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CYBERSEC 2021 臺灣資安年鑑

為了解決line公司的問題，作者iThome電腦報週刊編輯部 這樣論述：

資安絕地大反攻：新一代主動式資安防禦概念來了！ 　　 　　掌握近期企業重大資安事故，有助於企業了解即將面對的各種挑戰以及如何因應   好評推薦   　　◎在這本資安年鑑當中，我們精選了幾個特別報導，希望能夠讓大家思考「資訊安全零信任」的必要性──李宗翰∕iThome電腦報週刊副總編輯

line公司進入發燒排行的影片

網路監察—程序發展的脈動

為了解決line公司的問題，作者林哲緯 這樣論述：

本文將從通訊保障及監察法的立法沿革介紹，於1999年制定全文內容包含通訊監察之目的、原則、範圍、要件、期間、使用等，其中包含偵查機關對於通信紀錄的調取採取法官保留等予以明文規定等等，於2007及2014年歷經兩次大幅度的修正，但法制上仍有不足而須進一步改進之處。因為隨著時代的進步，智慧型手機的普及加上網際網路的連接，使用通訊軟體的民眾佔絕大多數，偵察機關卻也因此在犯罪偵查上有不小的挑戰，尤其涉及到網路監察的部分。究其主要原因在於，我國並沒有明確規範，針對通訊軟體業者協助實施通訊監察，且因為通訊軟體加密的關係，使得偵查機關除了無法破解加密程式，合法的獲得通訊內容外，甚至無法取得通訊內容，實務上

仍然有許多爭議。因此，本文將從隱私權的觀點出發，輔以美國聯邦法院判決及法規，說明通訊監察所有的程序規範，比較美國法與我國法在規範上的有無。然而，制度的移植必須考量整體法治，本文即在探討美國法上通訊監察制度如何運作及其優劣之處。再者，本文將整理我國通訊保障及監察法於實務中的爭議類型包含Hibox、Email等，同時分析實務運作模式，一併提出修法建議，俾使我國通訊保障及監察法法治得以更加完善。

成為大數據電子商務人才的第一本書

為了解決line公司的問題，作者鄭江宇許晉雄 這樣論述：

　　任何人都不該錯過的一本書！大數據浪潮來襲，在巨量、繁雜的資料之中掏選出黃金資訊，已經成為現今最兵家必爭之顯學，大數據的應用幾乎是全方位，技術和工具也不斷推陳出新，現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經歷一番徹底的更新，沒錯！如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題，也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵，誰就可以成為未來電子商務的掌舵手！ 　　本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作，蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成，也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書，不論是理論或是實務操演，內容上都十分的詳實而完備，用

字遣詞上也非常平易近人，即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書，然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。 　　本書重點 　　認識大數據！告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0？ 　　運用免費工具蒐集巨量資訊！一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫面的步驟化教學，跟著老師做，一定能學會！ 　　活用免費網路資源分析巨量資訊！使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器，全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機！ 　　

如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景？生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通，成為下一個大數據電子商務人才不是夢！ 作者簡介 鄭江宇 　　現任 　　東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授 　　台北科技大學工管系兼任助理教授 　　台灣金融研訓院遴選菁英講座 　　著作： 　　《指尖下的大數據：運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》 　　《流量分析與考題大揭秘：Google Analytics》 許晉雄 　　現任 　　東吳大學巨量資料管理學院副院長兼學位學程主任 　　東吳大學財務工程與精算數學系教授 　　經歷 　　東吳大學商用數學系副教授 　　東吳大學商學院商學進

