遠端監控攝影機的問題，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

駭客的Linux基礎入門必修課

為了解決遠端監控攝影機的問題，作者OccupyTheWeb 這樣論述：

　　如果您對駭客、網路安全和入侵偵測等資安知識感到好奇，本書是您最好的起點。它可以指引您學到Linux操作基礎知識，同時認識相關的工具與技術。 　　本書將帶領您在一台虛擬機器上安裝Kali，然後學習基礎的Linux操作與管理。接著，將告訴您駭客必備的基礎知識，並學習使用bash和Python撰寫腳本的技巧。透過本書，您將學會； 　　．駭客如何透過更改網路訊息以及操作日誌記錄檔來掩蓋行跡 　　．如何掃描網路漏洞，以及連接與監聽無線網路 　　．利用Tor、Proxy、VPN和加密電子郵件讓您的網路活動保持隱密 　　．駭客如何利用MySQL資料庫與Apache網站伺服器的漏洞

　　 　　．編寫bash腳本，掃瞄打開的端口以尋找潛在目標 　　．如何建立自己的駭客工具，如遠端監控攝影機或密碼破解器

遠端監控攝影機進入發燒排行的影片

基於多任務深度學習之具ONVIF安全監控系統架構設計

為了解決遠端監控攝影機的問題，作者胡尚忠 這樣論述：

智慧視訊監控系統(Intelligent Video Surveillance System)已成為現代化營區安全不可或缺的基礎設施，對於監控系統平台設計而言，應具有效且穩定網路傳輸、支援多影像來源及傳輸視訊影像具一定品質可供影像管理分析，以降低因傳輸過程受到網路環境、影像擷取方式等不確定因素影響。在現今諸多視訊監控網路系統研究中，其架構主要為網路遠端影像監控之分散式系統架構，普遍未考量系統各層資安防護架構之擴充性與未能採設備統一介面規範，另伴隨深度學習技術的發展，受限於深度學習模型演算成本過高與推論預測時間過長，大多局限於單一功能，尚未兼具多任務(Multiple Tasks)，故本研究提

出一個可支援基於深度學習之多任務具ONVIF Profile協議智慧視訊監控系統的網路串流架構並提出適性串流演算法，除可防範攝影機被駭或網路攻擊所造成之突破口並有效將多個深度學習網路模型整合，且能有效降低多個深度學習任務運算之延遲時間。本研究利用多個不同解析度影像經過3種深度學習(目標辨識，人員再辨識以及文字生成)，透過所提出的適性串流演算法結合Kafka架構，來進行實驗驗證，實驗場景區分成對照與實驗組兩種模式探討多任務深度學習模型所導致高延遲成本，實驗數據顯示實驗組結果可較對照組，降低約25%的頻寬延遲，確實可以有效降低網路串流影片的延遲性(Latency)。關鍵詞：智慧型監控系統，多任務深

度學習，開放式網路視訊介面論壇(ONVIF)