[架構師觀點] 資安沒有捷徑，請從根本做起!

以下為基於原文提煉並重構的 17 個可落地的資安問題解決案例。每一案皆包含問題、根因、方案、程式碼示例、效益指標與教學練習，便於實戰導入與能力評估。

Case #1: 以 Salt + Hash 徹底杜絕資料庫外洩導致的密碼外洩

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：B2C 網站需儲存與驗證使用者密碼。近期外部入侵導致資料庫可能被竊。管理層擔心一旦資料庫落入他人手中，使用者密碼將被還原，連帶引發多站重用的連鎖風險（帳號盜用、商譽受損）。
技術挑戰：如何在不儲存可還原密碼的前提下，仍能有效完成登入驗證，並保證攻擊者拿到資料庫也無法還原密碼。
影響範圍：所有註冊/登入流程、帳號安全、法規合規（個資保護）、事件應變成本。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 將密碼以明文或可逆加密存放，導致資料庫外洩時可直接取得密碼。
2. 對資安定位錯誤（當功能需求看待），未在設計階段導入不可逆雜湊策略。
3. 使用過時或不當雜湊（如 MD5、SHA1），易被彩虹表/暴力破解攻破。
深層原因：
- 架構層面：身分驗證/密碼處理設計未將「不可逆性」作為基本保障。
- 技術層面：缺少 Argon2/Bcrypt 等 KDF，且無鹽值（salt）與計算成本參數。
- 流程層面：缺少安全設計審查與強制性安全需求（負向表列）驗收。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採用經驗證的密碼雜湊演算法（如 Argon2id 或 Bcrypt），對每位使用者產生唯一鹽值（salt），可選擇加上伺服端「pepper」存於 KMS；登入時以相同演算法比對雜湊，系統不儲存可還原的密碼或可逆金鑰。
實施步驟：
1. 選定演算法與參數
  - 實作細節：Argon2id（timeCost=3、memoryCost=64MB 起）、每筆自動生成 salt；pepper 由 KMS 提供。
  - 所需資源：argon2 套件、KMS（AWS KMS 或 HashiCorp Vault）。
  - 預估時間：0.5 天。
2. 註冊流程改造
  - 實作細節：收到密碼後以 pepper+密碼進行 Argon2id 雜湊，僅存雜湊結果。
  - 所需資源：使用者資料表 schema 調整（hash 欄位）。
  - 預估時間：0.5 天。
3. 登入流程改造與舊密碼遷移
  - 實作細節：驗證時同參數再雜湊比對；如偵測舊格式則在成功登入後自動升級至新格式。
  - 所需資源：應用程式碼、資料庫 migration。
  - 預估時間：1 天。
關鍵程式碼/設定： ```javascript // Node.js 18 + argon2 (argon2id) import argon2 from ‘argon2’; import { getPepperFromKMS } from ‘./kms.js’; // 以 KMS 提供 pepper

const argonOpts = { type: argon2.argon2id, timeCost: 3, memoryCost: 65536, parallelism: 1 };

export async function hashPassword(plain) { const pepper = await getPepperFromKMS(); // 不落硬碟、不進版控 return argon2.hash(${pepper}:${plain}, argonOpts); }

export async function verifyPassword(plain, storedHash) { const pepper = await getPepperFromKMS(); return argon2.verify(storedHash, ${pepper}:${plain}); } // 實作範例：註冊時存 hash、登入時 verify

- 實際案例：文章指出「只儲存加鹽後的 Hash，驗證時再計算比對」，即可在資料庫外洩時避免密碼外洩。
- 實作環境：Node.js 18、argon2 v0.30+、PostgreSQL 15、AWS KMS。
- 實測數據：
  - 改善前：DB 外洩 = 密碼100%可被還原/濫用。
  - 改善後：DB 外洩 = 密碼因不可逆雜湊不可還原（僅能離線嘗試，成本高）。
  - 改善幅度：將因資料庫外洩導致的密碼直接外洩風險降為 0（設計目標）。

Learning Points（學習要點）
- 核心知識點：
  - 密碼不可逆雜湊（KDF）與 salt/pepper 概念與參數選擇。
  - 為舊資料提供安全升級遷移策略。
  - KMS 管理祕密避免落地。
- 技能要求：
  - 必備技能：基礎密碼學概念、後端程式設計、資料庫 migration。
  - 進階技能：KMS/Vault 整合、參數基準化與壓測。
- 延伸思考：
  - 可否引入密碼重用檢測（HIBP）與 2FA？
  - 資料庫外洩以外的端點（如攔截登入）如何防？
  - 如何監控離線破解風險（登入異常、憑證濫用）？
- Practice Exercise（練習題）
  - 基礎練習：用 Argon2 實作註冊/登入雜湊與驗證（30 分鐘）。
  - 進階練習：加上 pepper 與 KMS 讀取、舊資料自動升級（2 小時）。
  - 專案練習：打造完整帳號系統（註冊、登入、重設密碼、策略控制）（8 小時）。
- Assessment Criteria（評估標準）
  - 功能完整性（40%）：註冊/登入/重設流程正確，舊資料升級可用。
  - 程式碼品質（30%）：安全處理、錯誤處理、無敏感資訊落地。
  - 效能優化（20%）：合理 Argon2 參數且具壓測結果。
  - 創新性（10%）：加入風險分級、進階監控告警。

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## Case #2: 將資安從「功能驗收」轉為「品質要求」與負向表列驗收

### Problem Statement（問題陳述）
- 業務場景：專案以「功能通過測試案例」作為唯一驗收標準，忽略負向場景（未授權存取、壓力攻擊），事件發生後才補救。
- 技術挑戰：需將資安視為品質目標，在設計階段明確定義不可發生清單與品質門檻，並納入 CI/CD。
- 影響範圍：需求管理、驗收準則、開發流程、上線風險。
- 複雜度評級：中

### Root Cause Analysis（根因分析）
- 直接原因：
  1. 安全需求被當作「功能清單」，缺乏負向表列與品質門檻。
  2. 測試覆蓋僅限正向案例，無滲透/壓力/攻擊面測試。
  3. 缺乏設計初期的威脅建模與安全審查。
- 深層原因：
  - 架構層面：未將資安作為基線品質的一部分。
  - 技術層面：缺少自動化 SAST/DAST/SCA 與 Quality Gate。
  - 流程層面：Definition of Done 未包含資安條件。

