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國立臺灣科技大學 資訊管理系 吳宗成所指導 邱育亨的 基於網路流量架構之異常偵測機制 （2018），提出MRTG report關鍵因素是什麼，來自於分散式阻斷服務攻擊、機器學習、類神經網絡、卷積神經網絡。
而第二篇論文義守大學 管理碩博士班 黃永成所指導 林雋軒的 網管系統整合通訊軟體之設計與實作 （2017），提出因為有 監控系統的重點而找出了 MRTG report的解答。
基於網路流量架構之異常偵測機制
為了解決MRTG report 的問題，作者邱育亨 這樣論述：
近幾年以來網路的攻擊事件層出不窮，並且出現的頻率越來越頻繁，不管是政府機關網站、電商平台、甚至是銀行網銀平台，都是經常性常被網路攻擊的對象。現行最常被用來發動攻擊的種類為分散式阻斷服務攻擊(DDoS)，此攻擊方式不管是針對網站也能對電子郵件主機以及DNS主機做惡意攻擊，各種遭受攻擊影響的程度可大可小，小則造成服務異常變慢；大則造成服務中斷，倘若仰賴網路為主要收入來源的企業，那可會損失慘重。在本篇論文中，我們提出了兩種方法用於偵測網路流量異常的判斷，分別是流量門檻職實驗法及機器學習流量監控判斷法，這個系統可以有效的從網路流量中識別異常攻擊流量。於方法一，流量門檻職實驗法中使用Cold Star
t方法當預設參數，經由平均值及標準差做優化數據調整，於方法二中，從網路流量中提取卷積神經系統的特徵屬性，並通過使用人工神經網絡來訓練分類出模型。而實驗結果也證明了，使用機器學習作為異常流量判斷的檢測準確度優於使用傳統人工判斷檢測的準確度，且能降低人力等支出的額外成本。
網管系統整合通訊軟體之設計與實作
為了解決MRTG report 的問題，作者林雋軒 這樣論述：
資訊科技的發展日新月異，隨著企業服務e 化，網路系統架構日漸複雜，各類型網路設備需求量大增，網路管理人員的職責早已不再只是設定交換器、路由器、伺服器或者環境佈線，還必須確保網路系統運作是否正常、穩定。尤其網路設備彼此之間緊密配合，當某一節點出現狀況時，可能會導致一連串的服務中斷，繼而影響網路的使用效率網路服務的中斷可能造成重大影響，因此，如何在最短時間內讓網管人員獲得告警，以便在事發跡象發生時立即反應，降低可能的災情或損失。一般常見的監控設備告警通知方式，不外乎寄發email，或是於設備外加裝簡訊發送設備，透過SMS 簡訊通知。根據市調公司Retail TouchPoints 的報告指出，由
於現今網路世界的資訊量爆炸，垃圾郵件氾濫，導致民眾讀閱email 的頻率日漸下降，44％的電子郵件使用者平均一天只開啟電子郵件系統一到三次，可見透過郵件發送告警訊息，實不符合今日的需求。而SMS 簡訊則是有收費昂貴的問題，額外增加企業成本負擔。時至今日，LINE 在台灣已擁有超過1800 萬的用戶，尼爾森民調公布的2017 LINE使用行為研究調查中顯示，高頻率使用者一天讀取該程式的次數超過31 次，可見國人對於LINE 的高依賴度，在便利性及習慣性的考量下，LINE 實為告警訊息發送的最佳介面。本論文將經由API 程式的修改，將告警訊訊息發送至通訊軟體LINE，並透過IFTTT服務的串接，發
送免費告警簡訊。