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自動化安全檢核方法之研究

為了解決TIOBE Index的問題，作者郭民瑜 這樣論述：

隨著科技的進步，金融業所提供的服務也越來越廣泛，系統的架構也從傳統的大型主機漸漸走向開放式的系統，虛擬化技術也漸漸的應用在金融服務業上，而系統越開放資訊安全也就更加的重要。所提供的服務越多也代表背後需要有更多的主機來支撐這些服務，面對越來越多的主機系統，如何有效的管理這些主機的安全設定也就成為課題之一。因此，使用自動化管理提升效率並且降低人為錯誤便成為系統管理的一種趨勢。本論文之研究使用Ansible管理工具建立自動化檢核架構，利用編寫好的Playbook針對目標主機進行系統安全的檢核，並將檢核結果輸出成報表。由於Ansible管理工具無須安裝代理程式的特性，可節省大量佈署代理程式的時間，大

幅降低人力成本。另外Ansible自動化檢核的速度也比傳統人工檢核所花費的時間快上不少，也節省時間成本。

網絡爬蟲與反爬蟲相關研究

為了解決TIOBE Index的問題，作者楊杰淮 這樣論述：

本研究的目的，主要在分析Python在網路技術領域上的應用，以及Python應用於網路爬蟲實作上的相關研究。研究採用文獻分析、系統實作等方式。研究之進行流程，首先著重於Python和HTML的相關語法之探討，與Python應用於網路技術領域，Python於網路爬蟲相關之應用。次要爬蟲相關實作部分，經由閱讀相關資料後進行系統分析與開發，以驗證Python運用於網路爬蟲與反爬蟲之效益完成研究。本研究主要用Notepad++記事本和Visual Studio Code撰寫html相關語法和python程式語言實行網路爬蟲相關功能，網路爬蟲運用到的套件包含BeautifulSoup套件和reques

ts套件，其中BeautifulSoup套件主要功能是用來擷取網頁上所需的資料並加以解析，在這之前，要先裝requests套件，requests套件主要功能是透過get()方法存取網頁的網址，要先從網頁取得該網址以後，才能擷取該網頁的資料，在BeautifulSoup套件裡，擷取資料比較常用到的有find_all()方法和select()方法，以find_all()方法先取得網頁的大部分內容資料，再以select()方法擷取指定小部分的指定參數資料內容，繪製相關架構圖主要是用Draw.io繪製軟體。經過實作且閱讀過大量的相關文獻，並且不斷的嘗試相關技術的應用與技術上的突破，希望透過本研究的網路

爬蟲相關實作的正面貢獻和反爬蟲的防範方式具體貢獻，在未來可以幫助到想學習Python網路爬蟲卻不懂其中程式意思的人們，亦或是提供給網路技術相關領域的人們有一個防止別人惡意網路爬蟲的方法。本論文主要透過Python網路爬蟲和反爬蟲的解析，次要則是透過CSS和JS相關語言達到爬蟲的目的。