臺北大學資訊工程學系學位論文
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這項研究首先討論了數位鑑識相關概念及工具，其目的在於採集及保存數位證據，並透過證據的分析來還原犯罪事實。相反的，反鑑識則是運用相關技術或工具改變數位證據本質，誤導執法人員偵辦方向，以掩飾犯罪行為躲避追緝。我們探討了一些相關技術，如資料抹除、資料串接和資料延伸工具。深入研究資訊隱藏相關技術，本篇碩論是基於邊緣吻合向量量化法所產生的索引表加上周邊鄰居搜尋法，我們提出的方法擴增了阮學者團隊所提出的子編碼本的產生方式，以及利用索引表與周邊鄰居的差值進行霍夫曼編碼，產生可變長度編碼，以提高壓縮率。
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本論文將研究在低功率廣域網路下，以實現遠距離通訊為目標，並結合傳統電話語音撥打方式與網際網路做整合之架構，雖然短距離無線通訊有著高傳輸率與組網能力強等優勢，漸漸無法達到現今物聯網的需求，範圍仍然是一個極其重要的因素，當訊息交換是發生在遠距離情況下，需透過中繼站轉發封包來達成遠距離接收之目標，造成現有物聯網應用方案費用十分高昂，為了解決這個問題，本論文設計一個LoRa-based IoT System，LoRaTM是目前逐漸起步的傳輸技術，藉由Semtech LoRa無線技術，其傳輸距離可達數公里，無需依靠中繼站來轉發封包，可有效降低基礎設施成本，同時能夠讓多個感測節點輕易地連接到LoRa Gateway，未來物聯網的連線相信是會以遠距無線感測網路為主。實作結果指出本文中LoRa Gateway能有效接收來自遠距離感測節點所傳送之封包。
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研究表明，利用社群影響力（也被稱為口碑效應），可以在社交網絡帶來更智能的營業，如新事物的推廣和病毒式營銷。從以前的研究中，我們注意到，社群影響力的效果不僅有助於推廣產品給更多的人，同時也增加了人們對產品的估值。然後在這篇論文中，我們感興趣的是一個問題：當社群影響力傳播時，是否可以透過仔細調整產品訂價以賺取更高的收益"，並研究在一個時間區段內從社群網路帶來最大收益的迭代訂價策略。繼之前的作品後，我們研究了這個問題基於合併貨幣概念的Linear Threshold（M-LT）擴散模型。為了解決這個問題，我們導出一個基於M-LT 擴散的理論型模型，稱之為LAW model，並提出了兩種可行的演算法|AP-CDS 和Special AP-CAP|來在每個時間情況找最佳產品訂價。藉由在真實的社群網絡進行模擬，並與傳統的定價方法如固定訂價和貪婪訂價比較，其結果證明了AP-CDS 和Special AP-CAP 在選擇導致的最大收益的一個連續訂價的效用。
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事件偵測是一個重要的議題。本篇論文討論部份事件偵測。在現實世界中，我們想偵測的事件可能會被遮住，像監視系統中畫面剛好斷訊黑頻或是被擋住，或是先背對著鏡頭做表情途中才轉過來，只有後面部份的表情片段來做偵測。因此，我們希望在只有事件的一部份的情況下，不論部份事件的位置是在前面、中間還是後面，能夠正確的偵測到事件發生。 為了作到部份事件偵測，我們修改結構化輸出支持向量機(SOSVM)來使此系統能處理部份事件並作到偵測。並透過數學証明來減少訓練部份事件的時間，並設計兩種的部份事件重要度來作實驗觀察其效果。 在實驗中，利用四種評估效能的方法來檢驗人造資料及手語資料的兩種重要度設計的部份事件偵測能力。人造資料做了振幅調整、週期調整及分段統計的實驗。而手語資料針對兩個句子"I love you"及"happyBoyCrazyIDraw "作實驗。從實驗結果可以得到兩個重要度的結果，(1)相同重要度的效能會優於劇烈變化的重要度的效能，(2)平緩變化的重要度的效能會優於相同重要度的效能。
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最近幾年存在很多方法辨識場景的阻礙物，在這篇論文，我們提出一個以影像圖來辨識文字的方法。首先，我們利用歐蘇(Otsu)演算法之二值化處理影像的邊緣偵測，以及結合K群聚參數集合。第二，利用改良式K群聚演算法偵測圖像中的區塊是否有文字，在複雜背景中具有良好的濾波功能。第三，經由梯度柱狀圖統計文字所有角度分佈。接著，根據梯度柱狀圖所統計出來的所有角度產生機率值。最後，利用角度產生之機率值經由隱藏式馬可夫模型(HMM)達到文字辨識之目的;經實驗結果發現，我們所提出的方法優於目前已有的其他方法。
