OneDrive login的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

以安全為導向的電子商務架構之研究

為了解決OneDrive login的問題，作者孫勤昱 這樣論述：

本論文對電子商務中的安全問題進行了研究。我們認為安全威脅和漏洞是電子商務實現的主要障礙。因此，它促使我們調查電子商務的安全問題。我們的研究涵蓋三個安全方面：首先，我們針對電子商務的基本安全要求(即安全協議)來做調查。安全協議目標防止電子商務中，買賣雙方之間的交易損失。而數位簽章通常是一種對策。我們研究了一種數位簽章的技術，但在這一系列數位簽章方案中，我們發現了一個安全漏洞。此安全漏洞破壞了電子商務應用中的交易原則。接著，我們提出了一種改進方案來解決安全漏洞。結果表明，我們提出的方案在簽名長度、消息長度和計算成本方面實現了與不安全方案相同的計算水平。因此，我們的方案可以在不犧牲原始設計的成本效

益的情況下滿足數字簽名的基本安全要求。其次，我們研究並設計了雲存儲服務系統的安全協議，以支持電子商務中客戶和產品的數據處理。同時，服務提供商可以將自己的存儲空間出租給客戶，以提供不同類型的電子商務服務。我們提出的方案試圖在六個階段來解決註冊、認證、數據驗證和有條件的隱私保護。安全分析表明我們的方案可以抵禦潛在的攻擊。實驗結果表明，我們的計算成本滿足輕量級設計。特別是登錄和身份驗證階段僅花費 17.332 毫秒，我們的總通信開銷僅花費 5.07 MB。因此，只要有足夠的網絡頻寬，我們提出的方案就可以自信地應用於實際的實際情況。第三，我們的目標是人工智慧(AI)的隱私保護。人工智慧，例如深度/機器

學習，提供了一種不同的商業模式來尋找潛在客戶。我們提出了一種新穎的深度學習模型和安全推理方案，以保護神經網絡應用中的輸入、輸出和模型。我們通過補充編碼保護輸出隱私，並通過模型分區保護輸入/模型隱私。我們利用卷積神經網絡的固有特性來設計一種安全機制，而無需使用任何復雜的密碼學組件（例如 AES、DES、FHE等）。我們通過不同的數據集（狗和貓、X射線、乳腺癌、MNIST）進一步評估和比較不安全模型和我們的模型，發現我們的安全模型僅損失了大約 1 到4\%的準確度。然而，相對於使用複雜密碼組件的傳統保護機制，我們的安全模型顯著減少了所需的訓練時間；例如，小時單位減少到分鐘單位。因此，我們的方案更適

合實際應用。我們進行了廣泛的實驗並展示了結果，以證明我們提出的方案是安全的、非常有效的，並且非常適合電子商務中的實際應用。

針對行動裝置之服務組合引擎

為了解決OneDrive login的問題，作者彭彥肇 這樣論述：

如今，越來越多人正在使用像是Facebook、Twitter、Gmail這些受歡迎的網路服務。在這樣的情況下，支援那些需要OAuth、API key、multipart HTTP請求與回應的“進階網路服務”以及支援BPEL子程式，對於一般使用者導向的BPEL引擎而言非常實用。本篇論文提出一個支援“進階網路服務”與BPEL子程式的手機端輕量服務組合引擎，並透過擴展WSDL的方式達到組合“進階網路服務”與BPEL子程式的目的。