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阿榮福利味Best!極簡好用免費軟體大補帖(附光碟)

為了解決VPN Gate 台灣的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：

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阿榮福利味：好用到爆的免費軟體大補帖(附光碟)

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通訊軟體端對端連線封包識別於犯罪偵查之應用

為了解決VPN Gate 台灣的問題，作者曾信富 這樣論述：

自網路快速發展並普及至社會大眾，通訊軟體的出現逐漸翻轉過往需依靠電話號碼辨識通話雙方，成為現代人主要的聯絡管道。然而在帶來便利的同時，在犯罪實務上通訊軟體也同樣成為犯罪者聯繫犯罪資訊的媒介。由於通訊軟體通常強調用戶的隱私性及安全性，因此常常在網路封包傳遞的過程中進行加密，但此舉反而造成刑案偵查人員無法藉由瞭解封包內容進而獲得案件重要跡證。在偵辦實務上發現，犯罪者常常利用通訊軟體進行語音通話，便是利用語音通話封包會進行語音編碼難以辨識加上在行動裝置不會留下相關跡證的特性，盡可能隱蔽自身犯罪事實。基於此前提之下，要利用封包來直接取得犯罪跡證是相當困難的；但從通訊軟體利用VoIP的通訊原理會建立端

對端連線的特性，仍可以藉由語音封包協助刑事偵查人員鎖定犯罪者的身分。為提升刑案偵查效率，協助員警在大量繁瑣的語音通話封包中，迅速找出可識別犯罪者身分的封包，本研究以模擬通話利用Wireshark進行九種通訊軟體的語音通話封包截錄，並藉由機器學習自動辨識語音封包，以追查通話對象。實驗證實在適當參數下，測試集分類結果precision為96%、recall為66%、F1-Measure為78%。此外，本研究另模擬三種特殊通話情況，測試不同通話情況下，各通訊軟體是否建立端對端連線，並利用機器學習模型進行識別，結果發現端對端連線在不影響連線速度品質的通話下，本模型僅需些微調整參數便可適用。本研究證明當

選擇適當特徵下，確實可以藉由機器學習的方法建立一個較為準確的分類模型，期望能將實務偵查過程逐步自動化，以便在更快時效內打擊犯罪。