#中央社外文新聞中心FocusTaiwan徵才 Focus Taiwan
中央社外文新聞中心誠徵全職【英文編輯】和【英文改稿顧問】,歡迎對英文新聞有熱情的你,加入FocusTaiwan團隊!
履歷請寄:cnafnc2@gmail.com
薪資:4萬以上,面議
福利:比照勞基法規定
上班時段:日班/晚班/假日班,需輪班
上班地點:台北市中山區松江路209號7樓
其他:通過第一階段履歷篩選者,我們會以email通知筆試時間。
【徵才職位】
🔵英文編輯Writer
語言能力:精通中、英文,英文聽說讀寫能力近母語。
學歷要求:大學以上畢業,新聞系、外文科系尤佳。
工作經驗:具有英文新聞工作至少1年經驗者優先考慮。
工作內容:英文編輯需將中文新聞編譯成英文新聞,並撰寫圖說、替英文影音新聞過音、製作圖表,並協助管理FocusTaiwan網站後台及社群媒體平台。
工作要求:英文編輯須具備求證與求知的精神,除了編譯中文稿之外,也願意花心思查證新聞訊息,包括做電話採訪,或是上官方網站查詢數據或資料,以充實稿子內容。通訊社的發稿步調快速,英文編輯必須在短時間內掌握新聞重點,以外國讀者感興趣的角度撰寫文章。
🔵英文改稿顧問Copy Editor
語言能力:精通中、英文。以英語為母語的(外籍)人士,通曉中文,居住台灣者優先考慮。
學歷要求:大學以上畢業,新聞科系尤佳。
工作經驗:具有英文新聞工作至少3年經驗者優先考慮。
工作內容:英文改稿顧問主要負責編審英文編輯的稿件,包括檢查文法、拼字、標點符號和文章結構等。改稿顧問也需編審每日新聞頭條、圖說新聞和影音稿。
工作要求:英文改稿顧問需熟悉中央社英文新聞寫作體例和頭條寫作規則,確保文章使用正確的文法、拼字和標點符號,結構完整、內容詳實和平衡。
A. Writer Position:
Requirements:
-- Native or near native English and Chinese proficiency
-- A bachelor’s degree or higher in journalism, foreign languages or a related field
-- Experience writing English news stories
-- Willing to work night shifts and on weekends
-- Able to work in a fast-paced newsroom and meet tight deadlines.
The job:
The writer will be assigned Chinese news stories by the shift leaders and are required to rewrite the stories in English.
He/she will also be asked to write captions, do voiceovers for videos, create graphics, and manage the FocusTaiwan website’s backend and social media accounts.
The writer will specifically be expected to:
-- Ensure that all news stories have proper structure, content, clarity, accuracy and balance
-- Research and fact-check the information in the Chinese news stories by sometimes making calls, conducting interviews, or sifting through official information on government websites
B.Copy Editor Position:
Requirements:
-- A bachelor’s degree or higher in journalism or a related field
-- A background in English news writing and editing, preferably with some experience editing the work of non-native English writers.
-- Native English speaker; Chinese language proficiency a plus
-- Able to function efficiently under time and deadline pressure
-- Willing to work late night shifts and on some weekends
-- Flexible with regard to work hours and days off
-- Able to work as a team with shift leaders and other copy editors to ensure quality content
The job:
The editor will be required to edit news stories in the English language department, checking the grammar, punctuation, and structure and making other changes where necessary.
He/she will also be asked to write and edit headlines for the news stories, edit captions, and occasionally check video scripts.
The copy editor will specifically be expected to:
-- Become familiar with the style rules of CNA, as well as with the rules and restrictions associated with headline writing.
-- Ensure that all news stories have proper grammar, punctuation, structure, content, clarity, accuracy and balance.
-- Answer questions by writers and shift leaders about style, grammar and other aspects of English news writing.
