📜 [專欄新文章] [ZKP 讀書會] Trust Token Browser API
✍️ Yuren Ju
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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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此外，他也提供一套「數位斷捨離」的方法與步驟，說明如何利用30天的「暫停時間」，停止接觸非必要的數位科技，細心體會和品味生活，最後才重新導入（或放棄）這些科技，並且詳細定義「如何」和「何時」使用這些科技。

整本書引用許多對於社群媒體和數位科技的評論文章，互相辯證不同的論點，最後得出一個結論：「重點不是使用科技，而是為了獲得更好的生活品質。」終究，我們要以自己的生活目標為主，科技只是輔助，不該讓它反客為主。
　
【我為什麼想讀這本書？】
　
自從我從去年開始經營〈閱讀前哨站〉的部落格和臉書粉專之後，我跟數位科技就一直處於一種拔河的狀態。一方面我需要靜下心來閱讀和寫作，一方面也需要處理網站技術方面的事情，編輯網頁和美工設計，也都脫離不了數位科技。

尤其平日下班之後，一天的時間已經所剩不多。原本我遵循去年讀完《原子習慣》和《為什麼我們這樣生活，那樣工作？》之後，限制自己使用社群媒體和網路科技的時間，錶定每天30~60分鐘，但總會不小心逛到超過時間。

再加上，由於經營部落格的緣故，需要涉略很多的數位工具，因此我訂閱了許多APP服務的電子報。這些電子報都會夾帶吸引人的標題和內容，只要一個不注意，就很容易迷失在一個又一個的連結裡面，到最後總是耽誤了原本想做的事情：閱讀和寫作。

因此，我開始自問：「我戒斷的數位科技還不夠多？」、「我使用這些數位科技的心態要調整嗎？」、「有什麼方法可以再幫我更進一步？」直到我偶然間看到《深度數位大掃除》這本書，終於，「賓果」！
　
【我如何使用這本書？】
　
閱讀的過程中，我一直想起作者的這句話：「你需要一套成熟的科技使用理念，以自己的深度價值觀為基礎，問自己：你該使用什麼工具；你如何使用他們；你為什麼一定要使用他們？」腦中便開始浮現出，關於目前使用數位科技的許多省思。

接著，讀完這本書之後，我試著把書中的流程轉化成具體的步驟，也參考了網路上其他讀者的實作方式。最後，我用子彈筆記的方法，規劃出一套「數位斷捨離的準備方法和執行步驟」，並且透過寫日誌的方式，記錄自己在這段過程中的想法。

然後，從7/1到7/30之間的三十天裡，我進行了一次數位斷捨離的流程，重新打造一套我自己運用數位科技的方式。我回顧了這段過程，並且把這套方法做成一份「數位斷捨離實踐模板」，底下分享我的詳細實踐心得，文章底部附有這個模板檔案的下載方式。
　
【１．數位極簡主義：先問自己三個問題】
　
數位極簡主義的定義是：「一種運用科技的理念，指的是你把連線的時間，放在少數幾個精心挑選的最適活動上，那些活動強力地支持你重視的事物，你也樂於錯過其他的一切活動。」不要被科技牽著走，在這個充滿誘惑裝置的年代，塑造一種值得享受的生活。

✅仔細想想，我總共使用了哪些科技？

雜亂是代價高昂的。太多的裝置、app、服務佔用的時間和注意力，使我們付出很大的代價，那可能抵銷單一物件所帶來的效益。找個時間，完整地列出來你正在使用的科技，可能連自己都會大吃一驚。

前Google工程師崔斯頓．哈瑞斯曾經出面爆料：「科技公司希望你以特定的方式，長期使用他們的產品，因為那是他們營利的方式」。他繼續說道：「菸草公司只想要你的肺，APP商店想要你的靈魂」。利用這個練習，看看自己的靈魂都放在那些APP上頭。

我使用的3C產品不多，只有桌電、筆電、智慧型手機、電子書閱讀器。我常使用的軟體則有 Email、Line、Messenger、Evernote、Trello、FB、IG、PTT、LinkedIn、YouTube、Spotify、Brain.fm、Audible、Scribd。

✅你現在如何使用這些科技為自己帶來好處？

優化很重要。判斷某個科技是否支持你重視的東西，只是第一步。為了充分獲得那個科技的潛在效益，它必須仔細思考如何使用那項科技。你如何使用它們？

帶來哪些好處？我使用桌電、筆電維護網站、經營社群、撰寫文章。使用智慧型手機跟朋友連絡、即時收看新聞資訊和網路影片。使用電子閱讀器、有聲書Audible和Scribd，在我移動通勤和外出在外的時候，閱聽不同的書籍。

