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RBAC 設計的問題，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
RBAC 設計的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦葛明淞寫的 力抗暗黑：Azure資安天使的逆襲(iT邦幫忙鐵人賽系列書) 和易哥的 高性能架構之道：分布式、併發編程、數據庫調優、緩存設計、IO模型、前端優化、高可用都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和電子工業出版社所出版 。
國立臺北商業大學 資訊與決策科學研究所 楊東育、李興漢所指導 柯廷叡的 應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究 （2021），提出RBAC 設計關鍵因素是什麼，來自於流程稽核、異常檢測、深度學習、遞迴神經網路、長短期記憶神經網路。
而第二篇論文中央警察大學 資訊管理研究所 鄧少華、董正談所指導 王逸嵐的 區塊鏈於交通事故數位證據保全之應用 （2021），提出因為有 證據監管鏈、數位證據、區塊鏈、RBAC 模型的重點而找出了 RBAC 設計的解答。
力抗暗黑：Azure資安天使的逆襲(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決RBAC 設計 的問題，作者葛明淞 這樣論述：
鮮少的Azure資安中文書，透過電玩改編融入資安25+的安全技法，讓你更快入坑不停歇 ◎各技法篇章的暗黑電玩劇情，讓資安不無聊 ◎各篇章技術情境與基礎架構更有概念性了解 ◎各篇章透過簡易實驗示範，讓你一步步走出自己的活路 本書內容改編自第11屆iT邦鐵人賽Security組冠軍系列文章《麻瓜不敗！白魔法藍天煉金術》，安全的相反邊就是不安，在看我們與惡的距離時，閃過人性的黑暗，資安的相反邊儼然連結到駭客、暗網，都恰恰活躍在網路的世界。而自己也把玩Azure幾個年頭，一時興起與暗黑破壞神做了連結而誕生本書，內容列出的安全示範雖然只是Azure安全的一小塊，但萬事起頭難，希望
透過網路、身分、平台、主機與資料各個視角，而有一些小小概念基礎，之後無論Azure、AWS、GCP等其他雲端平台安全，都能有清楚的安全基準，進而實踐出屬於公司企業或個人的雲端平台安全道路。 本書重點 ◎初始篇章：網路安全 網路拋開細節定義，其實就是外對內或內對外相互傳遞回應交換的過程，洪流攻擊之廣，不僅僅只是國內，跨國更是常見，故選用DDoS及FrontDoor作為全域性安全角色，而Bastion、NSG、ASG及Firewall都視為生活日常必需品，不要輕忽了最基本的安全性。 ◎初始篇章：身分安全 除了在原萃的角色存取指派的基礎之外，對於雲端平台原有的服務上再塗上一層薄
薄的加值服務，讓你的零信任機制可以更為落實，搭配應用程式防護，無論是防範未然或是事後追查，都有更全面的保障。 ◎中間章程：平台安全 一切服務根基發展好壞與否，都與無名英雄居住平台有強烈連結，透過兩大支柱：「合規原則」讓平台面對到多元的企業情境，都能符合最適的健全體質；而另個強勢主力「資訊安全中心」除了自家雲端平台IaaS與PaaS，也照顧到其他雲與企業間的混合，不只有智慧偵測，主動的安全控制更是價值所在。最後搭配監視告警的IT日常，讓作業更完善。 ◎中間章程：主機安全 主機端點防護，自己腦中第一時間閃過防毒，然而現今世界早已無法因應，能越早預先準備、入侵偵測、自動化調查回應
等一連串的循環，才可能如此從容面對。而最後的一哩路，人為或天災讓主機保不住了，能否在損失風險最低的情勢下，核心服務仍可提供，已失去的至少不會洩密釀災。 ◎最終對決：資料安全 最終付出一切代價，就是為了擁有商業價值的東西得以保全，無論資料型態為何，都希望從原始碼製作，到新技術容器媒介，再到資料庫與儲存體，都可以讓每項關卡有庇護所保護著，而本身的加密工廠也受到重重保護，讓非法者拒於門外。
