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國立彰化師範大學 電機工程學系 陳財榮所指導 林耀陞的 擴增動態身份驗證系統之開發及應用 （2021），提出signature信用卡等級關鍵因素是什麼，來自於擴增、驗證碼、金鑰、憑證、資訊安全、全球定位系統。

而第二篇論文國立政治大學 經濟學系  許志義、毛維凌所指導 洪宜琳的 以機器學習預測短期比特幣價格之研究 （2017），提出因為有 金融科技、區塊鏈、密碼貨幣、比特幣、擴容方案、增生少數合成技術、事後預測、機器學習、決策樹、貝氏網路、支援向量機的重點而找出了 signature信用卡等級的解答。

最後網站樂天信用卡介紹則補充：該如何選擇國際發卡組織呢？ · MasterCard. MasterCard: 鈦金卡 (Titanium) · Visa. Visa: 御璽卡 (Signature) · JCB. JCB: 晶緻卡 (Precious) ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了signature信用卡等級，大家也想知道這些：

擴增動態身份驗證系統之開發及應用

為了解決signature信用卡等級的問題，作者林耀陞 這樣論述：

自從有資訊系統平台以來，軟體開發者針對系統登錄的安全性，都是在研發強化密碼的複雜度，有些系統會在登錄畫面顯示出另一組驗證碼符號，讓使用者再登一次驗證碼。此種狀況帳號及密碼被竊取後很容易直接登錄，如果可以強化驗證碼的認證，一定可以降低系統被入侵的機會。目前網路系統在登錄帳號密碼時，都是透過單純的帳號與密碼登錄，驗證碼也是直接顯示在系統畫面上，沒有透過手機進行驗證碼加約定碼確認，此方式很容易造成登錄時遭偷窺或電腦中毒而帳號與密碼外洩造成資安問題。本研究主要探討是使用者與軟體系統業者設定好帳號、密碼、約定碼，結合Google的APP軟體(Google Authenticator)提供登錄者此次登錄

之驗證碼，再將驗證碼加約定碼，產生一組新的驗證碼，使用者可以在登錄畫面的驗證碼欄位輸入新的驗證碼，由於採用手機接收驗證碼再加入約定碼，因此使用者每次登錄的驗證碼都會不相同，如此可以強化系統，即使手機遺失時也不會有被入侵的機會。當登錄者登錄3次錯誤或1秒內有登錄超過2次以上即鎖住登錄功能，不讓使用者繼續登錄，系統會蒐集相關資訊包括GPS定位的Google Map地圖、實景圖及登錄者的住址、為避免在室內GPS定位不足時，可以透過程式設計擷錄到相關輔助資料包括電腦IP位置、電腦連線的ISP公司等，將此資訊存在後台資料庫也寄到管理者信箱，做為未來如有犯罪行為時的證據。綜觀本文安全機制主要是透過手機接收

驗證碼強化安全性，再增加一道約定碼的防護裝置，其次是驗證碼加約定碼的方式只有使用者知道，不易外洩。最後就是登錄錯誤超過三次，系統會蒐集GPS相關資訊提供給系統管理者，並且系統會停止使用者登錄等措施，如此就可以強化安全防護系統，因而特別適用於需高防護機制之金融機構或購物平台等之應用。最後，提出兩個實際案例：線上教學平台與人資管理系統，將應用的結果作為本論文貢獻依據。

以機器學習預測短期比特幣價格之研究

為了解決signature信用卡等級的問題，作者洪宜琳 這樣論述：

近來，金融科技蔚為顯學，破壞式創新正逐漸顛覆傳統金融業既有的面貌，其中的區塊鏈技術更是後起之秀，未來發展潛力不容小覷。區塊鏈技術是一種分散式帳本技術，藉由數位簽章及數位憑證實踐去中心化的核心思想；另一方面，市值第一大之密碼貨幣─比特幣頗受熱議，在過去八年來暴漲逾兩千萬倍，值得進一步探討與研析。本文首先探討區塊鏈技術的運作原理與應用，及公開金鑰密碼之概念，並釐清數位貨幣、虛擬貨幣及密碼貨幣之差異，矯正一般大眾對加密貨幣的錯誤認知；再者，比較市值前五大之密碼貨幣，並進一步探討其他文獻鮮少提及的擴容方案，包含閃電網路、隔離見證、軟分岔及硬分岔；最後比較世界上主要的密碼貨幣交易所，與台灣常見之代買代

賣平台。本文的研究方法為質化與量化分析並行，旨在預測短期比特幣之價格，藉由蒐集2013年4月至2018年5月之歷史資料，整合得出事後預測的結果。質化部分採用PEST分析法，並列舉金融市場上實際發生的案例，加以分析出影響比特幣價格漲跌的關鍵要素；量化部份採用增生少數合成技術完成資料前處理，再依是否發生突發事件，分為迴歸分析與機器學習兩個部分。迴歸分析中採用普通最小平方法，並將前一日比特幣之價格、流通供給量、Google搜索量納為解釋變數，得出MAPE為3.96%，預測能力為高度精確；機器學習則採用決策樹、貝氏網路及支援向量機，分別預測比特幣價格之漲跌與變動幅度，實證結果有三：一為預測漲跌之準確度

普遍高於預測變動幅度，二為採用100％訓練、100％測試的準確度普遍高於70％訓練、30％測試，三為若採用100％訓練、100％測試則準確度最高為決策樹，但若採用70％訓練、30％測試則支援向量機為第一首選。

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