### Solution Design（解決方案設計）
- 解決策略：制定資安品質需求（不可出現的行為清單）、導入威脅建模、在 CI/CD 追加 SAST/DAST/SCA 與阻擋門檻，將「品質內建」而非「測試補救」。

- 實施步驟：
  1. 制定品質需求與負向驗收
     - 實作細節：列出「不得出現」清單（未授權資料、未處理例外等）。
     - 所需資源：安全政策文件、審查會議。
     - 預估時間：1 天。
  2. 威脅建模與設計審查
     - 實作細節：以 STRIDE/LINDDUN 盤點風險，提出設計緩解。
     - 所需資源：威脅建模工作坊。
     - 預估時間：1 天。
  3. CI/CD 安全門檻
     - 實作細節：加入 SAST/DAST/SCA，設定失敗門檻。
     - 所需資源：GitHub Actions + CodeQL + ZAP。
     - 預估時間：0.5 天。

- 關鍵程式碼/設定：
```yaml
# .github/workflows/security.yml
name: security-pipeline
on: [push, pull_request]
jobs:
  codeql:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: github/codeql-action/init@v3
        with: { languages: javascript }
      - uses: github/codeql-action/analyze@v3

  zap:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: zaproxy/action-full-scan@v0.10.0
        with:
          target: 'https://staging.example.com'
          cmd_options: '-a'
# 實作範例：PR 若掃出高風險則阻擋合併

實際案例：文章明確指出品質是內建的、負向表列、需能承受攻擊/滲透測試。
實作環境：GitHub Actions、CodeQL、OWASP ZAP。
實測數據（建議追蹤指標模板）：
- 改善前：上線前僅正向案例驗收；滲透測試缺失。
- 改善後：每次 PR 必跑資安掃描，阻擋高風險議題。
- 改善幅度：逃逸缺陷率（Prod 發現/總缺陷）預期顯著下降。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：負向表列、威脅建模、Quality Gate。
技能要求：撰寫安全需求、CI/CD 整合掃描工具。
延伸思考：導入安全例外流程？如何量化品質（MTTR、缺陷密度）？
Practice Exercise：
- 基礎：撰寫一份負向表列與 DoD（30 分鐘）。
- 進階：在專案加 CodeQL+ZAP 門檻（2 小時）。
- 專案：建置完整 Secure SDLC 範本（8 小時）。
Assessment Criteria：
- 功能完整性：DoD/威脅建模/門檻落地。
- 程式碼品質：PR 被安全掃描守護。
- 效能優化：掃描時間與門檻平衡。
- 創新性：自動產生威脅模型工件等。

Case #3: 停止自製加密，改用公開驗證演算法與足夠金鑰長度

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：團隊以自製字元映射「加密」資料，認為他人無法還原；擔心外流時仍被破解。
技術挑戰：需改採公認安全演算法與足夠金鑰長度，確保安全性來自金鑰而非隱藏程式碼。
影響範圍：加解密模組、密鑰管理、相容性與合規。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 依賴安全透過隱匿（Security by Obscurity）。
2. 缺乏數學基礎與公開驗證的演算法。
3. 金鑰長度不足、模式不當（ECB）等實作錯誤。
深層原因：
- 架構層面：缺少標準密碼學組件與相容性規範。
- 技術層面：忽視 NIST/OWASP 建議演算法與參數。
- 流程層面：無外部審查與加密草率上線。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採用 AES-GCM（對稱機密性+完整性）、RSA/ECDSA（簽章）、ECDH（密鑰交換），金鑰與參數遵循標準，安全性來自金鑰保護。
實施步驟：
1. 演算法選型與介面穩定化
  - 實作細節：資料保密用 AES-256-GCM；簽章用 ECDSA P-256；交換用 ECDH。
  - 資源：Node.js crypto、libsodium、OpenSSL。
  - 時間：0.5 天。
2. 金鑰長度與模式基準化
  - 實作細節：AES-256、GCM 模式、隨機 IV、附加認證資料（AAD）。
  - 資源：密碼學基準文件。
  - 時間：0.5 天。
3. 程式庫替換與測試
  - 實作細節：以標準庫替代自製加密；單元測試+相容性測試。
  - 資源：CI 管線。
  - 時間：1 天。
關鍵程式碼/設定： ```javascript // Node.js AES-256-GCM 加解密 import crypto from ‘node:crypto’;

export function encrypt(plaintext, key32) { const iv = crypto.randomBytes(12); const cipher = crypto.createCipheriv(‘aes-256-gcm’, key32, iv); const enc = Buffer.concat([cipher.update(plaintext, ‘utf8’), cipher.final()]); const tag = cipher.getAuthTag(); return { iv, enc, tag }; // 傳輸時需攜帶 iv 與 tag }

export function decrypt({ iv, enc, tag }, key32) { const decipher = crypto.createDecipheriv(‘aes-256-gcm’, key32, iv); decipher.setAuthTag(tag); const dec = Buffer.concat([decipher.update(enc), decipher.final()]); return dec.toString(‘utf8’); } // 實作範例：以 GCM 確保機密性與完整性（避免 ECB 等危險模式）

- 實際案例：文章強調公開演算法+金鑰保護是信任來源，統計學與程式碼可讀性使土炮加密易被破。
- 實作環境：Node.js 18、OpenSSL 3。
- 實測數據：
  - 改善前：憑映射/自製算法，易被頻率分析等攻破。
  - 改善後：遵循標準演算法，安全性取決於金鑰保護。
  - 改善幅度：由不可量化的自製安全，提升至可審計/可驗證的標準安全。

Learning Points
- 核心知識點：AES-GCM、ECDSA/ECDH、金鑰長度與模式。
- 技能要求：正確使用標準加密 API、隨機性與 IV 管理。
- 延伸思考：何時使用對稱/非對稱？如何處理金鑰交換與輪替？
- Practice：
  - 基礎：以 AES-GCM 實作機密傳輸（30 分）。
  - 進階：加入 AAD 與完整性驗證（2 小時）。
  - 專案：替換舊有自製加密模組（8 小時）。
- Assessment：
  - 功能：可互通且正確解密。
  - 品質：IV 隨機、Tag 驗證。
  - 效能：延遲與吞吐測試。
  - 創新：自動化加密相容性測試。

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## Case #4: 以 KMS/HSM 進行金鑰與 Pepper 管理與輪替

### Problem Statement
- 業務場景：系統使用標準加密，但私鑰與 pepper 被硬編碼或配置檔外洩。
- 技術挑戰：需確保金鑰存在安全邊界，支援輪替、權限最小化與稽核。
- 影響範圍：所有需要金鑰的模組（加密、簽章、密碼 pepper）。
- 複雜度：高

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 金鑰寫入環境變數/檔案/程式碼庫。
  2. 缺輪替策略，長期使用同一把密鑰。
  3. 過寬的 IAM 許可導致濫權風險。
- 深層原因：
  - 架構：無祕密管理與明確信任邊界。
  - 技術：未使用 KMS/HSM API、無 envelope encryption。
  - 流程：缺乏定期輪替與稽核。

### Solution Design
- 解決策略：以 KMS/HSM 生成/儲存金鑰，應用程式僅做簽章/解密 API 呼叫；對大量資料採 Envelope Encryption；制定輪替與最小權限策略。

- 實施步驟：
  1. 建置 KMS 與 IAM
     - 細節：建立 CMK、限制到最小 IAM 原則、啟用 CloudTrail。
     - 資源：AWS KMS/IAM。
     - 時間：1 天。
  2. Envelope Encryption
     - 細節：用 KMS 生成 data key，明文只在 RAM、密文存 DB。
     - 資源：AWS SDK。
     - 時間：1 天。
  3. 輪替與稽核
     - 細節：設定自動輪替、kid 版本化、審計存取記錄。
     - 資源：KMS rotation、監控。
     - 時間：0.5 天。

- 關鍵程式碼/設定：
```javascript
// AWS SDK v3: Envelope Encryption 簡化示例
import { KMSClient, GenerateDataKeyCommand, DecryptCommand } from "@aws-sdk/client-kms";
import crypto from 'node:crypto';

