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Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決ptt ip查詢的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

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型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

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個人位置資料之研究－日本法為借鏡

為了解決ptt ip查詢的問題，作者陳秀菁 這樣論述：

本文旨在探討位置資料所涉權利保護及其法規範。隨著無線通訊的蓬勃發展，智慧型手機進入興盛時期，結合行動通訊與數位生活，早已成為現代生活之常態，更是人類科技生活中不可或缺之裝置。爾後科技服務不斷推陳出新，其中更是以位置資料之相關應用受到公務機關、非公務機關以及民眾之重視，此應用可藉由通訊裝置之使用者端末訊息來確認定位，主動提供需要資訊或是相關服務，不僅讓公務機關推行政策或是非公務機關產品行銷成本更加低廉且有效率。然而水能載舟，亦能覆舟，當位置資料越來越被廣泛使用後，其所帶來風險也越來越大。倘若將利用之位置資料加以蒐集比對後即可側寫（profiling）出特定使用者生活空間及時間之略圖，進而勾勒出

使用者之生活習慣、興趣及思想等，將會對於民眾隱私權造成莫大之衝擊。因此，各國也注意到此一隱憂並逐漸採取管制手段加以規範，如：歐盟之GDPR以及日本個人情報保護法已先後將「位置資料」規範於個人資料保護之範圍。反觀我國，對於位置資料之討論微乎其微，更無相對應之定義，若以目前法制是否足以因應當前多樣科技服務狀態下之個人即時監控之疑慮，亦容有討論空間。故本文欲從此論點出發，聚焦於位置資料之使用與權利保護，檢視目前法制之規範，並進一步探討公務機關與非公務機關因應COVID-19之疫情肆虐，利用位置資料防止疫情擴散之相關政策，如：健保卡串連旅遊史、電子圍籬、簡訊實聯制、公布確診者足跡等之適法性及適當性探討

。最後，透過分析日本法制以審視我國現行相關法律之不足，提出相應之建議規範，期盼能對此問題貢獻棉薄之力。

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來

為了解決ptt ip查詢的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍，全書以約350個程式實例，完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。 　　# 認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　# 認識約定成俗的協議robots.txt 　　# 從零開始解析HTML網頁 　　# 認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　# 認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　# 說明lxml模組 　　# Selenium模組 　　# XPath方法解說 　　# css定位網頁元素 　　# Cookie觀念

　　# 自動填寫表單 　　# 使用IP代理服務與實作 　　# 偵測IP 　　# 更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　# 認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，本書設計爬蟲程式探索下列相關網站，讀者可以由不同的網站主題，深入測試自己設計網路爬蟲的能力，以適應未來職場的需求。 　　# 金融資訊 　　# 股市數據 　　# 人力銀行 　　# 交友網站 　　# 維基網站 　　# 主流媒體網站 　　# 政府開放數據網站 　　# 社群服務網站 　　# PTT網站 　　# 電影網站 　　# 星座網站 　　# 小說網站 　　# 台灣高鐵 　　# 露天拍賣網站 　　# ht

tpbin網站 　　# python.org網站 　　# github.com網站 　　# ipstack.com網站API實作 　　# Google API實作 　　# Facebook API實作 　　探索網站成功後，本書也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據。 　　# CSV檔案格式 　　# JSON檔案格式 　　# XML、Pickle 　　# Excel 　　# SQLite資料庫 　　本書沿襲作者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python網路爬蟲設計。  

基於事件關聯之風險評估管理系統之研究

為了解決ptt ip查詢的問題，作者侯佳伶 這樣論述：

隨著網際網路技術推陳出新，使用網路對現代人不只是便利更是一種享受，可處理的範疇小至查詢資訊、大至網路報稅，還有年輕人最喜歡的影音娛樂，這一切服務只要連上網路都能被滿足。但在享受便利的同時，不法人士也藉由網路，不留痕跡地進行犯罪。駭客的攻擊手法千奇百怪，為了達到目的他們往往會不擇手段，知名的攻擊像是2016年第一銀行ATM盜領事件，還有2017年勒索病毒WannaCry加密使用者資料求取贖金，以上述幾個例子來看，多數網路攻擊不可能利用單一防禦方式進行防範，現在的攻擊已跳脫鎖定單一目標的入侵行為轉變並升級為多層次多目標的攻擊方式，因此本論文提出利用事件關聯性分析的方式找出有關連之攻擊進行整合並且

同時找尋潛在性的威脅。有鑑於網路攻擊的氾濫，發掘攻擊行為及有嫌疑的攻擊者為目前最重要的任務，因此，相關偵測及防禦系統逐步發展，如：網路型入侵偵測系統(NIDS)和主機型入侵偵測系統(HIDS)，可針對相對應之環境進行偵測或防禦，但有些網路攻擊類型(網頁型及主機漏洞型攻擊)和漏洞型攻擊(Command Injection)透過NIDS檢測是無法成功辨識的，需要透過HIDS的輔助進行日誌檢測才可察覺。所以，本研究系統結合網路型及主機型入侵偵測系統提出風險評估管理系統(RiskAssessment System, RAS)，對攻擊和嫌疑行為進行事件關連及風險評估。本系統會蒐集NIDS和HIDS的分析

結果進行攻擊事件關聯演算法找出各個獨立攻擊事件之間的關聯性和進行潛在攻擊嫌疑行為的分析，並同時利用攻擊行為評估演算法和事件漏洞評估算法進行風險評分，最後利用各嫌疑IP的風險係數進行排序，進而找出攻擊風險最高的嫌疑IP進行後續防禦。