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sql保留字的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦蔡穎,茆政吉寫的 2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運） 和盛洋李華峰的 墨守之道：Web服務安全架構與實踐都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自千華數位文化 和人民郵電所出版 。
僑光科技大學 企業管理研究所在職專班 高文星、王以莊所指導 許菀庭的 使用大數據技術建構飯店業商業智慧模型 ─ 以中部某飯店為例 （2019），提出sql保留字關鍵因素是什麼，來自於大數據分析、商業智慧、顧客關係管理、飯店業。
而第二篇論文國立高雄科技大學 運籌管理系 陳彥銘所指導 蘇甲辛的 應用決策樹預測傳統通路銷售潛力之研究-以雲嘉地區傳統菸酒零售通路為例 （2018），提出因為有 傳統通路、銷售潛力、資料探勘、決策樹的重點而找出了 sql保留字的解答。
2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運）
為了解決sql保留字 的問題，作者蔡穎,茆政吉 這樣論述：
◎主題式架構‧重點觀念快速吸收 為因應各種考試，特別將計算機概論中的重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫，期能有事半功倍的成果。課文部份將考試重點的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式條列呈現，並於各章最前面特別編寫「課前提示」，提醒本章重點觀念，完整建立重點內容架構，易於學習及記憶背誦，掌握正確準備方向。 ◎名師精選試題‧自我實力大提升 名師針對各單元重點，精選相關試題，並逐條詳解，生硬的理論經過名師詮釋後，變得淺顯易懂。讀完課文之後即可自我檢測，藉以測試學習成果，同時加深考點記憶、迅速瞭解考試題型及試題要點，逐步增加應考實力。 ◎最新試題與解析‧命題趨勢輕
鬆掌握 書末收錄試題及解析，保證時效最新、解析最精、收錄最全，歷年試題的統整，利於掌握考試最新脈動與命題方向。本書將106～110年試題一網打盡，毫不保留，經過名師詳解，類似的題目再出個一百次，也不害怕！輕鬆學習、快速理解，掌握命題趨勢，必定能在考場所向披靡！ 作者的話 計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 1.數字系統：
bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍芽）。 3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計
中的基本定義亦是常見的試題。 4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 除了基本分數一定要掌握外，掌握命題趨勢則是更上一層樓的關鍵。從今年題目來分析，可以發現目前主流的雲端運算亦影響出題方向，所以對於雲端運算的基本定義、服務類型等必須熟記，另外隨之而來的資料庫、資訊安全、網路等考題比重亦比往常提升。 近年在資訊安全相關題目比重較往常提升，另
外除了基本的資安定義、攻擊類型外，亦有針對攻擊的細部運作與新型攻擊的類型涵蓋入考題中，因此除了以往認識資安的基本攻擊名詞外，未來這些攻擊的基本運作方式亦要特別留意。此外，連資安的認證規範（ ISO 27001、ISO 27002）亦開始出現在考題中，這部分是在準備資訊考科時基本教科書比較難涵蓋的範圍。因此，除了在基本教科書的熟讀外，亦要分配部分時間掌握目前資訊流行議題的方向，方能更上一層樓。 有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！
使用大數據技術建構飯店業商業智慧模型 ─ 以中部某飯店為例
為了解決sql保留字 的問題，作者許菀庭 這樣論述：
根據交通部觀光局統計，觀光旅館的家數從2014年的112家成長到2019年的128家，並且還在持續成長中，在市場無太大改變的狀況下，導致飯店業面臨泡沫期，如何與其他業者競爭成為每家飯店業者最大的問題。在過去，企業獲得訂單時大多透過紙本進行紀錄，雖然保留了最原始的資料，卻無法將其進行分析與運用，導致寶貴的資訊不僅占空間，且無法提供決策者任何決策參考依據，而現今為大數據時代，透過資訊技術可快速收集大量的交易數據，企業可藉由收集每日之交易紀錄，經過資料前置處理、資料倉儲的建立後，進行各種大數據分析，並藉由分析結果快速得到決策者需要的資訊。本研究則透過建構資料倉儲後，針對各維度透過OLAP進行年度客
