網站檢測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決網站檢測的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

網站檢測進入發燒排行的影片

增量式機器學習應用於企業網站檢測惡意攻擊

為了解決網站檢測的問題，作者劉祥威 這樣論述：

在全球性的環境下，系統不知道連線至網站的用戶是一般使用者或是駭客。近年來有越來越多不同的防護系統從以前的特徵辨識轉而使用行為分析，目的就是為了解決未知威脅可能帶來的衝擊，是否還有其他的方法能夠在網站被攻擊時就能立即被探知，而機器學習就成了諸多解決方法之一。在同樣是針對網站進行異常性分析的研究中發現，其大多面臨相同的研究限制，即應用於真實環境及樣本數量的不足和受限於樣本更多元的攻擊項目。再者，對於如何持續因應網站的變化而優化自身模型的資料相對稀少。本研究使用企業實際的使用者網頁請求做為機器學習的數據，並採用網址標頭中的特定欄位來進行異常流量的分析，用以保護企業網站，取得網頁請求後，我們取出其中

的網址進行整理來建立Hashmap，將各值轉換為數值，對一段時間內每一個欄位中的值進行歸類並且加總，同時利用特徵提取將各類別中的各項目轉換為向量值，使用LSTM模型進行訓練後即應用於企業網站進行即時過濾。在進行即時過濾的同時，也不斷收集新的數據，我們提出的方法將新的數據與上一個時間所使用的數據進行合併後，定期進行增量式學習，逐步將準確率提高，為了驗證我們提出的方法對於異常的辨識更為有效率，我們同時也採用將網址標頭的全部內容做為模型一同進行測試，可以發現採用將網址標頭的全部內容做為機器學習所需要的學習時間與我們所提出的模型相差42.24倍之多，在HTTP request的即時過濾能力上相差23.

6倍。同時，我們對該網站進行惡意攻擊及爬站的行為，在使用Burpsuite進行滲透時，F1的準確率高達0.98，使用OWASP ZAP時，F1的準確率達到0.839。在初次機器學習後的測試結果，資料量總數達到471,096筆，F1為0.851，加上採用LSTM的特性來使URL request具有前後關係，Accuracy在一開始就可以達到0.994。在執行第一次增量式學習時資料量總數達到297,981，F1為0.88，第二次的增量式學習時資料量總數達到257,218，F1為0.884，可證實本研究所提出的增量式學習方法是能有效且逐步提高模型的準確性。

初等/五等/鐵佐【法學大意題庫(黃金考點.完全攻略)】(核心考點全掃描.主題試題全攻略.歷屆考題全解析)(10版)

為了解決網站檢測的問題，作者胡劭安 這樣論述：

☆考前最佳模擬演練題本☆ ☆核心考點立即一網打盡☆ ☆歷屆試題最新法規精解☆   　　※本書特色說明※ 　　單元一 主題式滿貫題庫 　　依據考選部所公布「法學大意」最新命題大綱，將精選考題歸納整理為九大主題，有效幫助讀者自行擬定研習進度及計畫，於攻讀完特定章節後，以供自我測驗、自我評量之用。   　　每一主題尚區分為「高效考點掃描」、「試題演練」。   　　1.高效考點掃描： 　　i.其設計用意在於透過周延而精準的考點提示，讓讀者在進行試題測驗練習前，能先快速地將之前就該主題所研讀的課程內容複習一遍！除可強化記憶外，對於接下來的解題練習，更能收加成的效果！   　　ii.文中所涉及之重要相

關命題法規，本書更貼心提供「相關法規QR Code」！透過智慧型手機掃描的功能，可充分掌握法規完整內容及修訂動態，讓您走到哪，學到哪！   　　2.試題演練：精選兼具深度及廣度的試題，且題題皆具有成為考點的代表性。透過此類型試題的評量，除可檢測出讀者研習上的熟悉度及理解度外，更可找出學習上的漏洞及盲點，讓讀者及時修正錯誤觀念與印象，儘快予以補強，以降低應試時失分的危機！   　　單元二 綜合式高分攻略 　　在完成前階段主題式基礎研習後，本書再精心編製五回共250 題的綜合演練試題，讓讀者能進一步挑戰更進階的考題。除讓自己的應試能力更升級外，更可避免日後於命題上遭受突襲之苦，練就百毒不侵的「絕」

戰力！   　　單元三 歷屆試題與解析 　　本書提供107年至111年包含初等考試、鐵路佐級人員、地方政府五等最新相關公務人員考試試題及解析。 　　每份試卷皆附有命題配分表，讓您能完全掌握近年命題趨勢與脈動，鑑往知來，無往而不利！   　　※應試要領※ 　　按「法學大意」之考試範圍，是所有國家考試科目中最為廣泛、最難以掌握，但亦是左右考生上榜或落榜與否之關鍵科目。其重要性不言可喻。   　　建議讀者在使用本書前，能先行研讀本社出版的「法學大意」（AC23、T1P17），在有了堅實、完整基礎實力建構下，再輔以本書的模擬試題，除了可以增加本身答題實力外，更可以補足自己對觀念仍不清楚的地方，及早發現

自己缺點並改善之。此外，為確收自我測驗、自我評量之效果。解題時，最好先將答案及相關解析遮去，如此方能測出真實的應試能力。   　　最後，若讀者仍有不懂與疑惑之處，可以上本公司網站討論區的免費線上補習系統或與大家交流心得。末祝，金榜題名！

釣魚網站偵測之研究

為了解決網站檢測的問題，作者江孟哲 這樣論述：

近年來釣魚網站數量不斷的在增加和進化，許多釣魚網站的製作者還會使用時事話題或是熱門話題來吸引使用者上當，像是以線上購物有專屬優惠、COVID-19的相關消息…等，網路釣魚在網路的世界中是隨處可見的，這顯然已經成為網路使用者的重大網路安全威脅。在本論文中，我們提出了一種三階段架構式的釣魚網站檢測方法，其依序分為網址黑白名單比對、圖像白名單比對和OCR白名單比對，架構式的檢測流程會使用到相對較多種的演算法，與以往僅使用單一演算法檢測較為不同；由於不同的演算法中的優缺點也不會一樣，因此使用架構式的檢測可以有效整合單一演算法的優缺點並互相補足。除此之外，我們會將已檢測過並且是經過OCR白名單比對後才

有結果的網站之網址，依其檢測結果加入至網址黑名單或網址白名單中，更新� ��址黑白名單的動作是為了避免有重複的輸入檢測而降低檢測的效率，尤其OCR白名單的比對時間較長。本實驗目前是以中文版以及英文版的Facebook網站為範例來檢測是否為Facebook的相關釣魚網站。經過實驗證明，我們所提出的架構式檢測方法準確率為98.71%，準確率確實皆優於僅使用架構式中各階段的單一比對演算法；由於使用不同的比對方法會在檢測花費的時間上有所差異，但是在正常情況下都不會超過一秒，因此也都是大多數使用者可以接受的範圍內。