我使用Evernote撰寫文章、紀錄網路文章摘要，用Trello管理部落格待辦事項。我使用Email、FB、IG、PTT、LinkedIn與社群互動、回答讀者問題。我使用YouTube觀看網路影片。我使用Brain.fm聽專注音樂、用Spotify聽休閒音樂。

✅但放棄這些科技會帶來哪些不便利？

有意識的作為令人滿足。這種滿足感和我們做的具體決策無關。之所以讓我們覺得意義非凡，主要是因為握有自主權的滿足感。主動放棄這些科技，帶來些微的不方便？還是巨大的不方便？

放棄使用電腦，會導致無法經營部落格和社群媒體。放棄使用智慧型手機，就無法即時與人通訊，也無法收聽有聲書。放棄社群媒體，會失去許多與部落格讀者互動的機會。放棄數位管理工具，會失去以後「搜尋」專案紀錄的便利性。
　
【２．數位斷捨離 ：30天實踐步驟範例】
　
騰出30天時間，在這段時間裡，暫停使用生活中那些可有可無的科技。
利用30天的暫停期，探索及重新發現讓你有成就感又有意義的活動和行為。
暫停期結束後，將那些可有可無的科技重新導入生活中，從零開始。針對每項重新導入的科技，判斷它為你的生活帶來什麼價值，規劃日後的具體用法。

✅我曾經使用哪些數位工具？

我使用的硬體：「桌上型電腦、筆電、智慧型手機、電子書閱讀器」。我使用的軟體：「Email、Line、Messenger、Evernote、Trello、FB、IG、PTT、LinkedIn、YouTube、Brain.fm、Spotify、Audible、Scribd」。

✅有哪些是可有可無的？暫停使用

所有智慧型手機APP的「通知」，包含鈴聲和畫面橫幅。我試著暫停與移除的APP有：FB、IG、PTT、LinkedIn、YouTube、Brain.fm，必要的功能我只允許自己在電腦上面使用，而且在限制的時段內使用。更進一步，我降低自己接觸社群媒體的時間。

我從原先的工作日每天一個小時、假日無限制，縮減到星期二、星期四半各小時，星期六、日各兩小時。使用自動回覆，通知親友與讀者我的數位斷捨離時間，替自己保留一段緩衝時間。

✅我在30天裡，採取了哪些休閒？嘗試了哪些興趣？

作者提到：「如果你從生活中淘汰那些數位的干擾之前，沒有先填補那些數位干擾幫你忽略的空白，你會覺得數位斷捨離後的體驗很難受，因為你不知道斷網後要做什麼，反而難受。」因此，重拾自己曾經喜歡的非數位休閒，就非常的重要。

我試著在空出來的時間裡，讀了更多的書。最近讀了《人生給的答案》之後，對「靜坐冥想」產生強烈興趣，趁著這段時間，每天撥出10分鐘的冥想時間。此外，在用電腦寫作的時候，把網路中斷，專心於純文字的輸出。

休閒娛樂方面，在假日安排了更固定、更多的時段，和女友一起練習國標舞。假日出門買早餐時，不騎機車，改用散步的方式，在這段悠閒的時間與自己對話。也終於，把訂閱很久卻沒認真讀的〈哈佛商業評論〉雜誌拿出來讀。

✅哪些工具支持我的價值觀？

需要經營部落格和社群粉專，桌電和筆電仍然必要。將智慧型手機簡化成通訊為主的目的，搭配移動通勤時可以收聽有聲書為輔。電子書閱讀器仍然是外出時的好搭檔，方便攜帶的特性仍讓我愛不釋手。

社群軟體是與讀者接觸和交流的重要管道，保留，但是限制自己只能在電腦上使用，而且只能在固定的時段使用。調整Evernote和Trello的使用方式，與手寫的子彈筆記做出功能區隔，主軸目標寫在子彈筆記裡，輔助記憶、紀錄的資訊則放在數位工具裡。

✅具體規劃，我會如何使用它？

區分清楚自己每天的「數位時間」，以我自己為例，早晨醒來之後採取晨間習慣，偶爾閱讀、偶爾使用30~60分鐘的電腦，中斷網路並且以「自由書寫」撰寫讀書心得文章。我在網頁瀏覽器安裝 LeechBlock NG 套件，這個套件可以把你需要隔離的「時段」和「網域」設定上去，在那段時間內你就無法使用這些網頁。

