moea_joint_essay 105年 [資訊] 資訊管理、程式設計

第二題

📖 題組：
簡答題：

📝 此題為申論題，共 2 小題

小題 (二)

請簡述巨量資料分析中集群分析(Cluster Analysis)之意義及其可能之應用。（6 分）

解釋集群分析為非監督式學習的一環，目的在將異質資料分群，使同群內資料相似度高、異群間相似度低。並給出商業或實務上的應用案例。

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意義：集群分析屬於機器學習中的「非監督式學習 (Unsupervised Learning)」技術。其目的是將一個資料集中的物件根據其特徵分組（即分為多個集群），使得「同一個集群內的物件彼此相似度極高」，而「不同集群間的物件相似度極低」。過程不需要事先給定資料的標籤。
可能之應用：

資訊安全的三個特性為機密性(Confidentiality)、完整性(Integrity)及可用性(Availability)，請說明這些特性，並列舉相關的技術或方法。（9分）

分別解釋機密性(只有授權者可讀取)、完整性(資料未遭竄改)、可用性(服務正常運作不中斷)，並列舉對應的常見資安技術，如加密、雜湊、備援等。

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機密性 (Confidentiality)：
- 說明：確保只有經過授權的使用者才能存取資料，防止機敏資訊外洩給未經授權的第三方。
- 技術與方法：對稱/非對稱式資料加密 (如 AES, RSA)、存取控制 (Access Control Lists, Role-Based Access Control)、多因素驗證 (MFA)。

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