#國際影音串流平台徵才 6/28更新
文化部補助、中央社承辦的國際影音串流平台誠徵以下職位專業人才,有志者請依以下徵才內容需求附上所需資料與我們聯繫。
請注意:來函應徵時,請在電郵主旨欄註明應徵類別,例如「應徵D1 社群媒體內容製作人」、「應徵E3 網路平台技術主管」或「應徵E5 數據工程師」
履歷請寄: personnel-video@mail.cna.com.tw
薪資:4萬以上,面議
福利:均比照勞基法規定
【公司介紹】
Taiwan Plus (Taiwan+) 國際影音串流平台,是台灣第一個以全球為目標族群的全英語新聞、節目平台。
本平台希望在全球舞台上呈現台灣觀點與聲音,同時在國際社會中提升台灣的能見度與影響力。我們將提供與台灣相關,以及超越一般視野的新聞與節目。無論是與台灣相關議題或是區域情勢,以及台灣高舉的普世價值:民主、人權、開放、創新等等,我們都期待在該領域的全球對話中成為最具影響力媒體。
我們以全球為範圍尋覓專業人才,希望打造一支世界級水準的團隊。如果您是專長領域的頂尖人才,同時堅信台灣所代表的多重價值,希望促成改變,您將是Taiwan Plus需要的夥伴。
【徵才職位】
🔵 B1 節目製作人
工作內容:
網路影音節目企劃規劃統籌,能產製外國受眾感興趣的網路影音內容。
1. 節目預算規劃與成本管控。
2. 節目主題發想與設定、外部資源整合洽談。
3. 影音節目行銷及文字撰寫。
4. 透過數據分析及判讀,並與社群數據相關部門緊密合作
學歷要求:大學以上畢業,不限科系,大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗:具網路影音相關節目製作5年以上工作經驗,熟悉新媒體作業。
工作技能:Office文書軟體,了解後製剪接、轉檔、字幕、ES、音效、配樂、調色等工作流程。
語言能力:精通中、英文。
其他條件:1、對台灣題材具熱情,可協調完成節目前製、後製工作。
2、請提供先前製作之節目連結。
🔵 B2 編導人員
工作內容:
1、網路節目發想/拍攝/製作。
2、協助主視覺及鏡面效果包裝設計。
3、短片內容拍攝。
4、其他主管交辦事項。
學歷要求:大學以上畢業,大眾傳播相關科系尤佳。
工作經驗:具節目製作3年以上工作經驗、網路影片拍攝、非線性剪輯3年以上經驗。
工作技能:Office文書軟體、After Effect、Final Cut、Premiere,會3D軟體尤佳。
語言能力:精通國台語、英語中等以上。
其他條件:
1. 對台灣題材有興趣、可以獨立完成節目前製與後製工作。
2. 請提供3∼5分鐘自製的影音作品及連結。
🔵 B3 節目企畫
工作內容:
1. 影音節目相關版權及IP洽談業務
2. 影音節目採購標案撰寫、執行與驗收
3. 重製影音節目發想、洽談與流程管控
4. 自製網路影音節目發想、規劃與執行
5. 密切與社群部門溝通,以利節目內容產生有效的國際傳播
學歷要求:大專以上畢業,不限科系。
工作經驗: 具2年以上傳播行銷、節目授權、專案開發等相關工作經驗。
工作技能:Office文書軟體
語言能力:精通中、英文。
其他條件:熟悉著作權相關法律,具備採購專業人員基本資格或進階資格者尤佳
🔵 D1 社群媒體內容製作人
工作內容:
1. 經營Facebook、YouTube、Instagram、Twitter等社群平台,以及
Line、What’s App等等通訊軟體。負責所有社群活動,包括內容排程、社群管理,以及最佳化貼文使用者互動經驗與搜尋。
2. 發想與製作能夠引起高度共鳴的社群圖文,同時密切與內容產製部門合作,達成內容傳遞最佳效益,將台灣題材透過創意社群轉譯給國際觀眾。
3. 管理全站及跨平台數位內容產品,包括主網站與手機應用程式(APP),主責新聞推播與電子報策略。
4. 監測互動與流量表現,並提出內容策略建議。
學歷要求:大學以上畢業,不限科系
工作經驗:具3年以上實際社群經營經驗(請提供相關工作經驗與成功案例)。
工作技能:具備影片、圖片製作思維與能力;社群平台數據分析、Google Analytics分析能力。
語言能力:精通中、英文。
🔵 E3 網路平台技術主管 Platform Technology Manager
工作內容:
1. 帶領並管理技術團隊,以充分掌握技術並達成產品開發或專案交付目標。
2. 依據專案需求,主導或協助專案管理。包含直接或協助專案經理帶領與管理技術團隊,能有效解決專案技術相關問題,確保專案如期如質交付。
3. 依據公司發展需求,負責建立開發技術團隊。內容包含人員面試、考核、技術帶領與管理等。
4. 針對新技術導入與知識管理需求,建立技術評估、技術分享辦法,協助團隊提升技術能力。
5. 其他主管交辦事項。
學歷要求:大學以上畢業,資訊或理工相關科系畢。
工作經驗:具備7年以上開發團隊主管經驗,5年以上C#、Python紮實技術基礎與開發經驗,具大型網路服務系統規畫建置經驗。
工作技能:熟悉C#/.net or Python/Django任一開發技術,熟悉AWS、GCP等雲端平台。具影音串流經驗尤佳。
語言能力:具備中等以上英語聽說讀寫能力。
其他條件:良好的溝通、團隊合作能力。
🔵 E4 DevOp工程師 DevOps Engineer
工作內容:
1. 負責內外部系統發佈、部署、調優、監控、日誌等系統和流程的維護和優化,確保系統的高可用性。
2. 負責雲端系統執行環境的建置與維護。
3. 負責突發問題處理並進行定位和處理。
4. 探索新的運維技術方向。
5. 其它主管交辦事項。
學歷要求:大學以上畢業,理工相關科系畢。
工作經驗:3年以上系統、應用運維經驗。
工作技能:熟悉linux系統,瞭解網路基本技術,熟悉TCP/IP協定原理,具AWS、GCP等雲端平台與服務維運經驗。熟悉網路安全者佳。
其他條件:良好的溝通、團隊合作、獨立作業的能力。
🔵 E5 數據工程師 Data Engineer
工作內容:
1. 執行資料處理、資料分析以及data lake、data mart的建立與維護。
2. 使用BI工具建立報表分析及數據探勘。
3. 因應業務需求,持續優化資料平台架構。
學歷要求:大學以上畢業,資訊或理工相關科系畢。
工作經驗:具備專案管理經驗,熟悉Agile軟體開發流程者佳。
工作技能:熟悉Python 或 Java,熟悉 Power BI或其他BI軟體工具,熟悉SQL。具數據分析與統計經驗。熟悉GCP者佳。
語言能力:具備基本英語溝通能力。
其他條件:良好的溝通協調能力。
🔵 E6 資訊安全暨系統維護主管 Information Security & System Maintenance Manager
工作內容:
1. 統籌公司內部資訊相關系統整合、部署、營運及維護 。
2. 確保資訊設備的可用性,因應公司營運發展所需改善現有資訊系統並預先規劃所需資源。
3. 機房規畫及運營。
4. 規劃辦公室網路環境。