應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究
為了解決RBAC 設計 的問題，作者柯廷叡 這樣論述：
企業流程是營運核心價值，對企業而言，管理、制度、工作流程、開發等都有相對應的流程表現。流程會留下執行軌跡，也就是所謂工作日誌，傳統日誌分析仰賴逐步定點式檢測，除工作量大外，也只對固定內容報錯進行改進，許多未報錯的錯誤於流程系統中未被注意。本研究將採用深度神經網路(Deep Neural Network)中的遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks ,RNN)、適合時間序列資料的長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)方式進行建模，建置的模型會根據日誌內容預測接下來會發生的事情，由於本身文字並不能直接拿來訓練，於是在資料前處理的過程中，將使
用Label Encoding的方式將日誌文本轉換為鍵值，而建構的模型可以透過測試時的loss值異常升高來尋找可能異常的流程內容，也可以透過Decode後的實際日誌鍵與真實日誌鍵進行比對，藉此分析是流程異常或是判斷錯誤，作為改善流程的參考依據，模型中以該模型以LSTM模型有較佳的表現。另以VOLVO公司提供於9th International Workshop on Business Process Intelligence 2013的服務流程資料集進行分析，藉此做為驗證，其流程預測最終結果準確率71.57%，也意味可降低傳統逐筆檢查日誌的數量至28.43%，另延伸使用Kaggle上的系統流程
資料集來延伸測試該模型可應用於不同型態資料，並有一定效果預測及檢測異常。
高性能架構之道：分布式、併發編程、數據庫調優、緩存設計、IO模型、前端優化、高可用
為了解決RBAC 設計 的問題，作者易哥 這樣論述：
本書是一本理論聯繫實際的軟體架構設計指導書，旨在説明讀者完成高性能軟體系統的架構設計工作。書中涉及分散式、併發編程、數據庫調優、緩存、IO、前端性能優化等方面的理論知識，並在理論知識的基礎上推導其實踐技巧。本書最後還運用書中知識完成了一個實際軟體專案的架構設計工作。本書適合軟體架構師、工程師、學生閱讀，以幫助其完善軟體發展知識體系和提升其軟體架構設計能力。
區塊鏈於交通事故數位證據保全之應用
為了解決RBAC 設計 的問題，作者王逸嵐 這樣論述：
警察核心工作為治安與交通兩項，將資訊科技運用於交通事故，可有效提升警察工作效能，加速交通事故現場之偵查與重建。發生交通事故之機率，與車輛普及率提高有高度正相關，凸顯出交通事故數位證據保全之重要性提升，但目前卻甚少人著重於此。隨著時代技進步，Deepfake 技術可能被有心人士利用於交通事故之數位證據中，可能使證據喪失其證據能力，造成警方製作後續文件之不正確，嚴重影響民眾權益。依照錯誤的證據所製作的道路交通事故初步分析研判表，仍舊是不正確的，即使後續申請鑑定意見書，被隱藏的真相仍無法被發現。為了解決上述的困境，本研究將區塊鏈技術應用於交通事故數位證據之保全並結合雲端技術進行數位證據即時保存，開
發交通事故數位證據監管鏈，並藉由 RBAC 模型設定每一位使用者之權限。因交通事故處理涉及到警方、行車鑑定委員會以及法院等三方，故採聯盟鏈方式，提升警政合作效率，降低當相關交通事故報告之真實性出現爭議時，當事人、專業人員及警察須舟車往返法院當庭作證之法院程序成本。本研究使用區塊鏈技術來接收、儲存、維護和使用所收集的交通事故數位證據，能將每一個數位證據建造一個專屬的數位指紋，因此一個交通事故案件中具備多個數位指紋。透過比對即可了解何處被惡意更改，減少以大海撈針方式尋找，提升警方工作效率。