const kms = new KMSClient({ region: 'ap-northeast-1' });
const keyId = process.env.KMS_KEY_ID;

export async function encryptWithDEK(plaintext) {
  const { Plaintext, CiphertextBlob } = await kms.send(new GenerateDataKeyCommand({
    KeyId: keyId, KeySpec: 'AES_256'
  }));
  const iv = crypto.randomBytes(12);
  const cipher = crypto.createCipheriv('aes-256-gcm', Buffer.from(Plaintext), iv);
  const enc = Buffer.concat([cipher.update(plaintext, 'utf8'), cipher.final()]);
  const tag = cipher.getAuthTag();
  // 存 enc/iv/tag + DEK 的 CiphertextBlob（密文）
  return { enc, iv, tag, dekCiphertext: Buffer.from(CiphertextBlob).toString('base64') };
}

export async function decryptWithDEK({ enc, iv, tag, dekCiphertext }) {
  const { Plaintext } = await kms.send(new DecryptCommand({
    CiphertextBlob: Buffer.from(dekCiphertext, 'base64')
  }));
  const decipher = crypto.createDecipheriv('aes-256-gcm', Buffer.from(Plaintext), iv);
  decipher.setAuthTag(tag);
  const dec = Buffer.concat([decipher.update(enc), decipher.final()]);
  return dec.toString('utf8');
}
// 實作範例：應用程式無需保管主金鑰

實際案例：原文強調「安全性來自金鑰保護」，金鑰管理是信任核心。
實作環境：AWS KMS、Node.js 18。
實測數據：
- 改善前：金鑰/pepper 容易外洩，無稽核。
- 改善後：金鑰不落地、可輪替、可稽核。
- 改善幅度：金鑰外洩風險大幅降低；合規性提升。

Learning Points

核心知識點：KMS/HSM、envelope encryption、輪替與權限最小化。
技能要求：雲服務 IAM、SDK 程式設計。
延伸思考：離線情境如何運作？多雲/混合雲如何統一？
Practice：
- 基礎：呼叫 KMS 生成與解密 data key（30 分）。
- 進階：把 pepper 改為 KMS 取用（2 小時）。
- 專案：為敏感欄位導入 envelope encryption（8 小時）。
Assessment：
- 功能：加/解密正確，可輪替。
- 品質：權限最小化、稽核可查。
- 效能：延遲/吞吐量測。
- 創新：自動化 key rotation 協調。

Case #5: 以 JWT 實作分散式無狀態 Session

Problem Statement

業務場景：A 服務完成登入，B/C/D 服務需信任其登入狀態。同步會話或每次跨服務查詢導致高延遲與瓶頸。
技術挑戰：在分散式架構下，降低跨服務通訊，仍能維持安全與可驗證性。
影響範圍：身份驗證、跨服務通訊、延遲與吞吐。
複雜度：中

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 以集中式 session store 造成跨網路查詢開銷。
2. 缺簽章/驗證導致無法離線信任。
3. 缺過期/受眾/簽章者資訊，風險提升。
深層原因：
- 架構：無統一令牌標準。
- 技術：未善用簽章與 claims。
- 流程：未強制每請求驗證。

Solution Design

解決策略：採用 JWT + 非對稱簽章（RS256/ECDSA），各服務本地驗證簽章與 claims，避免頻繁跨服務查詢。
實施步驟：
1. Token 設計
  - 細節：iss/aud/sub/exp/nbf/jti/roles/dept 等。
  - 資源：JWT 標準、jose 套件。
  - 時間：0.5 天。
2. 登入簽發與 JWKS
  - 細節：Auth 以私鑰簽發；公開 JWKS 供各服務驗證。
  - 資源：Auth 服務、HTTP JWKS。
  - 時間：1 天。
3. 各服務本地驗證
  - 細節：快取 JWKS、每請求驗證簽章與 exp。
  - 資源：服務端中介層。
  - 時間：0.5 天。
關鍵程式碼/設定： ```javascript // 驗證：Node.js + jose（RS256 + JWKS） import { jwtVerify, createRemoteJWKSet } from ‘jose’;

const JWKS = createRemoteJWKSet(new URL(‘https://auth.example.com/.well-known/jwks.json’));

export async function requireAuth(req, res, next) { try { const token = (req.headers.authorization || ‘’).replace(/^Bearer\s+/i, ‘’); const { payload } = await jwtVerify(token, JWKS, { issuer: ‘https://auth.example.com’, audience: ‘api.example.com’ }); req.user = payload; next(); } catch (e) { res.status(401).json({ error: ‘invalid_token’ }); } } // 實作範例：每請求本地驗證，免呼叫 A 服務