5. 訂立資訊體制,改善資訊安全規範,落實資訊安全控管機制。
6. 定期對資訊風險進行評估以合乎公司安全策略及必要法規(包含ISO),確保系統運營的持續性與可回復。
7. 協助主管其他資訊專案推動。
學歷要求:大學以上畢業,資訊或理工相關科系畢。
工作經驗:7年以上資訊領域工作經驗,具資安經驗者佳。
工作技能:具軟體或平台開發經驗。具備資安相關證照者佳,具有導入ISO經驗者佳。
語言能力:具備中等英語聽說讀寫能力。
其他條件:良好的溝通協調能力。
🔵 E7 資訊安全主管 Information Security Lead
工作內容:
1. 帶領資安團隊、規劃與推動整體資安之目標與計畫。
2. 規劃/制定/執行整體資安治理流程管理。
3. 認證、稽核協調與管理。
4. 資安情資收集與資安事件應變處理。
5. 服務平台資安檢測、諮詢,與規範,持續強化系統資訊安全強度。
6. 辦公室資訊安全防禦建置與監控。
7. 研究與採購建置資安產品。
8. 對內對外資訊安全教育訓練規劃與推動。
學歷要求:大學以上畢業,資訊或理工相關科系畢。
工作經驗:3年以上資安工作經驗,具資安主管經驗者佳。
工作技能:具有AWS、GCP 等雲端環境經驗。具備OSCP,CEH等資安相關證照者佳。具有導入 ISO 經驗者佳。
語言能力:具備中等英語聽說讀寫能力。
其他條件:良好的溝通協調能力。
🔵 E8 資安工程師 Information Security Engineer
工作內容:
1. 協助資訊安全專案執行與維護工作。
2. 資訊安全解決方案(資安系統)專案規劃及建置、維護。
3. 週期性確認相關紀錄(Log),確認相關控制措施有效。
4. 研究資訊安全技術,如重大系統漏洞或惡意程式。
學歷要求:專科或大學以上,理工相關科系畢。
工作經驗:2年以上系統、應用開發或運營經驗。
工作技能:熟悉linux、windows系統,瞭解網路基本技術。具AWS等雲端平台與服務經驗者佳。具備OSCP,CEH等資案相關證照者佳。
其他條件:良好的溝通能力。
🔵 E9 網路暨維護主管/工程師 Network & System Maintenance Lead / Engineer
工作內容:
1. 負責公司與IDC 網路之規劃、建置、管理及維護。
2. 網路設備安裝、設定、管理及維護等。
3. 與分析網路資料傳輸與網路安全架構等特性,以設計、發展及維護網際網路系統之正常運作。
4. 網路解決方案研究與導入。
5. 網路系統進行監控與告警處理。
6. 一般告警處理流程、重大網路障礙排除。工作內容:
7. 機房監控、管理與一般障礙排除與處理。
8. 協助公司其他單位,提供相關的系統操作與技術支援。包含一般員工以及影音編輯人員的電腦故障排除,軟體安裝、設定、系統操作等。
9. 對突發狀況的緊急應變處理。
學歷要求:專科或大學以上,理工相關科系畢。
工作經驗:網管工作2年以上相關經驗。
工作技能:熟悉linux、windows系統。了解OSI架構、HTTP、TCP/IP、DNS、SMTP、CDN。具備Load-balancer/ Firewall/ Switch操作
經驗。具備CCNA優先考慮。
其他條件:能配合公司輪班制度者優先考慮。
🔵 E10 產品管理師
工作內容:
1. 負責OTT影音平台相關的產品功能設計、UI/UX設計。
2. 內部使用單位訪談及需求分析,協助提供內容部門產品端的解決方案。
3. 撰寫商業需求文件及負責產品UAT,執行產品功能上線前驗收測試。
4. 持續優化平台功能與使用者體驗。
學歷要求:大學以上畢業。
工作經驗:具備3年以上網路服務或者to-c系統運營經驗,對產品設計流程和解決問題抱有高度熱情及興趣。
工作技能:熟悉Web、App開發流程。具備專案管理方法以及流程設計的經驗。具UX思維規劃功能,改善使用者體驗。
語言能力:具備基本英語溝通能力。
其他條件:良好的溝通協調能力,個性耐心且細心者為佳。
🔵 E11 軟體開發主管 Software Development Lead
工作內容:
1. 負責影音平台網站、後台與API等相關功能開發。
2. 負責優化與維護既有網站與後台功能。
學歷要求:大學或專科以上畢業,理工相關科系畢。
工作經驗:具備5年以上C#.NET or Python開發經驗。具人員管理經驗。
工作經驗:
1. 具備5年以上C#.NET or Python開發經驗。
2. 具人員管理經驗。
工作技能:
1. http://xn--pcu439a.net/.net core 或 Django、Flask framework。
2. 熟悉JavaScript/CSS/HTML5。
3. 熟悉mySQL、PostgreSQL與mongo DB。
4. 熟悉版控軟體,如Git。
5. 熟悉CI/DC流程。
6. 熟悉Vue.js或React者佳。
其他條件:工作認真仔細,具良好的溝通、團隊合作、獨立作業的能力。
🔵 E12 軟體開發工程師 Software Development Engineer
工作內容:
1. 負責影音平台網站、後台與會員中心等相關功能開發。
2. 負責優化與維護既有網站與後台功能。
學歷要求:大學或專科以上畢業,理工相關科系畢。
工作經驗:具備3年以上C#.NET or Python開發經驗。
工作技能:
1. http://xn--pcu439a.net/.net core 或 Django、Flask framework。
2. 熟悉JavaScript/CSS/HTML5。
3. 熟悉mySQL、PostgreSQL與mongo DB。
4. 熟悉Vue.js或React者佳。
其他條件:工作認真仔細,具良好的溝通、團隊合作、獨立作業的能力。
cdn原理 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的精選貼文
📜 [專欄新文章] [ZKP 讀書會] Trust Token Browser API
✍️ Yuren Ju
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
Trust Token API 是一個正在標準化的瀏覽器 API,主要的目的是在保護隱私的前提下提供跨站授權 (Cross-domain authorization) 的功能,以前如果需要跨站追蹤或授權通常都使用有隱私疑慮的 Cookies 機制,而 Trust Token 則是希望在保護隱私的前提下完成相同的功能。
會在 ZKP (Zero-knowledge proof) 讀書會研究 Trust Token 主要是這個 API 採用了零知識證明來保護隱私,這也是這次讀書會中少見跟區塊鏈無關的零知識證明應用。
問題
大家應該都有點了一個產品的網頁後,很快的就在 Facebook 或是 Google 上面看到相關的廣告。但是產品網頁並不是在 Facebook 上面,他怎麼會知道我看了這個產品的頁面?
