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中央警察大學 資訊管理研究所 鄧少華、董正談所指導 王逸嵐的 區塊鏈於交通事故數位證據保全之應用 （2021），提出新北市道路交通事故初步分析研判表關鍵因素是什麼，來自於證據監管鏈、數位證據、區塊鏈、RBAC 模型。

而第二篇論文中央警察大學 交通管理研究所 陳高村所指導 吳玉伶的 未注意車前狀況事故潛因探討 （2020），提出因為有 未注意車前狀況、肇事潛因、實證調查的重點而找出了 新北市道路交通事故初步分析研判表的解答。

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區塊鏈於交通事故數位證據保全之應用

為了解決新北市道路交通事故初步分析研判表的問題，作者王逸嵐 這樣論述：

警察核心工作為治安與交通兩項，將資訊科技運用於交通事故，可有效提升警察工作效能，加速交通事故現場之偵查與重建。發生交通事故之機率，與車輛普及率提高有高度正相關，凸顯出交通事故數位證據保全之重要性提升，但目前卻甚少人著重於此。隨著時代技進步，Deepfake 技術可能被有心人士利用於交通事故之數位證據中，可能使證據喪失其證據能力，造成警方製作後續文件之不正確，嚴重影響民眾權益。依照錯誤的證據所製作的道路交通事故初步分析研判表，仍舊是不正確的，即使後續申請鑑定意見書，被隱藏的真相仍無法被發現。為了解決上述的困境，本研究將區塊鏈技術應用於交通事故數位證據之保全並結合雲端技術進行數位證據即時保存，開

發交通事故數位證據監管鏈，並藉由 RBAC 模型設定每一位使用者之權限。因交通事故處理涉及到警方、行車鑑定委員會以及法院等三方，故採聯盟鏈方式，提升警政合作效率，降低當相關交通事故報告之真實性出現爭議時，當事人、專業人員及警察須舟車往返法院當庭作證之法院程序成本。本研究使用區塊鏈技術來接收、儲存、維護和使用所收集的交通事故數位證據，能將每一個數位證據建造一個專屬的數位指紋，因此一個交通事故案件中具備多個數位指紋。透過比對即可了解何處被惡意更改，減少以大海撈針方式尋找，提升警方工作效率。

未注意車前狀況事故潛因探討

為了解決新北市道路交通事故初步分析研判表的問題，作者吳玉伶 這樣論述：

未注意車前狀況一直在肇事原因中居於首位，且呈現逐年上升的趨勢，就交通改善原理其具有高度集中性質，值得讓人探究其背後的潛藏因素，本研究藉由蒐集肇事原因分析、肇事原因鑑定相關文獻回顧，探討肇事發生過程的原理，將駕駛的感知反應時間予以具體化，建立一套肇事原因分析的原理方法，據以作為本研究理論，配合國道105年至107年國道A1事故卷證進行實證調查，透過交通行為重建進行肇事潛因比對，結果發現潛因有環境影響因素、駕駛生理因素與注意力資源分散，有單一肇事潛在因素與多重肇事潛在因素，針對潛因研究結果，在多重肇事潛因中提出優先歸責的原理，找出優先歸責的因子，另外針對肇事潛因分析的結果，分別針對用路人、車輛工

程、道路工程及潛因調查制度上提出安全改善的策略。

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