- 實際案例：原文說明使用 JWT 可省去多數通訊成本，只剩計算。
- 實作環境：Node.js 18、jose 5.x。
- 實測數據：
  - 改善前：每請求跨服務查詢 10~50ms+。
  - 改善後：本地驗證 <1~2ms（計算）且可快取 JWKS。
  - 改善幅度：延遲可降一到兩個數量級（文章指出網路呼叫比本地計算慢數千倍）。

Learning Points
- 核心知識點：JWT claims、簽章、JWKS、iss/aud 驗證。
- 技能要求：中介層實作、金鑰發佈與快取。
- 延伸思考：如何處理登出/撤銷與長短存活令牌？
- Practice：
  - 基礎：建立 JWT 簽發與驗證（30 分）。
  - 進階：加入 JWKS 快取與失效處理（2 小時）。
  - 專案：分散式多服務整合（8 小時）。
- Assessment：
  - 功能：跨服務一致驗證。
  - 品質：簽章與時效驗證正確。
  - 效能：延遲與吞吐提升。
  - 創新：自動輪替 kid 支援。

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## Case #6: 每個請求都驗證 Token（別為效能省略驗證）

### Problem Statement
- 業務場景：為壓低 CPU 開銷，有些 API 省略 JWT 驗證，導致未授權請求可繞過。
- 技術挑戰：兼顧安全與效能，避免保護死角。
- 影響範圍：所有需保護的 API，可能造成資料外洩。
- 複雜度：低

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 認為簽章驗證耗 CPU 而省略。
  2. 錯誤相信「入口已驗證」即可信任後續。
  3. 無資安執行準則與抽象化中介層。
- 深層原因：
  - 架構：缺全域安全中介層。
  - 技術：無快取、無並行、缺硬體加速評估。
  - 流程：缺安全稽核與覆蓋檢查。

### Solution Design
- 解決策略：以中介層統一驗證所有敏感 API；驗證包含簽章、exp/nbf、aud/iss；對純公開資源可例外但需白名單化。

- 實施步驟：
  1. 建立全域中介層
     - 細節：統一 requireAuth，避免遺漏。
     - 資源：伺服器框架中介機制。
     - 時間：0.5 天。
  2. 效能優化
     - 細節：JWKS 快取、Keep-Alive、非同步化。
     - 資源：jose、快取層。
     - 時間：0.5 天。
  3. 例外控管
     - 細節：僅對無敏感資源放行，建立清單。
     - 資源：路由管理。
     - 時間：0.5 天。

- 關鍵程式碼/設定：
```javascript
// 快取 JWKS 並統一中介層，確保每次請求驗證
app.use('/api', requireAuth); // 對 /api 全線加護
// 對 /public 明確豁免（白名單）

實際案例：文章比喻收款點鈔，每張都檢查防偽；省略即成死角。
實作環境：同 Case #5。
實測數據：
- 改善前：部分 API 無保護，存在未驗證請求。
- 改善後：敏感 API 100% 覆蓋驗證。
- 改善幅度：未授權繞過風險降至可接受範圍；延遲增加極小，可接受。

Learning Points

核心知識點：零信任請求驗證、白名單管理。
技能要求：路由中介設計、效能與安全權衡。
延伸思考：可否用 WAF/API Gateway 進一步強化？
Practice：將現有 API 全面接入中介層（30 分）/ 加入壓測（2 小時）/ 完整專案標準化（8 小時）。
Assessment：覆蓋率、延遲、錯誤處理、例外清單治理。

Case #7: Token 生命週期管理（exp/nbf/jti/kid）與撤銷

Problem Statement

業務場景：令牌無過期/不可撤銷，洩露後長期有效；輪替金鑰時舊令牌驗證混亂。
技術挑戰：建立可靠的過期、撤銷、輪替策略。
影響範圍：登入/登出、攻擊面、相容性。
複雜度：中

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 無 exp/nbf/iat 等時間控制。
2. 無 jti，無法針對個別令牌撤銷。
3. 無 kid 與 JWKS，金鑰輪替困難。
深層原因：
- 架構：欠缺令牌治理。
- 技術：無撤銷清單、無多金鑰支援。
- 流程：未設登出/撤銷流程。

Solution Design

解決策略：短存活 access token + 較長活 refresh token；access token 內含 exp/nbf/jti；建立撤銷清單與 kid 輪替。
實施步驟：
1. Token Schema 擴充
  - 細節：加入 exp/nbf/iat/aud/iss/sub/jti。
  - 資源：JWT 標準。
  - 時間：0.5 天。
2. 撤銷清單與登出
  - 細節：Redis set 存 revoked jti；登出即加入。
  - 資源：Redis。
  - 時間：0.5 天。
3. 金鑰輪替
  - 細節：kid header、JWKS 多把 key、逐步汰換。
  - 資源：Auth 服務。
  - 時間：0.5 天。
關鍵程式碼/設定： ```javascript // 撤銷與驗證示例 import Redis from ‘ioredis’; const redis = new Redis();

async function isRevoked(jti) { return await redis.sismember(‘revoked:jti’, jti); }

export async function requireAuth(req, res, next) { // … 先 jwtVerify 取得 payload if (await isRevoked(req.user.jti)) return res.status(401).json({ error: ‘revoked’ }); next(); } // 實作範例：登出 API 將 jti 加入 revoked 集合

- 實際案例：文章提到 JWT 基礎正確性與過期時間需驗證。
- 實作環境：Node.js 18、Redis。
- 實測數據：撤銷生效延遲 ~ 即時；輪替期間相容性由 kid 保證；風險期縮短至 access token 存活時間。

Learning Points：令牌治理、撤銷與輪替、短存活策略。
Practice/Assessment：同前案，加入撤銷測試與輪替演練。

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## Case #8: 導入集中授權（RBAC/PBAC/ABAC）取代各模組自訂

### Problem Statement
- 業務場景：每個功能自行實作權限，導致矛盾與遺漏（100 個功能僅 1 個漏檢就洩漏）。
- 技術挑戰：統一定義「你是誰、你能做什麼」的授權層。
- 影響範圍：所有 API 與頁面、資料外洩風險。
- 複雜度：中-高

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 授權規則分散、重複且不一致。
  2. 僅在 UI 或入口頁檢查。
  3. 共用 API/頁面未整合授權。
- 深層原因：
  - 架構：無統一授權模型。
  - 技術：缺標準授權框架。
  - 流程：無政策/規則審核。

### Solution Design
- 解決策略：採 RBAC（角色）或 ABAC（屬性）實作集中授權，統一在 API 層判定，搭配 JWT claims。

- 實施步驟：
  1. 定義授權模型與詞彙
     - 細節：角色/權限/資源/動作；或屬性（deptId、region）。
     - 資源：RBAC/ABAC 參考模型。
     - 時間：1 天。
  2. 框架整合
     - 細節：在 .NET 使用 Authorization Policy/Handler。
     - 資源：ASP.NET Core。
     - 時間：1 天。
  3. 規則測試
     - 細節：以單元測試驗證代表性情境。
     - 資源：測試框架。
     - 時間：0.5 天。

- 關鍵程式碼/設定：
```csharp
// ASP.NET Core 授權（ABAC 範例：部門只能看本部門）
builder.Services.AddAuthorization(options =>
{
    options.AddPolicy("DeptReadOwn", policy =>
        policy.Requirements.Add(new DeptRequirement()));
});