通常這都是透過 Cookie 來做跨網站追蹤來記錄你在網路上的瀏覽行為。以 Facebook 為例。
當使用者登入 Facebook 之後,Facebook 會透過 Cookie 放一段識別碼在瀏覽器裡面,當使用者造訪了有安裝 Facebook SDK 來提供「讚」功能的網頁時,瀏覽器在載入 SDK 時會再度夾帶這個識別碼,此時 Facebook 就會知道你造訪了特定的網頁並且記錄下來了。如此一來再搭配其他不同管道的追蹤方式,Facebook 就可以建構出特定使用者在網路上瀏覽的軌跡,從你的瀏覽紀錄推敲喜好,餵給你 Facebook 最想給你看的廣告了。
不過跨站追蹤也不是只能用在廣告這樣的應用上,像是 CDN (Content Delivery Network) 也是一個應用場景。CDN 服務 Cloudflare 提供服務的同時會利用 Captcha 先來確定進入網站的是不是真人或是機器人。而他希望使用者如果是真人時下次造訪同時也是採用 Cloudflare 服務的網站不要再跳出 Captcha 驗證訊息。
雖然 Cloudflare 也需要跨站驗證的功能來完成他們的服務,但是相較於 Google 或 Facebook 來說他們是比較沒那麼想知道使用者的隱私。有沒有什麼辦法可以保護使用者隱私的狀況下還能完成跨站驗證呢?
這就是今天要講的新 API: Trust Token。
Trust Token API - The Chromium Projects
Trust Token / Privacy Pass 簡介
Trust Token 其實是由 Privacy Pass 延伸而來。Privacy Pass 就是由 Cloudflare 所開發的實驗性瀏覽器延伸套件實作一個驗證機制,可以在不透漏過多使用者隱私的前提下實作跨站驗證。而 Trust Token 則是標準化的 Privacy Pass,所以兩個運作機制類似,但是實作方式稍有不同。
先看一下 Privacy Pass 是如何使用。因為這是實驗性的瀏覽器延伸套件所以看起來有點陽春,不過大致上還是可以了解整個概念。
以 hCaptcha 跟 Cloudflare 的應用為例,使用者第一次進到由 Cloudflare 提供服務的網站時,網站會跳出一些人類才可以解答的問題比如說「挑出以下是汽車的圖片」。
當使用者答對問題後,Cloudflare 會回傳若干組 blind token,這些 blind token 還會需要經過 unblind 後才會變成真正可以使用的 token,這個過程為 issue token。如上圖所示假設使用者這次驗證拿到了 30 個 token,在每次造訪由 Cloudflare 服務的網站時就會用掉一個 token,這個步驟稱為 redeem token。
但這個機制最重要的地方在於 Cloudflare 並無法把 issue token 跟 redeem token 這兩個階段的使用者連結在一起,也就是說如果 Alice, Bob 跟 Chris 都曾經通過 Captcha 測試並且獲得了 Token,但是在後續瀏覽不同網站時把 token 兌換掉時,Clouldflare 並無法區分哪個 token 是來自 Bob,哪個 token 是來自 Alice,但是只要持有這種 token 就代表持有者已經通過了 Captcha 的挑戰證明為真人。
但這樣的機制要怎麼完成呢?以下我們會透過多個步驟的例子來解釋如何達成這個目的。不過在那之前我們要先講一下 Privacy Pass 所用到的零知識證明。
零知識證明 (Zero-knowledge proof)
零知識證明是一種方法在不揭露某個祕密的狀態下,證明他自己知道那個秘密。
Rahil Arora 在 stackexchange 上寫的比喻我覺得是相對好理解的,下面簡單的翻譯一下:
假設 Alice 有超能力可以幾秒內算出樹木上面有幾片樹葉,如何在不告訴 Bob 超能力是怎麼運作並且也不告訴 Bob 有多少片葉子的狀況下證明 Alice 有超能力?我們可以設計一個流程來證明這件事情。
Alice 先把眼睛閉起來,請 Bob 選擇拿掉樹上的一片葉子或不拿掉。當 Alice 睜開眼睛的時候,告訴 Bob 他有沒有拿掉葉子。如果一次正確的話確實有可能是 Alice 幸運猜到,但是如果這個過程連續很多次時 Alice 真的擁有數葉子的超能力的機率就愈來愈高。
而零知識證明的原理大致上就是這樣,你可以用一個流程來證明你知道某個秘密,即使你不真的揭露這個秘密到底是什麼,以上面的例子來說,這個秘密就是超能力運作的方式。
以上就是零知識證明的概念,不過要完成零知識證明有很多各式各樣的方式,今天我們要介紹的是 Trust Token 所使用的零知識證明:DLEQ。
DLEQ (Discrete Logarithm Equivalence Proof)
說明一下以下如果小寫的變數如 c, s 都是純量 (Scalar),如果是大寫如 G, H則是橢圓曲線上面的點 (Point),如果是 vG 則一樣是點,計算方式則是 G 連續相加 v 次,這跟一般的乘法不同,有興趣可以程式前沿的《橢圓曲線加密演算法》一文解釋得比較詳細。
DLEQ 有一個前提,在系統中的所有人都知道公開的 G 跟 H 兩個點,此時以下等式會成立:
假設 Peggy 擁有一個秘密 s 要向 Victor 證明他知道 s 為何,並且在這個過程中不揭露 s 真正的數值,此時 Victor 可以產生一個隨機數 c 傳送給 Peggy,而 Peggy 則會再產生一個隨機數 v 並且產生 r,並且附上 vG, vH, sG, sH:
r = v - cs
所以 Victor 會得到 r, sG, sH, vG, vH 再加上他已經知道的 G, H。這個時候如果 Victor 計算出以下兩個等式就代表 Peggy 知道 s 的真正數值:
vG = rG + c(sG)vH = rH + c(sH)
我們舉第二個等式作為例子化簡:
vH = rH + c(sH) // 把 r 展開成 v - csvH = (v - cs)H + c(sH) // (v - cs)H 展開成 vH - csHvH = vH - c(sH) + c(sH) // 正負 c(sH) 消掉vH = vH
這樣只有 Peggy 知道 s 的狀況下才能給出 r,所以這樣就可以證明 Peggy 確實知道 s。
從簡易到實際的情境
