網域查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決網域查詢的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

網域查詢進入發燒排行的影片

DNS日誌資安分析之研究

為了解決網域查詢的問題，作者柯韋利 這樣論述：

網域名稱系統(DNS)是網際網路十分重要的一項服務，其作為域名及IP地址相互對映的一個分散式資料庫，能夠更方便的存取網際網路，隨著資訊科技的日漸發達，任何使用到網際網路的服務都會需要使用到DNS，而在資安事件頻傳的今日，DNS也成為駭客用於惡意活動的手段之一。本研究提出一種網域查詢次數異常的偵測機制，在統計一段時間的來源IP、網域等資料，設計了一個儀表板呈現可能是異常的查詢紀錄，使網路管理人員可以更快速的分類不同類型的異常查詢，並追查這些異常可能發生的原因。

用實務案例學會Linux網管程式設計 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值

為了解決網域查詢的問題，作者李至欽 這樣論述：

　　1.重點式整理：各章節涵蓋的內容，易學易懂，使讀者花最少時間獲取最大效果。 　　2.範例說明：每章皆有重要範例，使讀者輕鬆瞭解觀念，進一步應用複雜程式架構。 　　3.實務案例 : 各章末附有網管程式案例，以實際解說及操作說明原理與效益。 　　MOSME行動學習一點通： 　　•診斷：可反覆線上練習書籍內所有題目，強化題目熟練度。 　　•加值：附書上的實務案例程式檔案，提供讀者下載使用。 　　程式檔案與課後習題參考答案下載說明： 　　為方便讀者學習本書，請至本公司MOSME 行動學習一點通網站（http://www.mosme.net/），於首頁的關鍵字欄輸入本書相關字

（例如：書號、書名、作者）進行書籍搜尋，尋得該書後即可於﹝學習資源﹞頁籤下載程式檔案與課後習題參考答案。  

基於類神經網路之釣魚網站辨識系統

為了解決網域查詢的問題，作者施淳譯 這樣論述：

隨著社群網路的崛起，商業模式轉換，讓金融活動更加便利與普及。同時，也因社群網路的興起，許多原本只是單純經營商業入口網站，以電子商務為目標的公司，轉為使用「社群網路」營運模式去吸引用戶長時間留駐，形成「社群金融」。而這其中也形成網路釣魚的主要目標變成金融與付款方面的網站與公司。手段。隨著網路通訊的發達，釣魚網站的欺騙手段也越來越高明，設計方式也越來越多樣。對於偵測釣魚網站攻擊時，其常見的方法有三大類，分為黑白名單、特徵提取、網域查詢。本研究是使用特徵提取，透過編輯距離演算法與網路爬蟲等方式，透過數據分析等方式，取得網站重要資訊，找出該網頁的特徵、關鍵字等資訊，並以人工神經網路進行訓練或預測。本

研究提出的特徵提取方法，命名為Freeze-Phish。Freeze-Phish是由三大特徵模組，第一是網址列模組用來辨別網址列的偽裝攻擊特徵，其中包含使用多種編輯距離演算法去獲取特徵。第二種是超連結模組，利用網路爬蟲取得網頁內超連結等資訊，計算每個標籤使用的比例等特徵。第三種是副檔名模組，判斷網頁的副檔名了解該網頁是使用什麼語言撰寫，進而能根據釣魚網站常使用的語言去分辨出真偽。最後我們將這三大特徵模組所提取出的特徵值匯入類神經網路 (Artificial Neural Network，ANN) 來辨識釣魚網站。