修學士班主任 　　台灣科技大學工業管理系兼任副教授 　　實踐大學企業管理系兼任副教授 　　工研院講師 　　成功大學管理顧問班講師 　　東吳大學發展處處長 　　東吳大學社會資源處處長 推薦序 序 Part 1 大數據與電子商務 Chapter1 大數據崛起與電子商務變革 1-1何謂大數據 1-2大數據對傳統電子商務之影響 1-3大數據成就新電商4.0 1-4大數據電商營運模式 Chapter2大數據電商技能與挑戰 2-1 微觀視角 2-2 鉅觀視角 Chapter3大數據電商機會與前景 Part 2 大數據電子商務之輿情探索 Chapter4站外情報探索 4-1 谷歌搜尋

趨勢Google Trends 4-2谷歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer 4-3網路爬蟲Python Crawler Chapter5站內情報探索 5-1購物籃分析運作 5-2 購物籃分析之R語言實作 Chapter6社群情報探索 6-1 Power BI安裝與設定 6-2臉書資料探索 (具管理權限) 6-3臉書資料探索 (不具管理權限) 6-4 IBM Watson 社交情報探索 Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握 Chapter7深度流量分析 (Google Analytics) 7-1傳統網站HTML程式碼安裝 7-2套版式網站安裝 Chapte

r8廣度流量分析 (SimilarWeb) 8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析) 8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析) Chapter9行動流量分析 (iBuildApp) 9-1行動流量分析理論依據 9-2網站型APP製作 9-3 iBuildApp之GA嵌入 Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取 Chapter10主動式掃碼互動 10-1一維條碼 10-2二維條碼 10-3個性化QR-Code製作 10-4掃碼行為分析 Chapter11主動式擴增實境 Chapter12非主動式超聲波互動 Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧

Chapter13 跨境電商情報探查利器 Chapter14大數據資料視覺化呈現 14-1程式碼嵌入式 14-2 GUI介面式 Chapter15智慧語音客服訂單不漏接 結語 序 　　電子商務在台灣發展至今已二十餘年，期間歷經許多外在情勢變化，其中最明顯的改變有連網設備普及、連網費用下降、智慧型手機普及等，這些都表明了電子商務正走在一條不斷進化的道路上。近年來大數據概念興起，使得電子商務的大數據相關應用呈現多元化趨勢。這意味著，大數據或是電子商務早已是一項跨領域之技能。有感於市面上大數據電子商務相關書籍多數局限於概念傳達，即便是實作型書籍也過於艱深難懂。有鑑於此，本書兩位作者協同各自跨領

域專長及校內教學經驗，共同撰述符合資訊、商管、財務金融或社會科學領域適用之大數據電子商務教材。此《成為大數據電子商務人才的第一本書》一書共計有五大篇15 個章節，每一章節皆包含理論、個案與實作，特別是在實作部分大量採用免費或試用版軟體，期許廣大讀者能以最低成本吸收大數據電子商務新知。再者，為了因應大數據電子商務的持續進化，本書內容廣泛的將輿情探索、網路爬蟲、社群網路分析、網站流量分析、超音波非主動式推播、AR 擴增實境、資料視覺化以及智慧客服機器人等議題納入，這些議題在大數據電子商務中皆屬重要應用，本書手把手的教導讀者，使讀者能夠從中學習到實務技能，進而縮小學用落差。2018 年正值大數據應用

的衝刺階段，相信讀者從本書內容中可以收獲許多大數據電子商務知識，使大家得以順利的銜接大數據盛世。   鄭江宇、許晉雄 謹誌 東吳大學巨量資料管理學院 1-1　何謂大數據 大數據 (Big Data) 一詞最早出現在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 兩位的著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》當中，書裡提到所謂大數據指的是 4V 數據特性，包含數量龐大 (volume)、產生速度快 (velocity)、形式多樣 (variety) 且具有價值 (value) 的資料。茲將此四大特性說明如下： 數量龐大 (volume) Vo

lume 原意為一個有形物體或容器內的空間容量，例如：某一輛汽車的油箱容量為 60 公升，若能夠將油箱擴大，那麼就可以存放更多的汽油來延長汽車續航力。在大數據世界裡，volume 卻屬於一個抽象概念，好比一個沒有刻度的量杯一樣，並無具體資料容量上限。試想，在這個世界上有幾個網站呢？而在這龐大網站量中流竄的全球網路流量又有多少呢？答案想必是非常驚人！在大數據裡，volume 其實就是指數量龐大的網路資料。 以傳統電子商務時代而言，或許網路資料僅局限於來自網站的流量，然而近年來受惠於行動網路普及，由行動裝置所產生的網路流量不約而同的加入貢獻 volume 的行列，甚至是近年流行的物聯網也不例外，在