戶種類分析、散客年度各季分析、散客年度各月分析、商務客戶年度各季分析、商務客戶年度各月分析、團體客戶年度各季分析、各年度假日入住分析、各年度特殊假日入住分析、各年度入住狀態分析、各年度入住星期分析、各年度住房天數分析、入住狀態有無訂金分析、客戶種類狀態分析、客戶種類住房天數狀況分析、各房種訂房客戶種類分析等15項分析，藉由分析結果進行顧客關係管理與建構商業智慧模型，並將分析結果提供給飯店決策者作為決策參考依據。
墨守之道：Web服務安全架構與實踐
為了解決sql保留字 的問題，作者盛洋李華峰 這樣論述：
近年來，資訊技術的廣泛應用極大地促進了社會進步，也方便了人們的工作和生活，隨之而來的網路安全問題日益突顯。如何構建安全可靠的網路環境，如何與時俱進地把新技術納入網路安全防護的實踐當中，成為網路安全工作者的重要課題。 本書聚焦於 Web 服務常用的安全技術，以案例形式展示 Web 服務所面臨的威脅，並給出了豐富多樣的解決方案。本書由淺入深地介紹了 Web 安全的相關主題，包括 Web 應用程式基礎理論、Web伺服器與負載均衡、HTTPS和CDN的安全問題、Web服務的安全因素、如何保護Web服務、WAF原理與實踐、Web日誌審計、蜜罐技術、大資料時代的Web安全、網路安全解決方案等內容。 本
書適合網路安全領域的研發人員、運維人員、高校師生、培訓機構等群體閱讀參考。 盛洋，新浪網高級安全與開發工程師，長期從事企業資訊系統開發與嵌入式系統開發。在進入互聯網資訊安全領域之後，他將企業級資訊安全工程方法與對嵌入式系統高性能的要求融入互聯網安全資訊系統的開發實踐中，深度參與了互聯網企業雲服務防護實踐和安全資訊系統的構建。他還是《安全客》季刊的作者，FreeBuf安全智庫指導專家顧問及“年度作者”。他也是一名活躍的技術博主，運營公眾號“糖果的實驗室”。 李華峰，資訊安全顧問和自由撰稿人，FreeBuf安全智庫指導專家顧問，多年來一直從事網路安全滲透測試方面的研究工作，在網
路安全部署、網路攻擊與防禦以及社會工程學等方面有十分豐富的教學和實踐經驗。他還是一位高產的技術作者，已出版多本原創著作和譯著，為學界和業界的網路安全教學和實踐提供了助力。他經常通過公眾號“邪靈工作室”給大家分享圖書相關的資料和實用的技術指南。 第1章 初探門徑 ——Web應用程式基礎理論 1 1．1 Web應用程式是怎樣煉成的 1 1．2 程式師是如何開發Web應用程式的 6 1．2．1 Web程式的分層結構 7 1．2．2 各司其職的程式師 8 1．3 研究Web應用程式的“利器” 11 1．3．1 黑盒測試類工具 11 1．3．2 白盒測試類工具 13 1．4 小結 1
4 第2章 登堂入室 ——Web伺服器與負載均衡 15 2．1 羅馬不是一天建成的 15 2．2 眾人拾柴火焰高——集群技術 17 2．2．1 集群技術的核心——負載均衡演算法 18 2．2．2 實現負載均衡的設備 19 2．2．3 集群的高可用性 21 2．2．4 負載均衡設備的部署 22 2．2．5 集群擴展實例 23 2．3 用LVS實現負載均衡 25 2．3．1 DR模式 26 2．3．2 TUN模式 26 2．3．3 NAT模式 27 2．3．4 FULL NAT模式 28 2．4 保證負載均衡設備的高可用性 28 2．5 基於OpenResty的負載均衡方案 32 2．6 使用T
OA溯源真實IP 33 2．7 小結 34 第3章 禍起蕭牆 ——HTTPS和CDN的安全問題 35 3．1 伺服器與流覽器溝通的橋樑——HTTP 35 3．1．1 HTTP的工作原理 36 3．1．2 HTTP的缺陷 37 3．2 以安全為目標的HTTPS 38 3．2．1 HTTPS的工作原理 38 3．2．2 針對HTTPS的攻擊 39 3．2．3 HSTS的工作原理 40 3．2．4 針對HSTS的攻擊 41 3．3 CDN相關的概念 43 3．3．1 HTTP範圍請求 45 3．3．2 DDoS攻擊 47 3．3．3 放大攻擊 47 3．4 RangeAmp攻擊 48 3．4．1
小位元組範圍（SBR）攻擊 49 3．4．2 重疊位元組範圍（OBR）攻擊 50 3．5 小結 52 第4章 四戰之地 ——Web服務的安全因素 53 4．1 Web服務所面臨的威脅 53 4．2 Web服務安全的外部環境因素 54 4．2．1 作業系統的漏洞 55 4．2．2 伺服器應用程式的漏洞 66 4．2．3 Docker的缺陷 69 4．3 Web服務安全的內部代碼因素 71 4．3．1 常見的Web程式漏洞 71 4．3．2 Web漏洞測試程式（以PHP DVWA為例） 73 4．3．3 命令注入（Shell Injection）的成因與分析 76 4．3．4 檔包含漏洞的分析與