public class DeptRequirement : IAuthorizationRequirement {}

public class DeptHandler : AuthorizationHandler<DeptRequirement>
{
    protected override Task HandleRequirementAsync(AuthorizationHandlerContext context, DeptRequirement requirement)
    {
        var userDept = context.User.FindFirst("deptId")?.Value;
        var routeDept = (context.Resource as HttpContext)?.Request.RouteValues["deptId"]?.ToString();
        if (!string.IsNullOrEmpty(userDept) && userDept == routeDept)
            context.Succeed(requirement);
        return Task.CompletedTask;
    }
}
// Controller
[Authorize(Policy = "DeptReadOwn")]
[HttpGet("/departments/{deptId}/employees")]
public IActionResult GetEmployees(string deptId) { ... }
// 實作範例：統一授權判斷於伺服器端

實際案例：文章建議依賴成熟機制（RBAC/PBAC/ABAC/.NET Authorization）。
實作環境：.NET 8、ASP.NET Core。
實測數據：授權遺漏由分散（高風險）轉為集中（低風險），一致性提升。

Learning Points：RBAC/ABAC 概念與伺服器端授權。 Practice/Assessment：設計 5 條政策與測試，驗證跨頁/跨 API 一致性。

Case #9: 杜絕「只鎖前端」—強制伺服器端授權檢查

Problem Statement

業務場景：前端隱藏選單視為「已保護」，但使用者仍可直接呼叫 API 取得敏感資料。
技術挑戰：所有敏感資料必須於伺服器端再檢查授權。
影響範圍：後端 API、資料保護、稽核合規。
複雜度：低-中

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 安全只做在 UI。
2. 共用頁面/API 未覆蓋授權。
3. 缺標準授權中介層。
深層原因：
- 架構：無 API 中心化授權。
- 技術：無 claims 驗證。
- 流程：無黑盒/灰盒測試覆蓋。

Solution Design

解決策略：在 API 層強制授權，所有資料出口必經後端判斷；前端僅作 UX 限制。
實施步驟：
1. API 保護面盤點
  - 細節：標記敏感 API，要求授權中介層。
  - 資源：API 清單。
  - 時間：0.5 天。
2. 中介層套用
  - 細節：加入 requireAuth + requirePermission。
  - 資源：框架中介機制。
  - 時間：0.5 天。
3. 滲透測試
  - 細節：模擬直接呼叫 API，確認拒絕。
  - 資源：ZAP/Postman。
  - 時間：0.5 天。
關鍵程式碼/設定： ```javascript // Express：伺服器端授權 function requirePermission(scope) { return (req, res, next) => { const scopes = (req.user?.scope || ‘’).split(‘ ‘); return scopes.includes(scope) ? next() : res.status(403).json({ error: ‘forbidden’ }); }; }

app.get(‘/api/employee/:id’, requireAuth, requirePermission(‘employee.read’), async (req, res) => { /* 僅此處才回資料 */ }); // 實作範例：即使前端隱藏，未獲授權仍不得取得資料

- 實際案例：文章指出「很多網站只做 UI 權限，導致資料外洩」。
- 實作環境：Node.js、Express。
- 實測數據：黑盒測試直接打 API 前後對比；改善後未授權請求 100% 被拒。

Learning Points：伺服器端權限、出口把關。
Practice/Assessment：為 5 個敏感 API 加入授權，設計對應測試用例。

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## Case #10: 縮小攻擊面—以 API Gateway/Allowlist 收斂管道與資料外露

### Problem Statement
- 業務場景：多個服務各自對外，端點眾多，難以控管與稽核。
- 技術挑戰：以閘道與白名單策略統一曝露面，控制輸出欄位與方法。
- 影響範圍：API 拓撲、外部整合、稽核。
- 複雜度：中

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 外部觸達面過大。
  2. 缺乏一致的驗證/授權/速率限制。
  3. 回傳資料過度（Over-sharing）。
- 深層原因：
  - 架構：無統一入口。
  - 技術：缺欄位級過濾與變形能力。
  - 流程：無發佈/下架管制。

### Solution Design
- 解決策略：導入 API Gateway 統一入口，白名單允許端點與方法，稽核與欄位過濾（DTO/Projection）。

- 實施步驟：
  1. 建立 Gateway 與路由
     - 細節：僅暴露必要路由與方法。
     - 資源：Kong/NGINX。
     - 時間：1 天。
  2. 安全策略與轉換
     - 細節：速率限制、欄位過濾、遮罩。
     - 資源：Plug-ins 或上游 DTO。
     - 時間：1 天。
  3. 稽核與監控
     - 細節：集中記錄與告警。
     - 資源：ELK/CloudWatch。
     - 時間：0.5 天。