Privacy Pass 網站上透過了循序漸進的七種情境從最簡單的假設到最後面實際使用的情境來講解整個機制是怎麼運作的。本文也用相同的方式來解釋各種情境,不過前面的例子就會相對比較天真一點,就請大家一步步的往下看。
基本上整個過程是透過一種叫做 Blind Signature 的方式搭配上零知識證明完成的,以下參與的角色分為 Client 與 Server,並且都會有兩個階段 issue 與 redeem token。
Scenario 1
如果我們要設計一個這樣可以兌換 token 來確認身分的系統,其中有一個方法是透過橢圓曲線 (elliptic curve) 完成。Client 挑選一個在橢圓曲線上的點 T 並且傳送給 Server,Server 收到後透過一個只有 Server 知道的純量 (scalar) s 對 T 運算後得到 sT 並且回傳給 Client,這個產生 sT 的過程稱為 Sign Point,不過實際上運作的原理就是橢圓曲線上的連續加法運算。
SignPoint(T, s) => sT
等到 Client 需要兌換時只要把 T 跟 sT 給 Server,Server 可以收到 T 的時候再 Sign Point 一次看看是不是 sT 就知道是否曾經 issue 過這個 token。
Issue
以下的範例,左邊都是 Client, 右邊都是 Server。 -> 代表 Client 發送給 Server,反之亦然。
// Client 發送 T 給 Server, 然後得到 sT
T -> <- sT
Redeem
// Client 要 redeem token 時,傳出 T 與 sT
T, sT ->
問題:Linkability
因為 Server 在 issue 的時候已經知道了 T,所以基本上 Server 可以透過這項資訊可以把 issue 階段跟 redeem 階段的人連結起來進而知道 Client 的行為。
Scenario 2
要解決上面的問題,其中一個方法是透過 Blind Signature 達成。Client 不送出 T,而是先透過 BlindPoint 的方式產生 bT 跟 b,接下來再送給 Server bT。Server 收到 bT 之後,同樣的透過 Sign Point 的方式產生結果,不一樣的地方是情境 1 是用 T,而這邊則用 bT 來作 Sign Point,所以得出來的結果是 s(bT)。
Client:BlindPoint(T) => (bT, b)
Server:SignPoint(bT, s) => sbT
而 Blind Signature 跟 Sign Point 具備了交換律的特性,所以得到 s(bT) 後可以透過原本 Client 已知的 b 進行 Unblind:
UnblindPoint(sbT, b) => sT
這樣一來在 Redeem 的時候就可以送出 T, sT 給 Server 了,而且透過 SignPoint(T, s) 得出結果 sT’ 如果符合 Client 傳來的 sT 就代表確實 Server 曾經簽過這個被 blind 的點,同時因為 T 從來都沒有送到 Server 過,所以 Server 也無法將 issue 與 redeem 階段的 Client 連結在一起。
Issue
bT -> <- s(bT)
Redeem
T, sT ->
問題:Malleability
以上的流程其實也有另外一個大問題,因為有交換律的關係,當 Client 透過一個任意值 a 放入 BlindPoint 時產生的 a(sT) 就會等於 s(aT):
BlindPoint(sT) => a(sT), a// a(sT) === s(aT)
此時如果將 aT 跟 s(aT) 送給 Server Redeem,此時因為
SignPoint(aT, s) => s(aT)
所以就可以兌換了,這樣造成 Client 可以無限地用任意數值兌換 token。
Scenario 3
這次我們讓 Client 先選擇一個純數 t,並且透過一種單向的 hash 方式來產生一個在橢圓曲線上的點 T,並且在 redeem 階段時原本是送出 T, sT 改成送出 t, sT。
因為 redeem 要送出的是 t,上個情境時透過任意數 a 來產生 s(aT) 的方法就沒辦法用了,因為 t 跟 sT 兩個參數之間並不是單純的再透過一次 BlindPoint() 就可以得到,所以就沒辦法無限兌換了。
Issue
T = Hash(t) bT -> <- sbT
Redeem
t, sT ->
問題:Redemption hijacking
在這個例子裏面,Client 其實是沒有必要傳送 sT 的,因為 Server 僅需要 t 就可以計算出 sT,額外傳送 sT 可能會導致潛在的 Redemption hijacking 問題,如果在不安全的通道上傳輸 t, sT 就有可能這個 redemption 被劫持作為其他的用途。
不過在網站上沒講出實際上要怎麼利用這個問題,但是少傳一個可以計算出來的資料總是好的。Client 只要證明他知道 sT 就好,而這可以透過 HMAC (Hash-based Message Authentication Code) 達成。
Scenario 4
步驟跟前面都一樣,唯一不一樣的地方是 redeem 的時候原本是傳 t, sT,現在則改傳 t, M, HMAC(sT, M),如果再介紹 HMAC 篇幅會太大,這邊就不解釋了,但可以是作是一個標準的 salt 方式讓 Hash 出來的結果不容易受到暴力破解。
這樣的特性在這個情境用很適合,因為 Server 透過 t 就可以計算出 sT,透過公開傳遞的 M 可以輕易地驗證 client 端是否持有 sT。
Issue
T = Hash(t) bT -> <- sbT
Redeem
t, M, HMAC(sT, M) ->
問題:Tagging
這邊的問題在於 Server 可以在 issue 階段的時候用不一樣的 s1, s2, s3 等來發出不一樣的 sT’,這樣 Server 在 Redeem 階段就可以得知 client 是哪一個 s。所以 Server 需要證明自己每次都用同樣的 s 同時又不透漏 s 這個純亮。
要解決這個問題就需要用到前面我們講解的零知識證明 DLEQ 了。
Scenario 5