平日下班後，我只有在星期二、四，允許自己22:00~23:00接觸數位科技和社群媒體，保留星期一、三、五的時間給自己享受「離線狀態」。在假日，才允許自己擁有比較多的數位時間，放在上午和傍晚使用，下午時段則保留給離線狀態。

✅哪些工具已經變成非必要？

所有智慧型手機APP的「通知」，包含鈴聲和畫面橫幅，我認為只要留下最重要的來電鈴聲就可以。我取消了Brain.fm的訂閱費，改以Spotify裡面的歌單取代，找關鍵字「Focus、Reading、Piano」的歌單都是很好的選項。我刪除了手機上的LinkedIn和YouTube，只在電腦上使用。加上我原本就已經刪除了FB、IG、PTT的手機APP。
　
【３．數位極簡生活30天：我的四個感想】
　
經過30天的實踐之後，我有什麼感想和收獲？那就是「這一切的重點不是使用了什麼科技，而是為了讓自己獲得更好的生活品質。」不要讓科技來選擇你，你可以選擇使用哪些科技，我們有能力主導自己的人生。

在《湖濱散記》中，梭羅寫道：「大部分的人過著沉默絕望的生活。」然而，比較少人引用的是下一段他樂觀地反駁：「他們確實以為自己別無選擇，但機靈健康的人都知道，太陽升起又是新的一天，一切煥然一新。拋棄成見，永不嫌晚。」我們確實有能力扭轉這種狀態。

✅獨處的感覺是什麼？

作者引用許多的文章和文獻說明「獨處很重要」。他對獨處的定義是：「你對他人創造的資訊毫無反應，專注於你自己的想法與體驗上，無論你身在何處。」而且，獨處時的思考，會帶來一種「從容的反思所衍生出來的洞察力和情感平衡」。

我很欣賞的美國開國元勳班傑明．富蘭克林曾經在日記裡寫道：「獨處是令人精神煥發的愉悅消遣」。在這30天裡安排的「離線時段」，是與自己內心對話的最好時趕。我本來已經是個很容易享受獨處的人，減少了數位資訊的刺激後，更容易感受到思緒的活躍，以及內心的平靜。

✅別按讚，對我有什麼改變？

作者不鼓勵你到處「按讚」，因為按讚提供的互動太少。以至於，除了淪為社群公司優化演算法的資訊之外，你跟貼文者之間的互動關係，其實並沒有太多的提升。這類互動流於淺薄，也沒有深度。

我的做法是，雖然不按到處讚，但是看到想要互動的文章，就直接在底下留言。當然，如果因為我這麼說，可以讓這篇文章的按讚數大減、留言數增加，那我也會感到無比的欣慰（誤）。

最後，作者也對例如FB和IG之類的APP提出建議，如果你真的要用社群媒體的服務，最好離手機版本遠一點，因為那對你的時間和注意力是巨大的威脅。因此，我在數位斷捨離的步驟中，刪除了大部分的手機APP。

✅我重拾休閒的收穫是？

其實，大家都高估了休息時「什麼都不做」的放鬆效果。在繁忙的工作日之間，或是一大早為了孩子搞得人仰馬翻之後，我們很容易渴望「無所事事」的解脫感。但是，根據書中引用的許多研究指出，耗費精力的休閒活動，反而會提升休閒之後的心靈感受。

作者說道：「這類減壓活動有其價值，但收穫有限，因為無所事事的時候，往往會使人轉向劣質的休閒活動，例如盲目地滑手機、心不在焉地追劇。把精力投注在困難但有價值的事情上，收穫總是豐厚許多。」

由於減少了使用數位科技的時間，把多出來的時間拿來閱讀跟寫作，讓我能更從容地體會書中的文字，也能更專注地寫下我想說的話。另一個收穫是，我開始培養起睡前「靜坐冥想」的習慣，每天10分鐘採取正念呼吸的方式，把當天的雜念跟煩惱重新歸零。

✅我做了哪些注意力抵抗運動？

《注意力商人》的作者吳修銘，在書中評論媒體的某一種商業模式：「你聚集人群，不是因為你想賺他們的錢。而是因為你可以把他們轉賣給想獲得那群人關注的其他人」。Google和臉書的主要資源是「眼球關注時間」，如今獲得眼球關注比開採石油更有利可圖。

1830年第一份廉價報紙《紐約太陽報》的創辦人意識到他可以把讀者變成商品，把廣告變成顧客。用盡全力把讀者的注意力賣給廣告商，推出許多爭搶眼球注意力的新聞報導。對於新聞的內容品質要求，反而不是他們關心的重點。

