Web的網路便利性方式來構建時間序列之參數監控化系統和一個LEDs電源控制系統，以樹莓派(Raspberry Pi)和ESP32作為系統的主要設備。為了讓系統介面給使用者方便來應用，建構兩個用戶界面(UI)，以及參數數

據存取方式和方便管理時間序列之資料庫數據，作為測量物理變化和執行動作由ESP32和ESP8266處理，並將傳輸和執行設備鏈結到系統，而蒐集數據與存取並藉由無線網路鏈結傳遞到Raspberry Pi，以完成更好的移動性與遠程使用MQTT發布/訂閱消息連接協議。因有Web的網路應用程序於即時監測和控制，任何設備可透過Web網路瀏覽器查詢。監控UI使用TIG (Telegraf, InfluxDB, and Grafana)堆疊技術，這是一個平臺的字體縮寫，對時間序列之參數與資料庫數據進行擷取、儲存、繪圖和警示。另外對電源控制UI是基於Web網路之應用方式來做使用HTML語言與Javascript構

建之程式，透過改變LEDs功率進行測試與實驗調整。實驗發現LEDs的驅動器能夠對LEDs使用者提供從0 V到22 V的電壓範圍設定和0 mA 到2,000 mA的電流範圍設定。

運用機器學習強化網路攻擊偵測之研究

為了解決iot security中文的問題，作者徐家銘 這樣論述：

數位時代驅動科技快速發展，同時也帶來網路新型態威脅。後疫情時代帶來工作型態的改變，更將世界數位轉型浪潮推至最高，網路威脅趨勢亦加速攀升。以近年快速發展的勒索軟體威脅為例，黑色產業鏈的成熟與勒索軟體即服務（Ransomware-as-a-Service，RaaS）犯罪模式的出現，使得過去需要高深技術的網路攻擊，現在只要透過購買服務，就有完整工具與教學。任何人都可以是駭客。傳統資安防禦形式已面臨巨大挑戰；而近年興起的機器學習技術，則為網路攻擊偵測問題提供另一解決之道。本論文首先深入研究網路攻擊本質，釐清問題核心，透過分析現行網路攻擊流程，將原有7個步驟重新定義為3個關鍵偵測點，並探討各關鍵偵測點

所用技術與原理；接續，提出可行之機器學習偵測模型並實作驗證，我們參考過去網路攻擊偵測的相關研究，針對3個關鍵偵測點分別運用現行網路資源與建立仿真模擬環境，收集資料集，並選擇合適偵測模型進行實驗，實驗結果顯示所提出之模型均有不錯的偵測率。本研究主要貢獻在於結合實務經驗，分析完整網路攻擊全貌與問題本質，歸納定義攻擊流程關鍵偵測點，並找出可行之機器學習解決方案，論文最後亦針對3個關鍵偵測點分別提出未來研究建議，以協助完善網路攻擊偵測研究能量。