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google play上架規範的問題，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
國立臺南大學 行政管理學系碩士班 曾憲立所指導 黃詩芸的 開放資料加值應用於政府防疫之個案研究－以口罩地圖為例 （2020），提出google play上架規範關鍵因素是什麼，來自於開放資料、口罩地圖、公私協力、資料治理、民主活動模型。
而第二篇論文國立臺灣大學 電機工程學研究所 郭斯彥所指導 田謹維的 軟體資訊安全自動化檢測技術研究與在物聯網上之應用 （2018），提出因為有 資安檢測、物聯網資安、檢測標準、行動App、設備韌體、容器虛擬化技術、靜態分析、動態分析、異常分析的重點而找出了 google play上架規範的解答。
開放資料加值應用於政府防疫之個案研究－以口罩地圖為例
為了解決google play上架規範 的問題，作者黃詩芸 這樣論述：
近年來開放政府（open governance）與開放資料（Open Data）已成為各國施政之趨勢，而臺灣也訂定了《政府資訊公開法》、《行政院及所屬各級機關政府資料開放作業原則》等一連串的政策與法規，只為創建良好的數位政府環境進而提升開放資料品質，並帶動民間創新資訊的加值服務，極大化資料所能創造的價值。本研究選定口罩地圖探討政府開放資料的使用情形，提出兩個研究問題：一、民間社群與政府在運用或產製開放資料的過程中，會遇到哪些的困難與挑戰；二、於此次政府與民間社群協力的案例中，因哪一些因素，才能造就政府與民間社群成功之關鍵。本研究為了解影響開放資料之推動及影響政府與民間社群公私協力之因素，以政
府資料生命週期概念搭配民主活動模型，參考在公民科技協力中所經常面對的管理、人才、社會之困境，作為題綱發想之基礎，並以受訪者資料提供者與資料使用者不同的身份，就協力的互動與過程進行訪談。本研究訪談的對象有：民間社群方製作口罩地圖的工程師；居中協調者唐鳳政委委員辦公室的專門委員，以及政府方負責產製資料集的衛福部健康保險署中高階主管；第一線口罩發放人員的中華民國藥局公會聯合會主任委員；災害防治與公私協力領域學者等7人。透過研究結果可發現：（1）資料的品質以及可取得性，為影響民間社群使用政府開放資料意願；（2）政府所產製的開放資料，礙於其保守的組織文化、上級長官的支持、涉及個資或敏感性的資料集或是法規
限制與人力財政等資源問題，影響產製或釋出資料集之意願；（3）意見回饋的部分，由於政府體系及業務劃分，負責資料集上架與管理的部門並非資料集產製的部門，因此當民眾按照資料上的負責人電話進行撥打時，往往無法順利找到了解資料集情形之承辦人員，導致民眾無法向政府進行資料的意見回饋等問題；（4）在公私協力的部分，成功之關鍵因素，主要有兩點，分別為：（1）由政府方具備相關知識背景的權勢者來擔任居中搭橋者的角色，媒合雙方的合作關係，降低雙方的溝通成本；（2）機關長官的支持與授權，賦予承辦人員極大的權力可自行裁決，不僅減低許多繁雜的行政流程，也可快速的就緊急應變情形作滾動式的修正。
軟體資訊安全自動化檢測技術研究與在物聯網上之應用
為了解決google play上架規範 的問題，作者田謹維 這樣論述：
物聯網系統應用愈趨增加，據國際市調組織統計物聯網裝置將於2020年來到200億的規模，其中因品質不佳衍生的資安攻擊威脅，是影響物聯網應用發展中最受關切的議題，各國政府及組織制定物聯網資安指南與檢測標準，協助提昇與保障物聯網系統資安，然而，如此規模龐大的物聯網裝置數量，傳統人力服務為主的檢測業務模式將不堪負荷，難以落實資安標準制定的初衷，因而產生資安自動化檢測之需求，有鑑於此，本篇論文探討資安自動化檢測技術研發，應用於物聯網資安標準檢測實證，具體而言，本文透過分析OWASP、UL 2900-2及NIST等國際物聯網資安檢測標準，依標準所述規劃檢測需求，據此建構逆向拆解、靜態分析、動態分析與異常
分析等檢測核心技術，建立3套自動化資安檢測工具：App資安檢測系統MAS(Mobile Apps Assessment and Analysis System)、韌體資安檢測系統UFO(Universal Firmware vulnerability Observer)以及容器資安異常行為偵測系統KubAnomaly(Kubernetes Anomaly Detection)，搭配驗測資料建構，設計準確性、標準涵蓋率及系統性能等評量指標，實證檢測於App、設備韌體及雲端容器應用等物聯網系統主要部件，主要研究成果包括：(1)以MAS系統實測15,000個Google Play與iTunes市集A
pp，並協助台灣公部門檢驗百餘款上架App資安品質，回報多數App至少帶有3項嚴重資安問題，(2)以UFO系統檢測237款市售物聯網產品韌體，發現2項台灣IP CAM產品潛藏未知後門漏洞，回報業者改善產品品質，(3)KubAnomaly以機器學習建立雲端容器資安威脅異常塑模與偵測機制，可整合於雲端容器管理平台Kubernetes，偵測準確率可達96%，實際應用於線上容器網站攻擊偵防，發掘多起來自中國、泰國及葡萄牙等地的資安攻擊。整體而言，資安自動化檢測工具的發展，有效檢驗物聯網業者產品資安品質，滿足國際資安檢測規範需求，提昇我國物聯網產業發展機會。