前面的 DLEQ 講解有提到,如果有 Peggy 有一個 s 秘密純量,我們可以透過 DLEQ 來證明 Peggy 知道 s,但是又不透漏 s 真正的數值,而在 Privacy Pass 的機制裡面,Server 需要證明自己每次都用 s,但是卻又不用揭露真正的數值。
在 Issue 階段 Client 做的事情還是一樣傳 bT 給 Server 端,但 Server 端的回應就不一樣了,這次 Server 會回傳 sbT 與一個 DLEQ 證明,證明自己正在用同一個 s。
首先根據 DLEQ 的假設,Server 會需要先公開一組 G, H 給所有的 Client。而在 Privacy Pass 的實作中則是公開了 G 給所有 Client,而 H 則改用 bT 代替。
回傳的時候 Server 要證明自己仍然使用同一個 s 發出 token,所以附上了一個 DLEQ 的證明 r = v - cs,Client 只要算出以下算式相等就可證明 Server 仍然用同一個 s (記住了 H 已經改用 bT 代替,此時 client 也有 sbT 也就是 sH):
vH = rH + c(sH) // H 換成 bTvbT = rbT + c(sbT) // 把 r 展開成 v - csvbT = (v - cs)bT + c(sbT) // (v - cs)bT 展開成 vbT - csbTvbT = vbT - c(sbT) + c(sbT) // 正負 c(sbT) 消掉vbT = vbT
這樣就可以證明 Server 依然用同一個 s。
Issue
T = Hash(t) bT -> <- sbT, DLEQ(bT:sbT == G:sG)
Redeem
t, M, HMAC(sT, M) ->
問題:only one redemption per issuance
到這邊基本上 Privacy Pass 的原理已經解釋得差不多了,不過這邊有個問題是一次只發一個 token 太少,應該要一次可以發多個 token。這邊我要跳過源文中提到的 Scenario 6 解釋最後的結果。
Scenario 7
由於一次僅產生一個 redeem token 太沒效率了,如果同時發很多次,每次都產生一個 proof 也不是非常有效率,而 DLEQ 有一個延伸的用法 “batch” 可以一次產生多個 token, 並且只有使用一個 Proof 就可以驗證所有 token 是否合法,這樣就可以大大的降低頻寬需求。
不過這邊我們就不贅述 Batch DLEQ 的原理了,文末我會提及一些比較有用的連結跟確切的源碼片段讓有興趣的人可以更快速的追蹤到源碼片段。
Issue
T1 = Hash(t1) T2 = Hash(t2)T3 = Hash(t3)b1T1 ->b2T2 ->b3T3 -> c1,c2,c3 = H(G,sG,b1T1,b2T2,b3T3,s(b1T1),s(b2T2),s(b3T3)) <- sb1T1 <- sb2T2 <- sb3T3 <- DLEQ(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3:s(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3) == G: sG)
Redeem
t1, M, HMAC(sT1, M) ->
結論
Privacy Token / Trust Token API 透過零知識證明的方式來建立了一個不需要透漏太多隱私也可以達成跟 cookie 相同效果的驗證方式,期待可以改變目前許多廣告巨頭透過 cookie 過分的追蹤使用者隱私的作法。
不過我在 Trust Token API Explainer 裡面看到這個協議裡面的延伸作法還可以夾帶 Metadata 進去,而協議制定的過程中其實廣告龍頭 Google 也參與其中,希望這份協議還是可以保持中立,盡可能地讓最後版本可以有效的在保護隱私的情況下完成 Cross-domain authorization 的功能。
參考資料
IETF Privacy Pass docs
Privacy Pass: The Protocol
Privacy Pass: Architectural Framework
Privacy Pass: HTTP API
Cloudflare
Supporting the latest version of the Privacy Pass Protocol (cloudflare.com)
Chinese: Cloudflare支持最新的Privacy Pass扩展_推动协议标准化
Other
Privacy Pass official website
Getting started with Trust Tokens (web.dev)
WICG Trust Token API Explainer
Non-interactive zero-knowledge (NIZK) proofs for the equality (EQ) of discrete logarithms (DL) (asecuritysite.com) 這個網站非常實用,列了很多零知識證明的源碼參考,但可惜的是 DLEQ 這個演算法講解有錯,讓我在理解演算法的時候撞牆很久。所以使用的時候請多加小心,源碼應該是可以參考的,解釋的話需要斟酌一下。
關鍵源碼
這邊我貼幾段覺得很有用的源碼。
privacy pass 提供的伺服器端產生 Proof 的源碼
privacy pass 提供的瀏覽器端產生 BlindPoint 的源碼
github dedis/kyber 產生 Proof 的源碼
[ZKP 讀書會] Trust Token Browser API was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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cdn原理 在 矽谷輕鬆談 Just Kidding Tech Facebook 的最佳貼文
#就地避難在家鍛鍊寫作能力
軟體工程師系統設計面試準備指南
當你有了幾年的工作經驗以後,在找工作時一定會遇到系統設計的面試,有鑒於大部分的面試心得都是針對演算法以及資料結構的程式面試 (包括我之前寫的美國軟體工程師求職心得),對於系統設計的準備資源還真的不多,本篇要來剖析系統設計面試,介紹面試的流程、正確的心態以及準備的方向,讓大家再也不怕系統設計面試!
