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遠端遙控木馬病毒程式設計：使用Python

為了解決bat檔的問題，作者北極星 這樣論述：

　　本書是《特洛伊木馬病毒程式設計：使用Python》的進階版，設計以ISO OSI的七層架構為基礎，會議層以傳送權（token）來實作，表達層可傳輸的資料型別從最基本的正整數、bytes、str等，擴大到負數、dict 、list等較為複雜的結構。 　　真正木馬病毒在感染進入電腦，多半會以dropper或是downloader作為媒介，在本書的最後多加了一章，將木馬病毒的執行檔包裝成dropper的型態作為感染媒介的示範，讓各位朋友對於木馬病毒如何感染能多一層的認識。 　　本版的木馬病毒和前一版功能最大的不同在於本版不是被動接收檔案，而是主動遠端遙控木馬，由終端機下s

hell指令，另外還增加上傳、下載、執行程式，讓木馬病毒可以下載更多惡意的功能來增加其威力，另外還增加了screenshot的功能。 　　本書適合已熟悉Python語法的朋友，如有網路程式設計經驗者更佳。 　　書籍勘誤、與作者交流，請加入通往駭客之路粉絲團： 　　www.facebook.com/groups/TaiwanHacker/  

bat檔進入發燒排行的影片

以網路遊戲成癮問卷資料特徵萃取方法應用於科技成癮狀態長期監控系統之研發

為了解決bat檔的問題，作者張廷毓 這樣論述：

本研究的目的是針對網絡遊戲成癮行為進行可視覺化分析，其根據亞洲大學心理學家柯慧貞（Huei-Chen Ko）教授兼副校長長期評估的問卷數據，對國小、國中和高中學生進行問卷調查，樣本數總計7711筆；根據調查結果，經過分析後提出了一種可擴展、靈活、長期的監視設計，以方便觀察參與者的成癮狀況。調查分析是用以下兩種方法進行比較，作為監督相關計算方法，這兩種方法分別為自動編碼器及XGBoost。其過程為從問卷調查所得的資料，先經過自動編碼器擷取特徵值，再將特徵值輸入到XGBoost訓練得到成癮準確度。自動編碼器深度學習演算法，廣泛用於影像處理，本研究嘗試將此方法，應用於問卷調查的人工智慧判讀，結果顯

示結合自動編碼器與XGBoost演算法，可以快速精準的來判讀分析問卷資料，因此這樣的雙演算法的深度學習模式，建議可用於類似的科技成癮的相關研究 從網絡遊戲成癮調查問卷數據中模擬了應用的可行性，並完成了診斷可擴展性的工作流程設計，其中在實驗中觀察到了國小、國中和高中學生對遊戲成癮嚴重不同的百分比、行為和症狀，未來由於中小學生的嚴重不同的百分比，他們的成癮特徵應有所不同。 值得注意的是儘管基於對初始和事實調查問卷數據的模擬，提出了一種可擴展、靈活、長期的監控設計，它可用於診斷其他科技成癮的狀況，例如: 社群媒體、智慧型手機和手游、網路成癮等。