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物聯網應用層的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦臺北科技大學寫的 工業4.0理論與實務 和楊種學的 信息安全導論：在線實驗+在線自測都 可以從中找到所需的評價。
另外網站智慧IOT，創造便利新生活！探討物聯網之應用與發展作者也說明：常見的. 感知層應用便是無線射頻辨識（RFID）技術，透過無線電訊識別特定目標並讀寫相關數. 據，把數據從附著在物品上的標籤傳送出去，以自動辨識與追蹤該物品。 （二）網 ...
這兩本書分別來自全華圖書 和人民郵電所出版 。
大葉大學 電機工程學系 陳雍宗所指導 林新雨的 最大比例合成機制於保護物聯私密之研究 （2021），提出物聯網應用層關鍵因素是什麼，來自於物聯網、最大比例合成、信任管理、服務質量。
而第二篇論文大葉大學 電機工程學系 陳雍宗所指導 郭宗平的 基於區塊鏈整合的信任管理方案在物聯網系統之研究 （2021），提出因為有 應用層、區塊鏈(BC)、物聯網(IoT)系統、選擇合成(SC)、信任管理(TM)的重點而找出了 物聯網應用層的解答。
最後網站IoT 物聯網 - 成達綠能科技有限公司則補充：物聯網 (Internet of Things, IoT)，是個物物相連的網際網路，需要在特定物體上貼上 ... 應用層. · 將網路層傳來的資訊做後續處理. · 從食、衣、住、行、育、樂，乃至於 ...
工業4.0理論與實務
為了解決物聯網應用層 的問題，作者臺北科技大學 這樣論述：
本書是第一本工業4.0教學用專書也適合產業界培育人才之最佳書籍!! 「工業4.0」是現今製造業維持競爭力或企業求生存的必備工具，也是產業升級不可不知的專業整合技術，本書讓您快速吸收成為工業4.0的高手。 ※本書籍為國內第一本「工業4.0」之教學專書，非一般財經書籍。內容含珍貴圖表超過百逾張，亦為老師實際教學或講座使用之精選內容。 ※章節後附有「問題與討論」專欄，可驗收學習成果、引導學生思考及自由創意的能力。 ※本書經由專業博士級師資群的精心設計，共分八個章節，內容包含世界各國發展現況簡介、物聯網、雲端運算、大數據、人工智慧、工廠自動化、智慧製造，
深入介紹相關技術原理等，再以業界成功應用與發展之實例清楚說明，為工業4.0之實戰寶典。 ※「工業4.0」專業知識在國內學校體系中橫跨多門科系，如機械、電機、自動化、資訊工程、資訊管理、工業工程與工業管理等相關科系，本書為適合相關科系的學生學習及老師教學參考使用的最佳書籍，更為產業界欲培育工業4.0人才之專書，也是了解工業4.0的必備入門書籍。 歡迎您一起加入「工業4.0」的時代~ 本書特色 第一章 工業4.0簡介 ※介紹工業4.0之演進及架構。 第二章 物聯網 ※以清晰架構讓讀者快速瞭解物聯網的基礎知識、系統與技術。 第三章 雲端運算 ※探討雲與端的
應用系統建置、測試及工業4.0的基礎建設，與安全議題。 第四章 大數據 ※全球巨量資料多樣快速變化的趨勢及在工業4.0所扮演的角色。 第五章 人工智慧 ※人工智慧說明使機器設備具備思考與學習能力，最佳方式解決製造問題。 第六章 工廠自動化 ※透過MES介紹協助生產管理功能，告知、驗證並建立完成檔案的紀錄。 第七章 智慧製造 ※智慧製造快速又有效地增進你產品的品質與獲利。 第八章 工業4.0之應用與發展 ※藉由【檢】【驗】【配】【製】【證】讓數值產生價值。
物聯網應用層進入發燒排行的影片
香港今日社論2020年09月11日(100蚊花旦頭)