萬物皆可連網情況下，儼然扮演額外的網路流量供應者，因此我們也可以把大數據的數量龐大(volume) 特性視為「浩瀚網路容器中的無垠數據」。再舉一個生活中常見的龐大數量 (volume) 案例，大家平常在使用手機上網的時候可能會遇到一種情況，那就是上網流量超過電信業者合約中的限額。以 1G 流量限額來說，若將流量使用完畢，等同於自己在智慧型手機上閱讀了上千本電子書的內容，然而實際上的流量限額不只有 1G，甚至有不少人是使用吃到飽方案，那麼在沒有限制的情境下比喻成電子書閱讀數量恐怕更難以計算。 產生速度快 (velocity) 大數據的產生可以說是一年三百六十五天、一天二十四小時不斷的發生著。若以

資料在網上流動的速度而言，不妨試著想想看在簡單的 LINE 對話過程裡 (傳訊方是上傳、收訊方是下載)，自己一天當中發生過幾次一來一往的傳送與接收訊息呢？如果將此單一個人每天傳訊的流動頻率放眼至全世界的LINE 用戶的話，LINE 公司的伺服器主機一天當中又得服務多少用戶傳送與接收訊息需求呢？然而這只是眾多大數據資料流動的一個小案例，在人們日常生活中，只要所從事的活動涉及到網路，就等同於隨時產生資料流動，也就是達到資料即時性 (real-time)。

區塊鏈技術對行動支付之影響研究-個案分析

為了解決line公司的問題，作者沈育兆 這樣論述：

本論文旨在結合「M-I-T」典範架構與科技應用商業模式之分析，解析區塊鏈技術對行動支付及未來金融產業的影響。透過行動支付兩則個案進行檢視與觀察分析區塊鏈技術之應用對支付功能與模式架構有創新的突破，在運用「M-I-T」理論及使用商業模式分析架構下，將區塊鏈技術導入行動支付個案中的效用與構面的改變，再輔以黃金八角對傳統金融業改革的檢視，直接可觀察出區塊鏈技術的功能效益應用於未來實際應用上，可供後續之研究起帶頭作用。金融科技革命帶來諸多金融生活變革與服務，更帶來經濟成長與服務創新，臺灣自從2008年引進行動支付、人工智慧、大數據與區塊鏈等金融科技，都未能對找到其商業模式與使用場景。本研究旨在從行動

支付案例與商業模式分析，探討區塊鏈技術條件對金融影響之層面，進而推敲未來可能之衝擊與改變。本研究特色在結合運用承立平(2018)的市場-制度-技術(M-I-T)思維架構中的三大驅動力和商業模式分析。並以PX Pay與LINE Pay兩個案為實際對照，結論如下：一、LINE Pay以資訊架構信賴基礎，由技術驅動力進入市場；PX Pay以物流架構信賴基礎，由市場驅動力引入市場。二、以個案觀察引進區塊鏈技術後之商業模式判斷成本減少及收益增加，而通路構面則以區塊鏈取代節省支出成本。三、LINE有發展純網銀LINE Bank，目前尚未與Bank結合，預想結合LINE Bank有新的商業模式；PX Pay

以全聯福利中心內設銀行提款機，未來與銀行合作。四、藉由黃金八角準則對個案研判，導入區塊鏈技術可滿足四個面向：身分與價值認證；流通價值；交換價值；計算價值等。