Medium 好讀版:https://medium.com/jktech/%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB%E7%B3%BB%E7%B5%B1%E8%A8%AD%E8%A8%88%E6%BA%96%E5%82%99%E6%8C%87%E5%8D%97-acf6ab1f502f?source=friends_link&sk=ca40acf60b749cb1b32c17a868b0c1a3
#為什麼系統設計很重要?
在程式面試表現優異,可以讓你順利拿到 Offer;但是系統設計會決定你加入公司的職等!這也就是為什麼有些人有十年經驗只能拿到 Mid-Level (L4) 的 Offer,而有些人只有五年經驗卻可以拿到資深工程師以上 (L5+) 的 Offer。
另外,如果你是面試 Staff 或是 Principal 級別以上的話,除了系統設計以外,有些公司還會有 Technical Leadership 的面試,來判斷你是否有能力可以跟不同的部門合作、解決問題的不確定性、帶領資淺的人然後推動並且完成一個跨部門的大型技術專案。
簡單來說,系統設計用來判斷你是 L4 或是 L5+,Technical Leadership 面試用來判斷是 L5 或是 L6+。
#為什麼系統設計很難準備?
大多數應徵者在準備的時候會過度偏重於程式面試,原因也不難理解,程式問題的定義很清楚,有給定的輸入以及預期的輸出,就算你真的想不出來,LeetCode 上的討論區也有參考答案;這種有考古題可以參考的面試,對於台灣教育出來的人來說相對好準備,隨著你解的問題多了,你也會更有信心,不知不覺甚至還會刷上癮了呢!但系統設計卻非如此。
系統設計面試的問題描述通常很模糊 (這是刻意的),沒有給定的輸入與輸出,比較沒有既定規則可以遵循,然後也沒有一個標準答案,針對不同系統你需要提出不同的解法然後分析優缺點,一樣的問題,面試官也會針對你過去經驗往不同的方向問,有些問題你工作上沒有碰過還真的回答不出來,這也就是為什麼很多人看到系統面試就怕了。
#到底要怎麼準備?
首先我們要先建立一個觀念:沒有任何一個人可以知道所有的技術細節
不管你的面試官有多少年經驗,不管他們再怎麼資深,在變化快速的軟體產業,沒有人可以知道所有事情,一定有你知道而他們沒聽過的事情!
請把系統設計當成分享你過去所學的面試,這個面試的目的在於展示你對於軟體架構能力的廣度跟深度,你必須可以給出大方向的架構,知道有哪些元件 (廣度),同時針對你熟悉的領域深入探討更多細節 (深度),並且提出幾個解決方案,分析優缺點,並且針對系統需求選擇合適的解法。
大方承認自己對某些領域的細節不熟,也是完全沒問題的,只要讓面試官了解你知道這個東西,如果要深入了解的話你知道有哪些方向要努力,這樣就夠了,因為在大型的軟體專案裡,一定是高度分工的,不會有人同時精通手機端、前端、後端、Infra 以及嵌入式或是硬體的。
講到這裡,相信你也知道如果真的要準備是準備不完的,這些知識是透過平常工作以及閱讀技術文章長期累積的成果,比較沒辦法臨時抱佛腳。
#具體來說會問什麼問題
舉例來說,一個系統設計的問題會像是這樣:如何設計 Facebook?
這類問題的描述通常會很大而且模糊,面試官不預期而且你也不可能在 45 分鐘內就設計出這些公司花了好幾年這麼多人力設計出來的產品,所以第一步要做的事情是確認需求:是要設計動態牆、Messenger、廣告系統還是推薦系統?流量跟資料量為多少?需要支援全球的使用者嗎?
確認完需求以後,會針對最重要的幾個使用場景設計你的 Data model 以及 API,接著畫出大的系統架構圖,大致上會包含客戶端 (手機版/桌面版)、Load Balancer (Reverse Proxy)、App Servers 以及資料庫,接著可以針對細節下去討論,這邊開始就很自由了。
如果你是專精在資料庫,可以討論要用什麼資料庫以及資料要怎麼存可以讓特定使用場景的讀取以及寫入效能比較好,要怎麼做資料庫的 Replication 跟 Sharding 來服務更多的使用者?
如果講到快取,哪些地方可以加快取呢 (瀏覽器前端, CDN, App Server, 資料庫)?具體來說寫入快取有哪些方式以及優缺點 (write-through, write-around, write-back)?什麼時候要失效?要讓哪些資料失效?
如果聊到微服務器架構跟 Service Mesh,不同的服務怎麼跟其他的服務溝通? control plane 要怎麼更新 data plane 的設定?如果 control plane 掛了怎麼辦?要怎麼做 service discovery? 哪一種 Load Balancing 策略比較好 (round robin, random, least connection, ring hash, or maglev)?有些服務掛了影響到整個系統怎麼辦?什麼時候需要 circuit breaker ?