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明報社評
新冠肺炎全球大流行半年，人類生活出現翻天覆地變化，疫前世界運作模式與聯繫被打斷，可見將來人人都要學習與疫共存。各地疫情發展，半年間有起有落，取決於政府治理表現、公共衛生基建、社會文化因素，同時也跟各自在全球經濟體系中的位置有關，歐美與金磚國家成為主要「震央」並非偶然。疫情打擊世界經濟，旅遊業航空業瀕臨崩潰，各地失業惡化，貧富懸殊加劇，國際社會面對世紀疫症，未能同舟共濟，日後面對氣候變化等全球挑戰，能否通力合作，叫人懷疑。疫下世界前路茫茫，唯一肯定是疫情控制能力愈高，適應疫下新常態機會愈大，可以在後疫情時代，進佔較有利的位置。3月11日，世衛宣布新冠肺炎疫情大流行，當時全球確診病例不過10萬宗左右，中國佔其中八成。
蘋果頭條
港府大費周章堅持推行嘅全民檢測計劃進入第10天，反應依然一般。不過多名建制派議員，包括建制派班長廖長江、民建聯李慧琼同工聯會陸頌雄等人，就一同去到內地檢測支援隊下榻嘅酒店舉辦活動，「熱烈歡迎」佢哋來港檢測喎。廖長江喺歡迎會上用普通話發言，講嚟講去都係三幅被，離不開感激、感恩，話檢測人員喺過程中嘅辛酸同血淚，令市民深受感動。佢臨尾仲提到，話除咗希望檢測人員遇上愉快嘅經歷之外，更希望檢測人員都感受到大部份香港市民都係正常嘅，受人恩惠都識得感恩，唔係全部都患上神經病喎，結果惹來一陣訕笑。
東方正論
山高月小，水落石出。壹傳媒黎智英及多名高層自上月十日被警方國安處拘捕後，壹傳媒股價隨即搭上瘋狂過山車大起大落，短短一個月內，股價高低位相距竟逾二十倍之巨，令人咋舌。在市場一片造市的質疑聲中，警方率先行動，拘捕十五人涉串謀詐騙及洗黑錢。造市疑雲的來龍去脈逐漸浮出水面，偏偏未見證監會及港交所向公眾作出交代。最該管的機構默不作聲，竟要由警方越俎代庖，當中有甚麼隱情，是否有人充當壹傳媒的「保家」，實在耐人尋味。不近情者多藏奸。壹傳媒股價在一個月內不尋常地暴升暴跌，市值由不足三億元一度急升至逾五十億元，比電視廣播有限公司更值錢，早已引起市場側目。
星島社論
壹傳媒創辦人黎智英等十人上月涉嫌干犯《港區國安法》被捕，同日起該集團股價連續三天出現異動，有股民損手，警方接舉報展開調查，揭發有人串謀透過密集式炒賣「搭棚」操控股價從中獲利，讓他人接火棒後離場，警方昨展開行動，拘捕十五名涉嫌有關男女扣查，警方懷疑被捕者以幾乎同一價格買賣近十七億股股票，佔三日總成交量近四分一，獲利接近四千萬元。十五人涉操控壹傳媒股價被捕。涉嫌被捕十四男一女（二十二至五十三歲）報稱職業為消防員、自僱人士和銷售經理各一人，兩人報稱證劵經紀，十人則報稱無業，包括一名懷疑黑社會成員，他們部分人互相認識，各人同涉串謀詐騙及「處理已知道或相信為代表從可公訴罪行得益的財產」（洗黑錢）。
經濟社評
「要讓打勝仗的思想成為一種信仰，沒有退路就是勝利之路！」在美國下周二全面封殺華為的艱巨時刻前，華為創辦人任正非引述美軍上將鄧普西（Martin Dempsey）的名句，呼籲員工沉着應對，努力不懈，烏龜也能追上龍飛船！在中國剛公布的民企500強榜單，華為連續5年登榜首。中美科技戰白熱化，華為在芯片和技術上，全力「去美國化」，在昨日開鑼的開發者大會提出未來戰略，強調會積極生態轉型，包括構建硬件生態以及服務和應用軟件生態；並宣布自家鴻蒙系統升級至2.0版本，由連接手機介面擴展到個人電腦、智能手錶和智能汽車，利用5G高速網絡優勢，透過軟件生態，打造物聯網平台，減少對芯片的倚賴，應對美國圍堵。
最大比例合成機制於保護物聯私密之研究
為了解決物聯網應用層 的問題，作者林新雨 這樣論述：