利用 82 4．3．5 上傳漏洞的分析與利用 88 4．3．6 跨站請求偽造漏洞的分析與利用 92 4．3．7 XSS的分析與利用 96 4．4 Web服務安全檢測工具（靜態代碼審計和動態檢測） 100 4．4．1 資訊搜集工具 100 4．4．2 漏洞掃描工具 102 4．4．3 Web安全掃描工具 103 4．4．4 代碼審計工具 104 4．5 小結 105 第5章 道高一尺 ——如何保護Web服務 106 5．1 WAF基礎知識 107 5．1．1 WAF簡介 107 5．1．2 反向代理機制 108 5．1．3 DDoS防護與WAF的區別 110 5．1．4 反爬蟲防護與WAF的區
別 110 5．1．5 WAF的工作原理 110 5．2 Lua語言基礎 115 5．2．1 Lua保留字 115 5．2．2 變數與資料結構 115 5．2．3 控制結構 116 5．2．4 函式宣告與調用 117 5．2．5 規則運算式 121 5．3 WAF的規則編寫 122 5．3．1 XSS攻擊攔截正則 122 5．3．2 SQL注入攔截正則 123 5．4 高級攔截過濾規則 124 5．5 WAF的日誌分析技術 126 5．5．1 C模組日誌擴展模組 126 5．5．2 Lua的UDP日誌發送 129 5．5．3 Kafka日誌收集 130 5．5．4 在Conf中配置Syslog
日誌輸出 130 5．5．5 基於log_by_lua階段實現日誌轉發 131 5．6 閘道型WAF系統 132 5．6．1 安裝OpenResty 133 5．6．2 安裝Lapis 133 5．6．3 創建Lua Web應用 133 5．6．4 Lor框架 135 5．6．5 Orange閘道 136 5．6．6 在雲環境中部署Orange 140 5．6．7 Apache APISIX閘道 144 5．7 流量鏡像與請求調度 147 5．7．1 流量鏡像與蜜罐系統的聯繫 147 5．7．2 配置邏輯 148 5．7．3 動態切換上游（蜜罐） 149 5．8 動態跟蹤技術 151 5．8．
1 保證閘道的安全性 151 5．8．2 動態跟蹤技術 152 5．9 小結 153 第6章 魔高一丈 ——WAF可以讓我們高枕無憂嗎 154 6．1 入侵者如何檢測WAF 154 6．1．1 網站有無WAF保護的區別 154 6．1．2 檢測目標網站是否使用WAF 155 6．1．3 檢測目標網站使用的WAF產品 158 6．2 入侵者如何繞過雲WAF 161 6．3 常見的WAF繞過方法 163 6．3．1 利用WAF的檢查範圍 164 6．3．2 WAF與作業系統的解析差異 165 6．3．3 利用WAF與伺服器應用程式的解析差異 170 6．3．4 編解碼技術的差異 172 6．3．
5 其他常用方法 175 6．4 小結 176 第7章 有跡可循 ——Web日誌審計 177 7．1 Web服務的日誌聚合 178 7．1．1 KafkaCat安裝 178 7．1．2 Nginx和OpenResty日誌配置 179 7．1．3 用KafkaCat發送日誌 180 7．2 Kafka資料佇列服務安裝 180 7．2．1 Kafka安裝與配置 180 7．2．2 Zookeeper安裝與配置 184 7．2．3 創建索引並測試 186 7．3 NxLog 187 7．3．1 NxLog安裝 187 7．3．2 NxLog配置 187 7．4 Graylog 189 7．5 日誌
自動化取證分析 198 7．6 小結 204 第8章 太公釣魚，願者上鉤 ——蜜罐技術 205 8．1 蜜罐技術簡介 205 8．2 蜜罐的部署 208 8．2．1 Python環境安裝 208 8．2．2 安裝PIP 208 8．2．3 安裝VirtualEnv 208 8．2．4 創建Python虛擬環境 208 8．2．5 安裝OpenCanary 209 8．2．6 蜜罐系統組態管理 209 8．2．7 蜜罐服務分析 209 8．2．8 啟動蜜罐系統 214 8．3 常見的蜜罐服務 215 8．3．1 HTTP 216 8．3．2 FTP 217 8．3．3 SSH 218 8．3．