如果你是手機開發者,怎麼實現離線瀏覽?手機要有資料庫嗎?要怎麼以及多常跟伺服器同步?API 要怎麼設計?如何實現 Infinite Loading?剛 Po 文以後要怎麼樣在自己手機上馬上看到?
這些問題真的列舉不完,總之看到這裡你會了解為什麼我說這個面試是沒有範圍而且也準備不完的,重點應該放在跟面試官的討論,展現你在技術方面的廣度跟深度,讓面試結束的時候能夠有一個你們兩個人都同意的設計!
#準備材料
系統設計的資源比較分散,以下是我篩選過後覺得有用的資料,按照素材的類型作分類,也歡迎大家留言補充!
#入門影片
針對完全沒有概念的新手,我建議可以先從哈佛的 CS75 Lecture 9 Scalability 開始,裡面講到的很多基礎觀念都相當重要,值得一再複習,這些概念先有了以後再閱讀其他的材料會比較有感覺:
如果你看完這篇文章後還想再多了解系統面試的形式,也可以看一個前 Facebook 工程師分享的影片:
Distributed Systems in One Lesson 也很推,裡面提到不少業界在使用的設計模式:
有一個需要付費的資源是 SystemsExpert,每個影片會講解一個系統設計重要的概念,我個人覺得內容有點淺所以沒有買,但是整理地還算不錯,如果你看完他們免費的影片有興趣還是可以參考一下。
#閱讀文章
影片是一個讓你很好理解大方向概念的方式,但是如果你要深入理解背後的原理還有怎麼運作的細節,還是得透過大量以及深度的閱讀來吸收呀!
system design primer 整理了很多系統設計的資源,資料量很夠, 個人的建議是先快速過一遍,不要細讀,先知道總共有哪些元件,大概是做什麼用的就好,接著針對有興趣的部分在深入研究,建立自己的知識庫。
Grokking the System Design Interview 也是很多人推薦的材料,主要是針對系統設計的問題提供範例解答,他們的答案可以當作一個參考,但面試的時候不要完全照著回答,還是得看跟面試官討論的結果來進行,但這個是需要付費的,有興趣可以用我的推薦碼註冊購買。
如果你不想花錢或是不確定 Grokking 的文章你喜不喜歡,有一個類似的網站 Crack the System Design Interview 整理得也還不錯。
#書籍
唸書是一個有系統性學習的方法,如果你只想選一本書來看,就選這本大家都推的系統設計聖經 — Designing Data-Intensive Applications,簡稱 DDIA,這本書適合的對象是想要長期準備系統設計或是分散式系統的人,裡面舉的例子都是實際上業界遇到的問題,不會有以前讀教科書那種工作又用不到的感覺;但也因為是書,花了一些篇幅在講解背景知識,包含以前的系統是怎麼設計的以及如何演進到現在,對短期要準備面試的人效率會有點低,所以不適合有時間壓力的人。
這本書我目前讀了一半,最大的收獲是它解釋了很多為什麼現代的系統要做這樣的設計,我們針對不同的系統要求可以有哪些解法,這些解法各有什麼優缺點,總之分散式系統就是我們解決了一個問題,但又會產生更多要考量的點,一切都是 trade-off。
但這本書也不是沒有缺點的,首先我覺得是本書的英文沒有很好讀,我常常一段看了好幾遍才知道他想表達的重點是什麼,而且,有些很重要的觀念常常藏在一段文字裡用一句話帶過,但是不太重要的觀念卻使用 Bullet Point 表達;另外這本書話常常講一半,一些觀念提到了一點卻說我們後面再聊,也因為這樣,我在考慮要不要幫大家整理每一個章節的重點,翻成中文分享給大家,有興趣的朋友麻煩拍手留言告訴我!
除此之外,Google 的 SRE Books 內容也很實在,但是每一個章節的內容是獨立的,建議大家選擇想研究的章節跳著看就好。
最後,Distributed systems for fun and profit 的內容也很好,以分散式系統的理論為主,比較沒那麼針對系統設計面試。
#還想閱讀更多嗎?
我知道光是上面的資源就已經讀不完了,但是行有餘力的話,平時也可以多看看各大公司的技術部落格或是訂閱技術週刊如 TechBridge (台灣) 、HackerNews 以及 InfoQ 等等。
此外,參考別人的經驗也是很好的方式,最近剛好幾個朋友剛找完工作,他們分享的矽谷找資深工程師工作心得分享以及2020 上半年軟工找工經驗分享也都很值得看!
最後,在工作上使用到的技術,除了會用以外,最好也要花時間去研讀技術文件,了解他們設計的考量以及支援的場景,大部分這類型針對開發者的文件寫得會比較深入,所以也是相當好的學習素材;我自己過去一年因為工作上需要整合 Envoy 到我們公司的 Traffic Infrastructure,從他們的文件中學到很多 Service Mesh 跟微服務器的重要概念,學習的深度都是其他資源無法提供的。
#總結
這篇文章我們整理了很豐富的系統設計資源,希望大家不要被這滿滿的資訊量嚇跑。
請記得,我們永遠有各種方法在短期內針對面試做準備,提升面試的表現,但這都只是一時的,沒辦法讓你一夕之間就成為專家;如果想要追求長期的持續成長,那麼沒有捷徑 — 就是養成每天學習以及閱讀的習慣,一開始真的很難看到效果,但是當你持續一週、一個月甚至是一年以後,你會明顯感受到自己的成長,這些投入的時間都是騙不了人的。
如果這篇文章對你有幫助,請拍手留言加訂閱,並且分享給更多有需要的人知道!