凱基電子憑證的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

【從賽局思考到趨勢預測，全方位實戰課套書】(勝算：賭的科學與決策智慧+傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長)

為了解決凱基電子憑證的問題，作者AdamKucharski 這樣論述：

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！ 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普， 　　博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋， 　　他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？ 　　又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？ 　　長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。 　　我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。 　　●懂博奕，你會更洞察盲點 　　○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展…… 　　○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？ 　　○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？ 　　○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？ 　　○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？ 　　●懂博奕，你會更了解投資 　　○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？ 　　○交易機器人崛起後

，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？ 　　○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？ 　　○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？ 　　○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？ 　　○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？ 　　●懂博奕，你會更善於決策 　　○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？ 　　○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。 　　○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。 　　○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… 　　●懂博奕，你會更過

好人生 　　○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？ 　　○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？ 　　○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？ 　　○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！ 　　一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…… 　　說到「傳染力」，我們往往聯

想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。 　　由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是： 　　●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。 　

　●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？ 　　●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。 　　●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 　　●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？ 　　……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！ 各界推薦 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 　　●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 　　●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 　　●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 　　●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg） 　　►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos） 　　►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot） 　　►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 　　如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。  

凱基電子憑證進入發燒排行的影片

應用區塊鏈技術的運動醫療資訊共享架構之研究

為了解決凱基電子憑證的問題，作者彭奕維 這樣論述：

在現今社會中民眾健康與運動的意識抬頭，不論是一般民眾或是專業運動員，都希望能夠蒐集與獲取改善自身健康的相關資訊。個人健康資訊大多儲存於第三方機構中，在彙整個人健康醫療資訊往往需要花費一點時間，甚至因對部分個人健康資訊無存取權限而無法匯集完整的資訊，造成醫療人員之間在醫療資訊共享上有著許多的困難，而無法提升運動員接受醫療輔助的品質。本文提出第一個方法為透過區塊鏈技術設計為基礎，設計以運動員為中心的醫療資訊共享架構，藉由區塊鏈技術不可竄改、加密機制與分散式架構的特性，不用擔心資料遭受惡意修改，也不須再由第三方機構負責儲存與管理個人健康與運動的相關資料。而區塊中存放數位簽章，以便核對該簽名者的身分

。架構中將主要的個人醫療資料加密後上傳至雲端以降低區塊鏈系統的負擔，並使運動員能夠擁有醫療數據的控制權後。如此一來，不僅保障個人資訊的隱私性，也讓擁有權限者能夠更輕鬆地共享資訊。第二個方法為前一種共享架構的延伸，同樣運用雲端儲存與區塊鏈系統，而加密方式主要使用多重簽章的方法，透過多重簽章的規則限制進而保障資訊的安全性。對於藉由分析所設計的共享架構之安全性與可能遭受的惡意攻擊，證實所提出的解決方法與防範機制，能夠提供運動員與運動輔助人員更方便且安全的系統。

嚴肅的密碼學：實用現代加密術

為了解決凱基電子憑證的問題，作者（瑞士）讓-菲力浦·奧馬松 這樣論述：

本書是著名密碼演算法BLAKE2、SipHash和NORX的創造者、當代應用密碼學大師Jean-Philippe Aumasson的重磅力作的中文譯本。正如其名，本書並非淺嘗輒止的領域概述，而是全面深入地討論了密碼工程的理論、技術以及前沿進展。 本書面向密碼學研究及從業人員，從本書中您不僅能學到密碼演算法的工作原理，還將學習如何在實際的系統中使用它們。 Jean-Philippe Aumasson是總部位於瑞士的國際網路安全公司Kudelski Security的首席研究工程師，他在密碼學和密碼分析領域發表文章40餘篇。他設計了廣為人知的雜湊函數BLAKE2和SipHash

，也是Black Hat、DEF CON、Troopers和Infiltrate等資訊安全會議上的常客。   譯者介紹：   陳華瑾，資訊工程大學網路空間安全學院副教授，2013年獲得密碼學博士學位。長期從事密碼學教學與科研工作，研究方向是對稱密碼設計與分析。   俞少華，公安部第三研究所資訊網路安全公安部重點實驗室網路安全專家，2007年碩士畢業于浙江大學數學系，一直從事網路安全工作，在網路攻擊與防禦、網路安全事件取證溯源和密碼學領域有著深入研究。 第1章 加密 古典密碼 凱撒密碼 維吉尼亞密碼 密碼是如何工作的：置換|操作模式 完美的加密：一次一密體制 加密安全性 非對稱

加密 加密之外的密碼學 認證加密|格式保持加密|全同態加密|可搜索加密|可調加密 意外如何發生：弱密碼|錯誤模型   第2章 隨機性 作為概率分佈的隨機性 熵：不確定性的度量指標 亂數發生器和偽亂數發生器 現實世界中的PRNG 在基於UNIX的系統中生成隨機比特 Windows中的CryptGenRandom()函數 基於硬體的PRNG：英特爾微處理器中的RDRAND 意外如何發生：熵源不理想|啟動時熵不足|非加密PRNG|對強隨機性的採樣漏洞 第3章 密碼學中的安全性 理論上安全：資訊安全性|實際安全：計算安全性 以比特度量安全性|全攻擊成本|選擇和評估安全強度 安全實現：可證明安全性|啟