4 Telnet 218 8．3．5 MySQL 219 8．3．6 Git 219 8．3．7 NTP 220 8．3．8 Redis 220 8．3．9 TCP 221 8．3．10 VNC 221 8．3．11 RDP 222 8．3．12 SIP 223 8．3．13 SNMP 223 8．3．14 Nmap 224 8．3．15 SYN探測 225 8．3．16 FIN 225 8．3．17 XmasTree 226 8．3．18 Null 227 8．3．19 MSSQL 228 8．3．20 HTTPProxy 228 8．4 虛擬蜜罐技術與擴展 229 8．5 蜜罐運維管理 2
34 8．6 蜜罐流量監聽技術與實現 236 8．6．1 基於C與Pcap實現的流量分析工具 236 8．6．2 創建蜜罐監聽 237 8．6．3 編寫Makefile 239 8．6．4 核心API解析 239 8．6．5 資料來源外掛程式 243 8．6．6 過濾外掛程式 245 8．6．7 日誌輸出外掛程式 246 8．7 用交換機埠聚合技術實現蜜罐部署 247 8．7．1 交換機埠聚合與蜜罐VLAN劃分 247 8．7．2 單物理網卡與多IP蜜罐實例監聽 248 8．7．3 案例1：捕獲內網服務發起的掃描行為 248 8．7．4 案例2：勒索病毒軟體監控 249 8．7．5 收集攻擊p
ayload資料 249 8．7．6 日誌中心與威脅報警 250 8．7．7 蜜罐系統的監控與運維 251 8．8 小結 252 第9章 眾擎易舉 ——大資料時代的Web安全 253 9．1 正常URL與惡意URL 254 9．2 傳統的惡意URL檢測方法 256 9．3 當URL檢測遇上機器學習 257 9．4 深度學習框架 258 9．5 URL的向量表示 259 9．6 基於LSTM的惡意URL識別模型 261 9．7 URL識別模型與WAF的結合 264 9．7．1 自動威脅日誌採集 265 9．7．2 Sklearn大資料環境 267 9．7．3 大數據建模實踐 269 9．8 小
結 271 第10章 步步為營 ——網路安全解決方案 272 10．1 通過命令注入漏洞進行滲透 273 10．1．1 攻防系統結構 273 10．1．2 DVWA的反彈Shell操作 275 10．1．3 日誌與資料中心 276 10．2 基於DSL的攔截檢查防禦 278 10．2．1 DSL與小語言OpenResty EdgeLang 278 10．2．2 基於OpenResty EdgeLang的攔截檢查 280 10．3 基於語義分析庫的威脅攻擊分析 282 10．3．1 語義分析原理 282 10．3．2 libInjection語義分析庫 283 10．3．3 開源語義分析庫的局
限 283 10．4 基於神經網路的威脅建模手段 284 10．4．1 規則泛化 284 10．4．2 資料神經網路 284 10．5 跟蹤Shell反彈執行進程 285 10．5．1 System動態跟蹤技術 285 10．5．2 OpenResty YLang語言 287 10．5．3 火焰圖與動態跟蹤 289 10．5．4 OpenResty YSQL語言 290 10．6 小結 292
應用決策樹預測傳統通路銷售潛力之研究-以雲嘉地區傳統菸酒零售通路為例
為了解決sql保留字 的問題，作者蘇甲辛 這樣論述：
台灣的啤酒市場競爭激烈，台灣菸酒公司的台灣啤酒市占率逐年下滑，雖然過去台灣菸酒公司雖然過去有很好的通路立基，但是仍然比不上外國品牌對通路長久下來的侵蝕，台灣菸酒公司必須提出有效管理傳統通路的措施，才能有效防止國內啤酒品牌之市占率逐漸被進口啤酒侵蝕。 台灣菸酒公司目前通路分級的依據，無任何銷售數據做為基礎。因此本研究希望能透過決策樹協助管理者判斷傳統通路的銷售潛力，透過決策樹的預測能協助供應商選擇有效益的傳統通路，擬定銷售策略的依據，確保銷售資源的投入能發揮最大效益，不同銷售能力的傳統通路應搭配不同的銷售資源。 本研究目的透過決策樹針對傳統實體通路做出具體的分級決策，研究變數為2017
年菸品銷售額、2017年啤酒系列產品銷售額、2017年烈酒系列產品銷售額、通路配合度、店家發展潛力共5項為本研究使用之變數，且能夠隨著不同時間的銷售資料即時調整零售通路的分級，並告訴決策者哪些店家值得公司投入資源。研究資料以2017年1月1日至2017年12月31日各店家的691筆有效銷售資料，店家發展潛力則由機關委員依相關指標將傳統店家分級。 研究結果發現總樣本數691筆資料中，有650筆的資料可以使用此決策樹達到正確分類，研究結果顯示分析相關因子以2017年烈酒系列產品銷售額為樹根節點，子節點則為2017年菸品銷售額、2017年啤酒系列產品銷售額、通路配合度。