當今資通訊技術中，物聯網（internet of thing, IoT）仍然沒有全球性的政策和標準來處理應用程序的交互和開發，與物聯網應用層相關的大量安全問題變得非常緊迫。另一方面，解決安全演算法的發展，對於保護物聯網系統免受惡意攻擊非常重要。本文提出了一種融合分集機制，該機制採用了最大比例合成（Maximum ratio combining, MRC）方法以及信任管理（Trust management, TM）安全演算法。在最大比例合成階段，首先提取指定參數，然後將其與一個控制信息組合，之後按一個估計值進行加權。從MRC最大比例合成生成的融合信息被轉發到服務中心(Service cen
ter, SC)，以計算最終信任值。物聯網技術將提供何種程度的服務質量（Quality of service, QoS）取決於信任值，該信任值來自上一步所提出需求的判定結果。通過實際評估部署的實驗之仿真結果表明，將最大比例合成機制融合到TM程序中後，安全性具有更高的可靠性。即，所提出的融合分集機制在安全性方面更可靠。理論分析的準確性和所提出模型的有效性透過模擬結果得到了確證。此外，將最大比例合成方法與信任管理(TM)融合的機制可以提高效率並解決應用層的安全性問題。備選地，降低QoS等級，例如數據速率，請求者的分組容量是代價。
信息安全導論：在線實驗+在線自測
為了解決物聯網應用層 的問題，作者楊種學 這樣論述：
本書分為9章，主要內容包括資訊安全概述、作業系統安全、Web應用安全、網路安全、物聯網安全、移動互聯網終端安全、雲計算及其安全、大資料及其安全和隱私保護。同時，本書提供線上實驗資源，可以幫助學生掌握一定的實戰技能。 本書可以作為高校資訊安全、網路空間安全和電腦等相關專業的教材，也可作為社會從業人員自學的參考資料。 孫維隆，現任北京西普陽光教育科技股份有限公司教學總監，在資訊安全和IT行業有近20年的工作經驗，一直致力於IT職業培訓、網路設計與實施、安全架構設計、滲透測試和Web安全研究，曾在國內知名的資訊安全企業，如北大青鳥、啟明星辰、吉大正元等擔任IT培訓講師和安全架構
設計師等職位，帶領諮詢團隊為國內重要黨政機關、高校、醫院、軍隊、軍工單位提供資訊安全整體解決方案，先後培養過千余名IT技術人員。 第1章 資訊安全概述 1 1．1 發生在人們身邊的資訊安全問題 1 1．2 資訊安全的基本認識 2 1．2．1 資訊安全的發展歷程 2 1．2．2 資訊安全的含義 3 1．2．3 資訊安全的危害 3 1．2．4 資訊安全技術體系 4 1．3 資訊安全當前的特點及未來發展趨勢 5 1．3．1 資訊安全的當前特點 5 1．3．2 資訊安全未來發展趨勢 6 1．4 本章小結 7 1．5 課堂練習 7 1．6 課後作業 7 1．7 拓展學習 7 第2章
作業系統安全 8 2．1 作業系統概述 8 2．1．1 作業系統概述 8 2．1．2 作業系統的功能 9 2．1．3 幾種典型的作業系統 11 2．2 作業系統的安全威脅 14 2．2．1 漏洞威脅 14 2．2．2 惡意程式碼 16 2．2．3 入侵威脅 18 2．3 作業系統的安全防範措施 19 2．3．1 系統漏洞防範措施 19 2．3．2 惡意程式碼防範措施 20 2．3．3 入侵威脅防範措施 24 2．4 本章小結 27 2．5 課堂練習 27 2．6 課後作業 27 2．7 拓展學習 27 第3章 Web應用安全 28 3．1 Web應用安全基礎 28 3．1．1 Web常見結
