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hub ip設定的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦韓立剛,韓利輝,王艷華,馬青寫的 極深入卻極清楚：電腦網路原理從OSI實體層到應用層 和新造數位的 SOEZ2u多媒體學園：網路原理、架設與網路安全都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和知城所出版 。
朝陽科技大學 資訊與通訊系 林傳筆所指導 李世鈞的 於SDN中TCP惡意攻擊之緩解機制研究 （2020），提出hub ip設定關鍵因素是什麼，來自於軟體定義網路、Openflow、網路安全、分散式阻斷服務攻擊、SYN泛洪攻擊對策。
而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 賴威光所指導 鄭詠鴻的 5G UDN 多接取邊緣運算環境之群播服務放置 （2020），提出因為有 動態服務放置、服務品質、群播服務、多接取邊緣運算、第五代行動通訊技術的重點而找出了 hub ip設定的解答。
極深入卻極清楚：電腦網路原理從OSI實體層到應用層
為了解決hub ip設定 的問題，作者韓立剛,韓利輝,王艷華,馬青 這樣論述：
極深入 • 卻 • 極清楚！電腦網路原理OSI實體層至應用層一次講給你知！ 20 世紀，國際標準組織（International Organization for Standardization，ISO）提出 OSI 模型（Open Systems Interconnection）。 作為電腦網路通訊規則的協定，OSI 模型讓不同廠商的網路設備能夠透過 Internet 進行資料之間的傳輸通訊，依照功能分為 7 層：應用層／展現層／會談層／傳輸層／網路層／資料連結層／物理層，並且規定每一層規範與實現的功能。 ．．． ▅▆▇ 開門見山 本書打破常規，直接從應用程式
通訊使用的協定切入，由於應用層協定可見、可操作、比較具體，因此本書先從應用層協定開始講解，接著依照協定分層高至低順序講解，依次是傳輸層、網路層、資料連結層、物理層，將其他較為抽象的 OSI 參考模型、IPv6、網路安全放至後面章節講解。 ．．． ▅▆▇ 深入並清楚的DETAILS！ 本書著重說明電腦網路通訊過程與各層級協定的細節，亦清晰地陳述如何設定網路裝置來驗證原理，以及所學理論可應用之處。 ．．． ▅▆▇ 本書重點 ★ 路由器／交換機／Hub：長得一樣，功能卻不同！ ★ 讓你從零基礎了解網路上資料是如何傳送的 ★ 介紹應用層的常用協定，包括FTP、H
TTP、SMTP/POP3等 ★ 介紹傳輸層，如TCP/IP、UDP、IP位址及子網路劃分 ★ 靜態路由/動態路由、路由表、標準Windows的指令 ★ 網路層介紹、IP、ICMP、IGMP、ARP ★ 資料連結層、物理層、光纖、銅線、CAT5/6/7/8、OSI標準 ★ 最先近的IPv6 —— 物聯網就靠這個用不完的IP位址來達成
於SDN中TCP惡意攻擊之緩解機制研究
為了解決hub ip設定 的問題，作者李世鈞 這樣論述：
近年來使用網路類型的服務越來越多，現今網路環境不但要處理大量的流量，也需處理各種網路攻擊造成的影響。軟體定義網路(Software-Defined Networking, SDN)透過分離傳統網路架構中的控制平面和數據平面。SDN架構的改變將可以更加靈活的控制網路的流量，可用來處理當前網路的大量流量。但SDN中採用集中式管理(Centralized Control)的架構，在遭受網路攻擊時，同時控制平面會有龐大的負載，將造成網路連接時間的增加，甚至造成SDN網路整體的癱瘓。網路攻擊常見的手法為分散式阻斷服務攻擊(Distributed Denial-of-Service Attack, DD
oS)，其中的SYN Flood (Synchronize Flood)手法更為常見。SDN中Slicots的方法，透過使用設定閥值(Threshold)，可偵測攻擊者以避免SDN遭受SYN Flood攻擊，但是HTTP回應時間無法在阻擋後恢復，因此本研究提出S_RST(Reset)方法，降低SDN遭受TCP SYN Flood攻擊造成的問題。實驗結果證明在遭受SYN Flood攻擊後，可有效降低惡意流量的影響，相較於Slicots，本研究發現S_RST於攻擊量為低時，HTTP回應時間改善比例為57%；攻擊量為高時，HTTP回應時間改善比例為76%。證明S_RST方法在攻擊量越高時，對於TCP
Server的恢復相較於Slicots有更佳的效果，同時CPU使用率上也可達到良好的控制。
SOEZ2u多媒體學園：網路原理、架設與網路安全
為了解決hub ip設定 的問題，作者新造數位 這樣論述：
SOEZ 2U 互動式多媒體影音教學DVD 2007年全新改版，綜合動態教學、上機練習、互動練習、互動測驗、學習成果、學習評量的六大主題全方位學習。 動態教學：由文書處理大師親自設計，影音同步播放，外加旁白與註解，看清楚、講明白，讓你學透透。 上機練習：臨場感十足，開啟應用程式面對面操作。 互動練習：使用引導式練習方式，清楚提示，讓你動手實作親身體驗。 互動測驗：檢視自我成就，創造學習價值。 學習評量：Smart情意式互動評量系統，自動挑錯給建議。 學習成果：學習進度和成果一目了然，數位家教讓你帶回家。 學習步調隨你意：自家電腦就是完整的e-learni
ng學習教室。 提供原始範例、素材檔案，同步學習零誤差。
5G UDN 多接取邊緣運算環境之群播服務放置
為了解決hub ip設定 的問題，作者鄭詠鴻 這樣論述：
多接取邊緣運算 (Multi-access Edge Computing，MEC) 已被認定為 5G 行動網路的重點技術之一，由於邊緣運算的概念被提出，讓以往認為分散式運算無法達到的目標，有了嶄新的突破。使用者透過鄰近小基地台的邊緣運算伺服器進行服務，不僅能減少延遲時間，也能大幅減少長距離傳輸所造成骨幹網路的頻寬消耗。然而使用者在邊緣網路下的高移動性，將導致邊緣伺服器服務品質下降，因此需要動態地調整每個時間下的服務放置位置，過去文獻的環境中大多以一個使用者對應一個應用實例為主，在進行服務放置時僅需要考慮該使用者的需求，然而應用實例的共享機制在直播串流和多人虛擬實境遊戲等群播服務中被大幅使用，
其概念能夠有效減少伺服器內的資源負載。因此本篇論文是在群播應用的環境下，於每個時間判斷是否需要運行服務放置決策，並透過集中式地蒐集使用者對所有伺服器的端到端網路封包延遲，以及伺服器當前可用的資源量，來決定應用實例放置的伺服器位置，以及使用者的連線伺服器，以最大化使用者應用的滿足數量。為了解決此問題，本篇論文提出了一個以最大單位負載價值的啟發式演算法，主要概念是以能夠滿足的使用者應用數量，比上應用實例放置及使用者連線所造成的負載作為選擇依據，並且引入了放置公平性權重，藉此在不同應用的情境下，達到本篇目標的最大化結果。