網路管理員的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

實戰Linux系統數位鑑識

為了解決網路管理員的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：

　　這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。    　　在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。    　　．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置  　　．重構Linux的開機過程，從系統

啟動與核心初始化一直到登入畫面  　　．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定  　　．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析  　　- 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等    　　這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。 

網路管理員進入發燒排行的影片

應用深度學習與注意力機制於惡意程式偵測之研究

為了解決網路管理員的問題，作者唐敬堯 這樣論述：

惡意程式（Malware）的攻擊方式從無差別攻擊已進化到鎖定目標攻擊的興起與發展，駭客所使用的入侵手法多為利用公開的漏洞與常見的漏洞進行攻擊，同時亦運用精密的駭客手法駭入並常駐於受害者的電腦網路。惡意程式種類繁多，包含勒索病毒、殭屍網路等，而且攻擊手法多樣化以及入侵管道多元，令人防不勝防。有鑑於此，需有一能夠自動化方偵測與分類惡意程式的機制，協助網路管理員了解惡意程式的分類與特性，以期採取有效的防護與處理措施。為加速網路入侵偵測系統針對惡意程式威脅的辨識精度以及降低誤判率，本研究針對惡意程式提出一個基於深度學習與注意力機制為基礎的惡意程式偵測與分類模型。本研究採用R-Tranformer深度

學習模型進行惡意程式行為分析與分類，LocalRNN擅長於長時間序列的建模，Multi-Head Attention機制透過從惡意程式的時序行為資料篩選出候選的行為特徵，以萃取更精準的行為特徵，最後將特徵矩陣經由全連接層進行快速分類，以建構新型態惡意程式偵測與分類模式。實驗初步證明本研究所研發的系統可有效偵測及分類惡意程式。

Linux錦囊妙計 第二版｜基礎操作x系統與網路管理

為了解決網路管理員的問題，作者CarlaSchroder 這樣論述：

　　這本隨翻即查的錦囊妙計，為所有從新手到中階的Linux用戶提供了管理一套Linux系統所需的基本技能，兼顧圖形化及命令列工具。無論你的Linux是嵌入式系統、桌上型系統、伺服器、抑或是雲端甚至虛擬環境，這些基本技能都是一體適用的。本書的目的在於協助讀者們，只需照著書中內容依樣畫葫蘆，便能儘快上手。 　　Carla Schroder提供了涵蓋特定問題的諸多妙招，同時附上簡單扼要的探討文字，說明各種招式的運作原理，以及可供事後鑽研的參考資料。 　　您可以從本書學到： 　　．使用新型的全面服務管理工具systemd 　　．以firewalld建構簡易或複雜的防火牆 　　．

為Linux系統及行動裝置設立安全的網路連線 　　．拯救無法開機的系統 　　．重設遺忘的Linux和Windows密碼 　　．使用dnsmasq簡化區域網路上的名稱解譯服務館立 　　．管理使用者和群組並控制檔案存取 　　．偵測電腦硬體並監看硬體健康程度 　　．管理GRUB開機程式並設置Linux和Windows的多重開機環境 　　．以最新式的工具保持網路間的時間同步 　　．在樹莓派上建置網際網路路由器/防火牆 　　．管理檔案系統與分割區 　　“學習Linux的必讀之書。Carla Schroder以最淺顯的方式，為讀者們導覽Linux作業系統的各種層面。”- Jack Wallen, Tec

hRepublic、The New Stack等媒體知名獲獎作者 　　“厲害的工程師都會了解手中的工具、並加以善用。但Carla Schroder的專業將令你眼界大開，讓你學到自己從未深究的Linux另一面。”- Jonathan Johnson, Dijure獨立軟體顧問兼講師

基於Snort實作網路影音串流服務平台之辨識與過濾機制

為了解決網路管理員的問題，作者郭庭余 這樣論述：

根據Cisco報告顯示，影音串流服務在網路流量中佔有很大比例，並且還在快速增長，報告中預測影音串流服務將在2021年佔據所有消費者網路流量的82%。根據Sandvine在2020年的分析，Netflix佔據全球應用共享流量的11.42%，YouTube則佔據15%，光是這兩大影音串流平台就佔據全球應用流量的26.42%。由此可知影音串流服務雖然是單一類別，但網路流量很大、占用大量頻寬，因此如何辨識影音串流服務顯得格外重要。如果有方法能夠辨識影音串流服務，則可先將影音串流服務的網路流量進行過濾或直接阻擋，藉由過濾或阻擋影音串流服務的網路流量，可以降低網路管理員分析其他服務網路流量的複雜度。本研

究提出辨識兩大網路影音串流服務平台Netflix與YouTube的方法，針對這兩大平台的offline分析或real-time分析皆達到98%準確率與100%精確率，不會將非Netflix或非YouTube流量誤攔。希望以此協助公司內部的網路管理員過濾網路流量和平衡網路負載，以達成提高網路資源有效利用率、降低網路使用成本、公司內部網路安全等考量。