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另外網站結論也說明：要常更新：更新系統漏洞（譬如Windows的Windows Update），更新軟體漏洞（譬如Office的Office Update），更新病毒碼。 2.要定期掃毒：藉由防毒軟體所提供的排程功能， ...
這兩本書分別來自悅知文化 和知城所出版 。
國立臺北科技大學 資訊工程系 鄭有進、謝金雲所指導 張嗣岱的 一個將伺服器的硬碟狀態與網路速度結合至Robot Framework測試報表的工具 （2019），提出windows掃毒關鍵因素是什麼，來自於Robot Framework、自動化驗收測試、Disk、Network、Robot Framework report。
而第二篇論文國立成功大學 電腦與通信工程研究所 楊竹星所指導 張少懷的 基於機器學習技術之靜態PE格式惡意程式分類之研究 （2018），提出因為有 惡意程式分類、靜態分析、PE格式、機器學習、資料探勘的重點而找出了 windows掃毒的解答。
最後網站eScan V.10台灣總代理 防毒軟體、網路安全專家！則補充：不過若eScan可以在安裝完成後自動重新開機，並在windows的服務、隨開機啟動的程式 ... 筆者本次以P42.6GHz CPU、256MB記憶體的電腦來測試eScan，在eScan開始掃毒時， ...
200+免費資源懶人包
為了解決windows掃毒 的問題，作者Pseric 這樣論述：
史上最強！網路免費資源達人嚴選 通通不用錢！ 部落客、站長、網拍事業、工作室、SOHO族省錢必備工具 揪甘心！英文、繁/簡中文網路資源完全收錄，不再擔心看不懂 沒空找經營部落格的好工具嗎？無法開超級肥美的昂貴軟體嗎？沒錢買貴森森的應用程式嗎？本書收錄的免費資源徹底符合：應急、快速、免費三大原則，如果你沒錢、沒空、沒有好電腦，本書就是為你而生。 ★硬碟不夠大？跟家人共用電腦沒有隱私？那就把檔案、圖片、影片通通放雲端吧！ ★各種免費信箱、相簿、部落格、論壇、桌布、字型等，中/英文網站皆有，一步一腳印帶著你成功申請。 ★套裝軟體太貴買不起？無論是要掃毒、處理照片、設計網
頁…數不清的免費線上工具等著你來取用。 ★經營部落格所需工具何其多！無論是SEO、流量分析、網站監測、網頁素材、模板、文章轉貼工具等全部一次收錄，實用價值高且通通不用錢。 作者簡介 Pseric 2006年起便以WordPress架設部落格，撰寫一系列介紹免費網路資源等相關內容。接觸網路超過10年，熟悉如何應用各種免費資源。 免費資源網路社群站長www.freegroup.org/
一個將伺服器的硬碟狀態與網路速度結合至Robot Framework測試報表的工具
為了解決windows掃毒 的問題，作者張嗣岱 這樣論述：
Robot Framework是一個自動化測試的工具，其特色為以Keyword驅動撰寫腳本的方式，使得自動化測試的腳本更為貼近自然語言。而當自動化驗收測式失敗時，開發人員首先會閱讀腳本或是透過Selenium所提供失敗當下的快照與測試報表查詢錯誤發生的原因，但有時候卻無法從此類訊息中得知錯誤的原因為何，透過延長等待的時間，雖然可以確保元件可以在時限內出現，但是延長等待時間不僅未有效的解決問題發生的原因，也降低了腳本的可信度。本論文將伺服器端為Linux與Windows的硬碟空間、硬碟對於讀取或寫入請求所用時間的百分比和網路速度(Network)，透過Robot Framework的報表功能，
將伺服器端的資訊以互動式的折線圖呈現給測試人員，在自動化測試失敗時，測試人員可以透過可互動式折線圖判別當下執行的Keyword與伺服器的狀態，來排除測試腳本撰寫不穩定所造成的可能性。
SOEZ2u多媒體學園：Windows 7 使用手冊(影音教學DVD)
為了解決windows掃毒 的問題，作者新造數位 這樣論述：
SOEZ 2U 互動式多媒體影音教學DVD 全新改版，綜合動態教學、上機練習、互動練習、互動測驗、學習評量、學習成果的六大主題全方位學習。 動態教學：由大師親自設計，影音同步播放，外加旁白與註解，看清楚、講明白，讓你學透透。 上機練習：臨場感十足，開啟應用程式面對面操作。 互動練習：使用引導式練習方式，清楚提示，讓你動手實作親身體驗。 互動測驗：檢視自我成就，創造學習價值。 學習評量：Smart情意式互動評量系統，自動挑錯給建議。 學習成果：學習進度和成果一目了然，數位家教讓你帶回家。 學習步調隨你意：自家電腦就是完整的e-learning學習教室。 提
供原始範例、素材檔案，同步學習零誤差。 本教學光碟包含玩轉微軟最新作業系統Windows 7的重要內容： 總時間：18小時20分 動態教學：8小時50分 互動練習：4小時45分 互動測驗：4小時45分
基於機器學習技術之靜態PE格式惡意程式分類之研究
為了解決windows掃毒 的問題，作者張少懷 這樣論述：
近年來，惡意程式數量逐年提升、變異的速度也遠快於以往，對如今高度依賴電腦的人類社會所帶來的威脅與日俱增。過去惡意程式偵測系統主要仰賴特徵碼比對，隨著惡意程式的加速成長和隱匿技巧的進步，更新特徵碼資料庫所需要的人力與時間成本大幅增加。因此，機器學習技術被導入惡意程式偵測，從已知樣本中自動分析與學習潛在特徵，藉此對未知的程式進行預判。儘管機器學習的預測能力尚無法完取代人力，但卻能夠作為惡意程式偵測重要的一環。過去大多數應用機器學習於惡意程式辨識的研究，主要著重於惡意與非惡意的二元分類問題，近年來則開始有較多根據惡意程式家族的多元分類。本研究利用機器學習技術進行惡意程式與否及其種類的預測，比起二元
分類問題提 供了更細膩的預測訊息，相較於惡意程式家族的分類又更具實用價值的延續性。基 於數量規模高達 80 萬的惡意程式資料集，本研究為透過 VirusTotal 其打上惡意程式 種類標記。以靜態分析方式從樣本中提取大量特徵，並比較多個分類器模型的分類 性能表現。最後發現，Random Forest 模型不但在預測能力上略優於參考對象所使用 的 LightGBM 模型，達到 micro F1 分數 0.95 和 macro F1 分數 0.90 的成積，其模型訓 練時間亦僅需要對手的一半。本研究持續分析 Random Forest 模型對於各個惡意程式 類別的預測表現，並透過訓練資料集以外的惡
意程式樣本作為實例，證明本研究最 終訓練的預測模型，在實際場境中確實有能力辨識未知的惡意程式、以及預測其所屬的惡意程式種類。