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在大數據的時代，數量驚人的知識無時無刻並且以各式各樣的方法在產生。知識的融合與推論成為了應用知識的重要議題。 在這篇論文中，我們關注於可以表達為關聯式規則的複合式知識（包含類別或是數值的資訊），並且討論在雲端環境上的複合式知識融合與推論的相關問題。我們一共列舉了6個議題並且提出一個有效的解決辦法：HyKFICE(Hybrid Knowledge Fusion and Inference on Cloud Environment)。HyKFICE可以利用機率理論來對已知發生的實情進行知識的融合與推論，來推測未來可能發生的事件及其機率。HyKFICE利用將相似的知識轉換成 3-layer directed bipartite graph來達到雲端上的平行運算。在實驗部份利用真實的資料來展示效能，以及系統的執行時間不只受資料量大小的影響，也會因為資料之間的關聯性而有變化。
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在近幾年來，可逆資料隱藏的技術已被廣泛地提出且應用於軍事、醫療以及法律領域。基於二維度預測誤差值直方圖的預測誤差值擴增方法係利用圖片剩餘來得到預測誤差值之間的相關性。 在本篇論文中，一個全新的可逆資料隱藏方法基於二維度預測誤差值直方圖在這裡提出，該方法稱為四維度預測誤差值擴增。四維度預測誤差值擴增可以使用圖片剩餘來取得較好的相關性。首先，將預測誤差值之序列以每四個視為一個單位且進一步得到一個新的以四個預測誤差值為一組的序列，接著，產生一個四維度預測誤差值直方圖。最後，使用四維度預測誤差值方法將祕密訊息置入於圖片的指定範圍裡。
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在基於軟體定義蜂巢式網路的移動，現存基於軟體定義行動網路 (SDN-based mobility) 研究結果未考慮到多資料流所產生的問題以及鏈路壅塞問題。現存的研究成果中主要是提出當一裝置移動至目標交換機時，透過軟體定義網路控制器僅發出一條資料流更改 (flow-mod) 訊息給分叉交換機修改網路流規則，使網路流在分叉交換機更改路徑至目標交換機後再傳送給裝置。現存的SDN-based mobility解決方案可以藉由建立通道來克服移動所產生的三角路徑等問題，然而本論文將考慮到多裝置之多資料流因鏈路擁塞移動時所造成的移動問題，當裝置移動後接續發生鏈路雍塞的情況，路徑都須重新計算，分叉交換機也將重新選擇。本論文提出一個全新的移動策略，在網路多資料流情況下提出間接尋址 (indirect addressing) 方案，進而改善控制器傳送flow-mod訊息數量，並設計一個好的網關表動態存儲移動信息，之後數據包將進入新的網關表查找，並建立對話更新OpenFlow的交換機表，並大量降低信令封包。
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在資料探勘的蓬勃發展之下，在各個領域都有得到受惠，但是由於要取得資料所以產生了資料隱私性的問題，而在近年來有許多關於資料保護的技術，都是針對各種不同的資料型態來保護，沒有考量到多種不同的資料型態，所以在本篇論文裡我們提出了CRebSTa方法，這個方法同時考量到表格式的資料和序列式的資料之間的關係，為了保留更多表格式的資料和序列式關聯性，以達到較少的information loss，進而提升較好的utility。 在我們的實驗章節我們的方法與k-anonymity和(k,p)-anonymity比較我們的方法雖然在攻擊保護的部分不是最好的，但我們也取得在三個方法為居中的表現，但是我們的方法在information loss和utility上面，我們的方法是最好的這也說明序列式與表格式資料是需要被同時考量的。
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隨著近年的有線網路速度持續上升，採用軟體定義網路(Software-Define Network，SDN)作為行動通訊服務的核心網路的趨勢遂成為主要研究方向。為了讓SDN的路徑管理功能與行動通訊有更好的結合，能否有效地降低用戶端與基地台換手所消耗的時間，是一個重要的議題。為改善換手效能，在IEEE 802.21 中定義媒體獨立換手機制(Media Independent Handover，MIH) 。根據基地台與用戶端的資訊與狀態，MIH能有效預測下一個連接的候選基地台，加快用戶在基地台間換手的速度。在SDN中，控制器可以與MIH 的事件服務器與資訊服務器互動，交換路徑資訊並更改交換器之路徑轉發規則，加速移動管理的換手流程，達到有效的路徑管理目的。傳統MIH由用戶端觸發換手流程，故用戶端需要額外支援MIH協定才能完成換手流程。本論文將MIH換手流程改良成由基地台觸發，結合SDN作為核心網路，達到降低換手的耗費時間，以及提升資料傳輸的穩定度與速度。
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