- 關鍵程式碼/設定：
```nginx
# NGINX Ingress 簡化示例
location /api/ {
  limit_except GET POST { deny all; }
  proxy_pass http://backend;
  # 加上 header 驗證/遮罩等（實際用 Gateway 外掛更完整）
}

實際案例：文章建議「收斂暴露管道，越小越好防護」。
實作環境：Kong/NGINX。
實測數據：對外端點數量下降、資料欄位最小化、攻擊面縮減。

Learning Points：攻擊面管理、欄位最少原則。 Practice/Assessment：將 3 個服務收斂到 Gateway，並新增速率限制與欄位遮罩。

Case #11: 以 JWKS 建立跨服務信任（A 簽發，B/C 驗證）

Problem Statement

業務場景：多服務架構中，B/C 須信任 A 的登入結果；不想每次呼叫 A 驗證。
技術挑戰：安全分發公鑰、支援金鑰輪替與快取。
影響範圍：身份驗證、金鑰治理、延遲。
複雜度：中

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 無法分發金鑰/輪替。
2. 每次驗證都回呼 A。
3. 無 kid 導致輪替中斷。
深層原因：
- 架構：缺 JWKS 發佈機制。
- 技術：無快取策略。
- 流程：輪替作業手冊缺失。

Solution Design

解決策略：A 服務發佈 JWKS（多把 key），B/C 使用 createRemoteJWKSet 下載快取，依 kid 選 key 驗證。
實施步驟：
1. A 服務建立 JWKS
  - 細節：/.well-known/jwks.json，包含 kid/use/kty/e/n。
  - 時間：0.5 天。
2. B/C 驗證整合
  - 細節：使用 jose createRemoteJWKSet，自動快取與輪替。
  - 時間：0.5 天。
3. 輪替演練
  - 細節：雙 key 過渡、灰度發布。
  - 時間：0.5 天。

關鍵程式碼/設定：

import { createRemoteJWKSet, jwtVerify } from 'jose';
const JWKS = createRemoteJWKSet(new URL('https://auth.example.com/.well-known/jwks.json'));
const verify = (token) => jwtVerify(token, JWKS, { issuer: 'https://auth.example.com' });
// 實作範例：kid 自動選擇匹配的公鑰

實際案例：文章提及使用簽章來避免服務間頻繁通訊。
實作環境：Node.js、jose。
實測數據：延遲下降；輪替不中斷；穩定性提升。

Learning Points：JWKS 與 kid、快取與輪替。 Practice/Assessment：實作 JWKS 與輪替演練腳本。

Case #12: 用數位簽章保證內容真偽（不可冒名發布）

Problem Statement

業務場景：需要對外發布公告/套件，防止他人冒名發布。
技術挑戰：需能驗證內容是否確為官方所簽署，且未被竄改。
影響範圍：對外溝通、供應鏈安全、法規信任。
複雜度：中

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 未簽章，無法驗證來源與完整性。
2. 密鑰保管不善。
3. 驗證流程缺失。
深層原因：
- 架構：缺簽發/驗證流程。
- 技術：無標準簽章工具。
- 流程：無金鑰管理策略。

Solution Design

解決策略：以私鑰簽章發布內容，提供公鑰校驗；密鑰放 KMS/HSM 管理。
實施步驟：
1. 金鑰生成與保管
  - 細節：RSA 3072 或 ECDSA P-256；公鑰公開。
  - 時間：0.5 天。
2. 簽章/驗證流程
  - 細節：每次發布都產生簽章檔與指紋。
  - 時間：0.5 天。
3. 自動化
  - 細節：CI 中自動簽章；下載頁面提供驗證指引。
  - 時間：0.5 天。

關鍵程式碼/設定：

# OpenSSL：生成金鑰、簽章與驗證
openssl genpkey -algorithm RSA -out priv.pem -pkeyopt rsa_keygen_bits:3072
openssl rsa -pubout -in priv.pem -out pub.pem
openssl dgst -sha256 -sign priv.pem -out file.sig file.txt
openssl dgst -sha256 -verify pub.pem -signature file.sig file.txt
# 實作範例：發布附帶 file.sig 與 pub.pem 或其指紋

實際案例：文章提及「只要妥善保管金鑰，附數位簽章即可防冒名發布」。
實作環境：OpenSSL。
實測數據：偽造發布被驗證流程阻擋；信任度提升。

Learning Points：內容真偽、簽章與驗證流程。 Practice/Assessment：為一段文字/檔案完成簽章與驗證自動化。

Case #13: 在不安全網路上安全交換資料（非對稱 + 混合加密）

Problem Statement

業務場景：雙方跨網際網路傳輸敏感資料，需要即便通道不可信也能保護。
技術挑戰：建立密鑰交換與端到端加密。
影響範圍：對外整合、跨域資料交換。
複雜度：中-高

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 明文傳送或僅仰賴弱 TLS 設定。
2. 無端到端加密。
3. 金鑰交換流程不安全。
深層原因：
- 架構：缺乏 E2E 設計。
- 技術：不熟混合加密與非對稱密鑰交換。
- 流程：金鑰分發與輪替缺失。

Solution Design

解決策略：用接收方公鑰加密對稱資料金鑰，再用對稱密鑰（AES-GCM）加密資料；或用 libsodium sealed box 方案。
實施步驟：
1. 金鑰交換
  - 細節：交換/發布接收方公鑰。
  - 時間：0.5 天。
2. 混合加密封裝
  - 細節：對稱加密資料+用公鑰封裝 DEK。
  - 時間：0.5 天。
3. 自動化與輪替
  - 細節：週期輪替公私鑰或使用 KMS。
  - 時間：0.5 天。
關鍵程式碼/設定： ```javascript // Node.js + tweetnacl（類 sealed box） import nacl from ‘tweetnacl’; nacl.util = require(‘tweetnacl-util’);

const receiverKeyPair = nacl.box.keyPair(); // 接收方持有私鑰

// 發送端：使用接收方公鑰與臨時私鑰加密 function encryptForReceiver(message, receiverPublicKey) { const eph = nacl.box.keyPair(); const nonce = nacl.randomBytes(24); const enc = nacl.box(nacl.util.decodeUTF8(message), nonce, receiverPublicKey, eph.secretKey); return { enc, nonce, ephPub: eph.publicKey }; }

// 接收端：用私鑰解密 function decryptFromSender({ enc, nonce, ephPub }, receiverSecretKey) { const dec = nacl.box.open(enc, nonce, ephPub, receiverSecretKey); return nacl.util.encodeUTF8(dec); } // 實作範例：端到端保護，通道不可信亦可

- 實際案例：文章提及「雙方妥善保管金鑰，即可在不安全環境安全交換資料」。
- 實作環境：Node.js、tweetnacl。
- 實測數據：竊聽者無法解密；輪替後相容。

Learning Points：混合加密、端到端概念、金鑰交換。
Practice/Assessment：雙方鍵值協議 + 安全交換與輪替演練。

---

## Case #14: 實證土炮加密不安全—頻率分析破解示範

### Problem Statement
- 業務場景：團隊以字元映射保護資料，認為安全。
- 技術挑戰：教育與驗證此法可被統計學攻破。
- 影響範圍：資料機密性、團隊安全觀念。
- 複雜度：低

### Root Cause Analysis
- 直接原因：
  1. 單表替換（Substitution）易被頻率分析破解。
  2. 缺隨機性與複雜度。
  3. 標準統計技術可還原映射。
- 深層原因：
  - 架構/技術：錯誤安全假設。
  - 流程：缺外部審查/教育訓練。

### Solution Design
- 解決策略：用簡單程式展示頻率分析可逼近原文，進而導入標準密碼學方案。

- 實施步驟：
  1. 蒐集樣本文本與密文頻率
  2. 建立排序映射嘗試還原
  3. 對比還原效果並教育團隊

- 關鍵程式碼/設定：
```python
# Python 頻率分析簡例
from collections import Counter
cipher = open('cipher.txt').read().lower()
plain_sample = open('novel.txt').read().lower()