發式安全性 生成對稱金鑰|生成非對稱金鑰|保護金鑰 意外如何發生：不正確的安全性證明|支援遺留系統的短金鑰 第4章 區塊編碼器 安全目標|分組大小|碼本攻擊 如何構造區塊編碼器：區塊編碼器的輪數|滑動攻擊和子金鑰|替換-置換網路|Feistel結構 高級加密標準（AES）：AES內核|使用AES 實現AES：基於查詢表實現|原生指令集 電碼本模式（ECB）|密碼分組連結（CBC）模式|如何在CBC模式中加密消息|計數（CTR）模式 意外如何發生：中間相遇攻擊|Padding Oracle攻擊 第5章 序列密碼 基於狀態轉移的和基於計數器的序列密碼 面向硬體的序列密碼：回饋移位暫存器|Gra

in-128a演算法|A5/1演算法 面向軟體的序列密碼：RC4|Salsa20 意外如何發生：nonce的重複使用|破解RC4|硬體燒制時的弱密碼 第6章 雜湊函數 雜湊函數的安全性：不可預測性|原像攻擊抗性|抗碰撞性|查找碰撞 基於壓縮的雜湊函數：Merkle–Damgård結構 基於置換的雜湊函數：海綿函數 雜湊函數SHA系列：SHA-1|SHA-2|SHA-3競賽|Keccak（SHA-3） BLAKE2雜湊函數 意外如何發生：長度擴展攻擊|欺騙存儲證明協定 第7章 帶金鑰的雜湊 安全通信中的消息認證碼|偽造和選擇消息攻擊|重放攻擊 偽隨機函數：PRF的安全性|為什麼PRF比MAC

更安全 加秘密首碼的構造方法|帶秘密尾碼的構造方法 HMAC的構造方法|針對基於雜湊的MAC的一般攻擊 由區塊編碼器構造的帶金鑰雜湊：CMAC：破解CBC-MAC|修改CBC-MAC 專用設計：Poly1305|SipHash 意外如何發生：針對MAC認證的計時攻擊|當海綿結構洩露 第8章 認證加密 使用MAC的認證加密 使用關聯資料的認證加密|使用nonce來避免可預測性 怎樣才是一個好的認證加密演算法 AES-GCM：認證加密演算法標準 OCB: 比GCM更快的認證加密演算法 SIV是最安全的認證演算法嗎 基於置換的AEAD 意外如何發生：AES-GCM和弱雜湊金鑰|AES-GCM和短標

籤 第9章 困難問題 計算困難性：測量執行時間|多項式時間vs超多項式時間 複雜度的分類：非確定多項式時間|NP完全問題|P問題vs NP問題 因數分解問題：實踐中的分解大數演算法|分解演算法是NP完全的嗎 離散對數問題 意外如何發生：小規模的困難問題並不困難 第10章 RSA RSA背後的數學概念 RSA陷門置換 RSA的金鑰生成和安全性 利用教科書式RSA加密的擴展性進行攻擊|加強版RSA加密：OAEP 針對教科書式RSA簽名的攻擊|PSS簽名標準|全域雜湊簽名 RSA的實現：快速求冪演算法：平方乘|用於更快公開金鑰操作的小指數|中國剩餘定理 意外如何發生：針對RSA-CRT的Bell

core攻擊|共用秘密指數或共用模數 第11章 Diffie-Hellman Diffie-Hellman函數 Diffie-Hellman問題 非DH金鑰協商協定示例|金鑰協商協定的攻擊模型 匿名Diffie-Hellman協定|含身份驗證的Diffie-Hellman協定|Menezes–Qu–Vanstone（MQV）協定 意外如何發生：不雜湊共用秘密|TLS中Diffie–Hellman的歷史遺留問題|不安全的群參數 第12章 橢圓曲線 整數上的橢圓曲線|加法點和乘法點|橢圓曲線群 ECDLP問題 橢圓曲線上的Diffie–Hellman金鑰協商 NIST曲線|曲線25519 意外

如何發生：隨機性差的ECDSA|用另一條曲線破解ECDH 第13章 TLS TLS協議套件：TLS和SSL協議家族的簡單歷史 TLS握手協定|TLS 1.3的密碼演算法 TLS 1.3對TLS 1.2的改進：降級保護|單次往返握手|會話恢復 TLS安全性的優勢：認證|前向保密性 意外如何發生：不安全的憑證授權|不安全的伺服器|不安全的用戶端|實現中的缺陷 第14章 量子和後量子時代的密碼學 量子電腦的工作原理：量子比特|量子門 量子加速：指數加速和Simon問題|Shor演算法的威脅 Shor演算法解決因數分解問題|Shor演算法和離散對數問題|Grover演算法 為什麼製造量子電腦如此困

難 後量子密碼演算法：基於編碼的密碼|基於格的密碼|基於多變數的密碼|基於雜湊的密碼 意外如何發生：不明晰的安全水準|快進：如果太晚會發生什麼|實現問題

Omni-Channel商業模式研究 – 以美國、台灣服飾業為例

為了解決凱基電子憑證的問題，作者陶永益 這樣論述：

透過智慧型行動裝置，消費者得以隨時隨地展開其購物流程，實體與虛擬通路之間的界線將逐漸模糊甚至消失，無縫的購物體驗將有助於提升消費者的忠誠度與價值，而受到2020年Covid-19疫情的影響，前往實體通路的可能性大幅降低，許多人轉以數位的方式搜尋、瀏覽、購買商品，疫情後，實體門市再次開放，但隨著人們消費習慣的改變，線上線下都已納入其購物流程當中，全通路的發展速度將大幅提升，因此，全通路對於服飾業者是未來重要的發展趨勢之一。本研究以個案研究法為主，對於美國與台灣的服飾產業之全通路發展與現象進行探討、分析、歸納與統整。本研究結果發現美國與台灣雖然在零售、電子商務的發展上有較相似的歷程，但在全通路的

發展上，美國服飾業者於全通路的策略發展上較為全面且多元，而台灣目前僅位於全通路的起步階段，因此針對全通路發展策略上之差異，本研究對台灣的服飾業者在未來發展的方向上提出實務建議，期望未來台灣服飾產業的全通路發展將更加快速與豐富。