構 28 3．1．2 Web請求流程 29 3．1．3 Web漏洞掃描 31 3．2 常見的Web應用安全性漏洞 33 3．2．1 SQL注入漏洞 34 3．2．2 檔上傳漏洞 37 3．2．3 跨站腳本攻擊漏洞 39 3．2．4 CSRF漏洞 42 3．2．5 遠端代碼執行漏洞 44 3．2．6 資料庫提權漏洞 45 3．3 常見Web漏洞的防護方法 47 3．3．1 SQL注入漏洞防護方法 47 3．3．2 檔上傳漏洞防護方法 48 3．3．3 XSS和CSRF漏洞防護方法 49 3．3．4 遠端代碼執行漏洞防護方法 49 3．3．5 UDF提權漏洞防護方法 49 3．4 本章小結 49
3．5 課堂練習 50 3．6 課後作業 50 3．7 拓展學習 50 第4章 網路安全 51 4．1 網路安全概述 51 4．2 網路安全協定 52 4．3 常見的網路攻擊方式 54 4．3．1 ARP欺騙 54 4．3．2 網路欺騙 57 4．3．3 會話劫持 60 4．3．4 分散式拒絕服務攻擊（DDoS） 63 4．4 常見的網路安全防禦手段 67 4．4．1 ARP欺騙防禦手段 67 4．4．2 網路欺騙防禦手段 69 4．4．3 會話劫持防禦手段 70 4．4．4 DDoS攻擊防禦手段 71 4．5 本章小結 73 4．6 課堂練習 73 4．7 課後作業 73 4．8 拓展學習
73 第5章 物聯網安全 74 5．1 物聯網概述 74 5．2 物聯網的安全特徵與架構 76 5．2．1 物聯網感知層安全關鍵技術 77 5．2．2 物聯網網路層安全關鍵技術 80 5．2．3 物聯網處理層安全關鍵技術 80 5．2．4 物聯網應用層安全關鍵技術 80 5．3 工業物聯網及其安全 81 5．3．1 工業物聯網概述 81 5．3．2 工業物聯網安全 83 5．4 本章小結 85 5．5 課堂練習 86 5．6 課後作業 86 5．7 拓展學習 86 第6章 移動互聯網終端安全 87 6．1 移動互聯網終端概述 88 6．2 移動互聯網終端身份認證安全 89 6．2．1 靜
態密碼 89 6．2．2 動態密碼 90 6．2．3 指紋密碼 92 6．3 移動互聯網終端作業系統安全 93 6．3．1 Android作業系統的安全性 93 6．3．2 iOS作業系統的安全性 95 6．4 移動互聯網終端軟體安全 95 6．4．1 移動終端惡意軟體 95 6．4．2 移動終端應用惡意行為 97 6．5 移動互聯網終端安全防護 98 6．5．1 終端使用者面臨的威脅 98 6．5．2 防護手段和建議 99 6．6 本章小結 101 6．7 課堂練習 101 6．8 課後作業 101 6．9 拓展學習 101 第7章 雲計算及其安全 102 7．1 雲相關定義 102 7．
1．1 雲計算 102 7．1．2 雲服務 103 7．1．3 雲主機 104 7．1．4 雲安全 104 7．2 雲計算現狀、特點及趨勢 104 7．2．1 雲計算現狀 104 7．2．2 雲計算特點 105 7．2．3 雲計算的發展趨勢 106 7．3 雲計算的安全隱患及解決方案 107 7．3．1 IaaS及核心架構安全 107 7．3．2 PaaS及核心架構安全 114 7．3．3 SaaS及核心架構安全 120 7．4 本章小結 123 7．5 課堂練習 123 7．6 課後作業 123 7．7 拓展學習 124 第8章 大資料及其安全 125 8．1 大數據概述 125 8．1．