def freq_map(s): return [c for c,_ in Counter([ch for ch in s if ch.isalpha()]).most_common()]

cmap = freq_map(cipher)
pmap = freq_map(plain_sample)
mapping = {c:p for c,p in zip(cmap, pmap)}

dec = ''.join(mapping.get(ch, ch) for ch in cipher)
print(dec[:1000])
# 實作範例：顯示可讀性提升，證明土炮不可用

實際案例：文章以「統計學」與電影模仿遊戲作為佐證。
實作環境：Python 3。
實測數據：示範還原度顯著；教育成效提升。

Learning Points：安全來自數學/金鑰，不是遮掩程式碼。 Practice/Assessment：對多段密文演示效果，撰寫教學報告。

Case #15: 部門資料域控（ABAC）—全系統一致的資料範圍

Problem Statement

業務場景：規範「部門主管只能看本部門」，但不同 API/頁面處理不一致，導致資料跨域外洩。
技術挑戰：將資料域規則落實到查詢層，避免遺漏。
影響範圍：查詢/報表/匯出功能。
複雜度：中

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 各 API 自行處理部門過濾。
2. 共用 API/頁面未統一過濾。
3. UI 層過濾導致可繞過。
深層原因：
- 架構：無全域資料域控機制。
- 技術：缺 EF Core Global Query Filter/Row Level Security。
- 流程：未測試跨功能一致性。

Solution Design

解決策略：以 ABAC 在後端資料查詢層強制域控，例如 EF Core Global Query Filter 或資料庫 RLS。
實施步驟：
1. 決定域控實作層級
  - 細節：應用層 Query Filter vs DB 層 RLS。
  - 時間：0.5 天。
2. 實作全域過濾
  - 細節：依 user.deptId 過濾。
  - 時間：0.5 天。
3. 驗證與回歸
  - 細節：全功能走查與測試。
  - 時間：1 天。

關鍵程式碼/設定：

// EF Core Global Query Filter
public class AppDbContext : DbContext {
public string CurrentDeptId { get; set; }
protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder) {
  modelBuilder.Entity<Employee>().HasQueryFilter(e => e.DeptId == CurrentDeptId);
}
}
// Middleware 設定 CurrentDeptId = User.Claims["deptId"]
// 實作範例：所有查詢自動套用部門過濾

實際案例：文章強調「規範夠通用才不易犯錯，別讓每個功能各自決定」。
實作環境：.NET 8、EF Core。
實測數據：跨 API/頁面一致性顯著提升，資料外洩風險下降。

Learning Points：ABAC/全域過濾/一致性設計。 Practice/Assessment：替 3 張表加全域過濾並通過回歸測試。

Case #16: 用自動化測試捕捉授權規格矛盾（A 放行/B 禁止）

Problem Statement

業務場景：規格允許訂出矛盾權限，導致實作上無法界定合法與否。
技術挑戰：在規格層與測試層杜絕矛盾與模糊地帶。
影響範圍：授權規則、設定管理、維運。
複雜度：高

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 缺全域授權規格語意（如 deny-overrides）。
2. 無自動化規格測試。
3. 規格變更未回歸驗證。
深層原因：
- 架構：授權語言/優先序未定義。
- 技術：無策略測試框架。
- 流程：規格與測試脫鉤。

Solution Design

解決策略：建立授權合成規則（如 Deny 優先）、以測試檔描述政策期望，CI 內自動驗證。
實施步驟：
1. 規則語意定義
  - 細節：明定 deny-overrides、策略合成行為。
  - 時間：0.5 天。
2. 測試範例集
  - 細節：列出常見衝突情境的期望結果。
  - 時間：0.5 天。
3. CI 驗證
  - 細節：PR 變更必跑政策測試。
  - 時間：0.5 天。