1 大數據發展史 126 8．1．2 大資料的特徵 126 8．1．3 大資料的分類 127 8．2 大資料的價值 128 8．2．1 大資料的社會價值 128 8．2．2 大資料的市場價值 129 8．2．3 大資料促進決策 129 8．2．4 大資料驅動媒體轉型 129 8．2．5 大資料推動醫療創新 130 8．2．6 大資料推動教育發展 130 8．3 典型行業大資料應用和安全風險 130 8．3．1 安全大資料 130 8．3．2 電子政務大資料 132 8．3．3 健康醫療大資料 134 8．3．4 電商行業大數據 135 8．3．5 電信行業大資料 136 8．4 大資料應用安全
解決思路及實踐 138 8．4．1 對資料進行分類標記 138 8．4．2 設置用戶許可權 138 8．4．3 增增強式加密系統 138 8．4．4 發現潛在的資料聯繫 138 8．4．5 大資料應用安全實踐案例 138 8．5 本章小結 141 8．6 課堂練習 141 8．7 課後作業 141 8．8 拓展學習 141 第9章 隱私保護 142 9．1 隱私的概念 143 9．2 隱私洩露的危害 144 9．2．1 影響個人生活 144 9．2．2 產生惡意廣告和詐騙 144 9．2．3 涉及犯罪活動 145 9．2．4 導致駭客攻擊 145 9．3 隱私洩露的方式 145 9．3．1
通過用戶帳號竊取隱私 146 9．3．2 通過誘導輸入搜集隱私 147 9．3．3 通過終端設備提取隱私 148 9．3．4 通過駭客攻擊獲得隱私 148 9．4 隱私保護的措施 149 9．4．1 個人隱私保護措施 149 9．4．2 資料採擷領域的隱私保護 151 9．4．3 雲計算領域的隱私保護 153 9．4．4 物聯網領域的隱私保護 156 9．5 本章小結 159 9．6 課堂練習 159 9．7 課後作業 159 9．8 拓展學習 159 參考文獻 160
基於區塊鏈整合的信任管理方案在物聯網系統之研究
為了解決物聯網應用層 的問題，作者郭宗平 這樣論述：
本文提出了一種經由基於信任管理（TM, trust management）方案結合區塊鏈（BC, block chain）來實現物聯網（IoT, internet of thing）精確運行的機制。儘管在現實世界中已廣泛掌握了IoT的實現和應用，但目前存在很多解決可信賴性的問題。因此，與物聯網應用層相關的大量安全問題迫在眉睫。因此，對於解決安全算法的發展至關重要的是，避免物聯網系統遭受惡意攻擊。除此之外，還演示了通過提供有毒化學品的流程工作而實施的實際工作項目。在選擇性合成(selective combining, SC)階段，首先根據與信息估計加權的信任值提取的指定參數融合控制信息，然後
再從TM中提取指定參數，再從SC生成所擷取的融合信息轉發到區塊鏈BC，以計算最終訊息的信任值。物聯網技術將提供何種程度的熵(entropy)，稱為信息質量(quality of information, QoI)，取決於絕對的信任值，該信任值來自上述步驟。通過實際物理評估的實驗部署之仿真結果表明，將SC和BC方案融合到TM程序中後，具有更高的安全性與可靠性。此外，將SC與BC方法融合用於TM的機制可以提高IoT系統之效率，並解決物聯網上應用層的安全性問題。相對而言，此種演算法是會帶來某些不可預期的懲罰因素，諸如請求者分組容量以及IoT的性能數據速率之類的QoI程度之降低。最終，在部署中顯示了一
個真實世界的應用程序，該應用程序嵌入了BC，以提高IoT上TM方案的QoI效能。經由仿真結果得知，當未曾有SC與BC結合之前與之後，QoI大約的都低於0.5，當應用SC與B C結合之後，整個系統的QoI的效益可以比未曾加入SC與B C的效益提升，此項結果，證實了理論分析的準確性和所提出模型的有效性。