關鍵程式碼/設定：

// xUnit 授權規則測試雛形
[Theory]
[InlineData("Manager", "DeptA", "DeptA", true)]
[InlineData("Manager", "DeptA", "DeptB", false)] // Deny overrides
public void DeptPolicy(string role, string userDept, string targetDept, bool expected)
{
  var ctx = FakeAuthContext(role, userDept);
  var result = EvaluateDeptPolicy(ctx, targetDept);
  Assert.Equal(expected, result);
}
// 實作範例：政策變更必須通過測試才可合併

實際案例：文章指出規格矛盾是根因，非單純 bug。
實作環境：.NET 8、xUnit。
實測數據：矛盾配置在 PR 階段即被阻擋；上線風險下降。

Learning Points：政策合成語義、規格即測試。 Practice/Assessment：為 5 種衝突情境撰寫政策測試並接入 CI。

Case #17: 強化登入可信度—整合 TOTP 型二階段驗證（2FA）

Problem Statement

業務場景：僅密碼登入易受密碼外洩與填充攻擊影響。
技術挑戰：在現有登入流程加入 2FA，平衡安全與體驗。
影響範圍：登入流程、使用者體驗、支援成本。
複雜度：低-中

Root Cause Analysis

直接原因：
1. 單因子認證風險高。
2. 無一次性密碼驗證步驟。
3. 缺備援機制（備援碼/裝置遺失處理）。
深層原因：
- 架構：認證流程未模組化。
- 技術：無 TOTP/HOTP 支援。
- 流程：缺註冊與救援流程。

Solution Design

解決策略：採用基於時間的一次性密碼（TOTP），登入時除密碼外需輸入 6 碼；提供備援碼與裝置重綁機制。
實施步驟：
1. 啟用與綁定
  - 細節：顯示 QR（otpauth://），儲存加密後的 TOTP 秘密種子。
  - 時間：0.5 天。
2. 驗證流程
  - 細節：密碼正確後檢查 TOTP；允許時間漂移 ±1 窗格。
  - 時間：0.5 天。
3. 急救與撤銷
  - 細節：備援碼、裝置遺失撤銷/重綁。
  - 時間：0.5 天。
關鍵程式碼/設定： ```javascript // Node.js + otplib（TOTP） import { authenticator } from ‘otplib’;

export function generateTOTPSecret(user) { const secret = authenticator.generateSecret(); const uri = authenticator.keyuri(user.email, ‘ExampleApp’, secret); return { secret, uri }; // 顯示 QR 提供綁定 }

export function verifyTOTP(token, secret) { return authenticator.verify({ token, secret }); } // 實作範例：登入第二步驗證 TOTP ```

實際案例：文章舉例登入驗證（帳密 + 二階段驗證）是常見做法。
實作環境：Node.js、otplib。
實測數據：遭密碼洩漏時，攻擊者無 2FA 仍無法登入；帳號接管風險下降。

Learning Points：2FA 原理、註冊與救援流程。 Practice/Assessment：將 2FA 接入現有登入並寫 E2E 測試。

案例分類 1) 按難度分類

入門級：#6、#9、#14、#17
中級：#1、#2、#3、#5、#7、#10、#11、#12、#15
高級：#4、#8、#13、#16

2) 按技術領域分類

架構設計類：#2、#4、#5、#8、#10、#11、#16
效能優化類：#5、#6、#11（本地驗證取代網路）、#10（縮小曝露面）
整合開發類：#1、#3、#4、#5、#7、#12、#13、#15、#17
除錯診斷類：#14（破解示範）、#16（政策矛盾測試）
安全防護類：全部案例皆屬，但重點在 #1、#5、#6、#7、#8、#9、#12、#13、#15、#17

3) 按學習目標分類

概念理解型：#2、#3、#14（反例教育）、#12、#13
技能練習型：#1、#5、#6、#7、#8、#9、#10、#11、#15、#17
問題解決型：#4（KMS/HSM）、#16（政策矛盾）、#10（攻擊面收斂）
創新應用型：#11（JWKS 快取/輪替）、#13（端到端混合加密）

案例關聯圖（學習路徑建議）

建議先學
- 基礎心法：#2（資安即品質、負向表列）、#3（採用公開加密）、#14（土炮破解示範，建立正確心智）。
- 基礎實作：#1（Salt+Hash 密碼）、#5（JWT 無狀態 session）。
依賴關係
- #5 → #6：有 JWT 之後，學每請求驗證原則。
- #5 → #7 → #11：JWT 基礎 → 生命週期與撤銷 → JWKS 跨服務信任。
- #8 → #9 → #15 → #16：先有集中授權 → 伺服器端強制 → 資料域控一致 → 政策矛盾測試。
- #3 → #4 → #12/ #13：公開演算法心法 → 金鑰管理 → 簽章與端到端加密。
- #1 → #17：密碼基礎做對後，再強化 2FA。
- #10 與 #5/#8 並行：縮小曝露面可同時進行。
完整學習路徑 1) 心法與反例：#2 → #3 → #14 2) 身分與會話：#1 → #5 → #6 → #7 → #11 → #17 3) 授權與資料域：#8 → #9 → #15 → #16 4) 加密與金鑰：#3（回顧） → #4 → #12 → #13 5) 攻擊面治理：#10 與各模組整合回歸

此路徑自基礎心智建立出發，逐步落到會話/授權/加密與金鑰治理，最後整合攻擊面治理與政策驗證，能完整對應原文「資安是品質、沒有捷徑、從根本做起」的核心精神。

[架構師觀點] 資安沒有捷徑，請從根本做起!

Case #1: 以 Salt + Hash 徹底杜絕資料庫外洩導致的密碼外洩

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #3: 停止自製加密，改用公開驗證演算法與足夠金鑰長度

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #5: 以 JWT 實作分散式無狀態 Session

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #7: Token 生命週期管理（exp/nbf/jti/kid）與撤銷

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #9: 杜絕「只鎖前端」—強制伺服器端授權檢查

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #11: 以 JWKS 建立跨服務信任（A 簽發，B/C 驗證）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #12: 用數位簽章保證內容真偽（不可冒名發布）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #13: 在不安全網路上安全交換資料（非對稱 + 混合加密）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #15: 部門資料域控（ABAC）—全系統一致的資料範圍

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #16: 用自動化測試捕捉授權規格矛盾（A 放行/B 禁止）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #17: 強化登入可信度—整合 TOTP 型二階段驗證（2FA）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

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