以前的我接觸新聞的管道，不外乎Yahoo新聞、社群推播的新聞。但是作者提倡「慢媒體」，他認為：「吸收少量優質的東西，通常比吸收大量劣質的東西更好。」我們要以一種緩慢的思維模式來吸收新聞媒體，只關注品質最高的新聞來源。

因此，我開始嘗試閱讀〈華爾街日報〉的新聞報導（需要訂閱費），比起那些標題聳動、內容空泛的新聞，〈華爾街日報〉對於世界的財經趨勢和政治局勢，都有更深入和精準的解讀。我也試著體驗以「付費讀者」為服務對象的媒體，與那些以吸睛文章「賣廣告」的媒體究竟有什麼不同。
　
【總結：我的數位斷捨離10個行動】
　
如果你直接跳到這裡看結論，想知道我實踐上採取了那些行動，那麼以下這些就是這30天來，我的10項行動清單：

1. 刪除數位斷捨離30天之後不必要的APP，我原本已經刪除了FB、IG、PTT，現在進一步刪除手機上的Youtube、LinkedIn、Brain.fm，只留下方便移動時收聽的有聲書Audible和Scribd，以及音樂服務Spotify。

2. 關掉智慧手機的所有通知，包含鈴聲、畫面橫幅，只留下「電話通知」和「簡訊」。有意識地在固定時段，才查看重要APP的資訊。

3. 在固定時段批次處理所有的數位科技產品（硬體、軟體、網頁、APP），不要讓這些東西佔據全部的注意力。一口氣回信、回訊息，總是比零散時間處理來的有效率。

4. 規劃固定的生活作息，最有效率、最不容易受阻礙的時段是起床後的黃金一小時。雖然下班作息一樣需要規劃，但效果都比不上晨間作息。

5. 限制自己接觸社群媒體的時間，我從原先的工作日每天一個小時、假日無限制，縮減到星期二、星期四半各小時，星期六、日各兩小時。

6. 安排自由的網路漫遊時間，但不宜太久。我避免在平常的五個工作日網路漫遊，只安排在每週六、日晚上時間，允許自己愛逛什麼就逛什麼。

7. 關閉網路、設定鬧鐘，替自己的數位斷捨離時間做出隔離網路的環境。我開始習慣在閱讀跟寫作的時候，把網路完全切斷，設定45分鐘的鬧鐘提醒自己休息。

8. 取消訂閱不必要的Email電子報，尤其是跟我現在專注的目標無關的項目，電子報雖然提供了很多資訊，但還是要輔助自己的目標才有價值。我曾經喜歡到處訂閱，但現在我取消了80%的電子報。

9. 開始閱讀慢媒體，捨棄低品質的劣質媒體和社群新聞，在固定的時間才靜下心來閱讀慢媒體。我開始喜歡上〈華爾街日報〉、〈報導者〉這類的優質新聞。

10. 讓親友和讀者知道自己的數位斷捨離時段，給自己緩衝空間又不失禮貌，又能在心情最沉澱和平靜的時候，再認真回覆訊息，或撥通電話親口聊天。
　
【後記：最重要的事就是…】
　
《深度數位大掃除》讓我透過這三十天的數位斷捨離練習，重新檢視、設計了一套屬於自己的數位極簡生活模式。讓我回想起之前讀了《極度專注力》這本書，烙印在心底的這句話：「注意力太過寶貴以至於你得非常自私地只留給自己使用」。

隨時提醒自己，要跟這些APP和網站保持一定的距離，這些服務不是「想要打造更美好世界的宅神」送給大家的禮物，而是刻意設計成放進我們口袋的吃角子老虎機。總是注意自己如何使用科技，而不是反過來被科技主宰了生活的步調。

最後，我想跟你分享一句我很喜歡的話：「最重要的事，就是把你自己最重要的事，當成是最重要的事。」邀請你一起加入數位斷捨離的練習，也歡迎你在三十天的練習之後，留言分享你的收穫和體會。

讓我們在這個充滿數位誘惑的年代，塑造一種值得享受的生活。
　
重點不是使用科技，而是為了獲得更好的生活品質。
　
【抽獎辦法】感謝 時報出版
１、抽出「3本」《深度數位大掃除》送給閱讀前哨站的粉絲們！有興趣的朋友請在底下「按讚留言」，「公開分享」本則動態參加抽獎。
２、留言請寫下：你覺得執行數位斷捨離最難的是什麼？例如：「我覺得要關閉手機的通知很難，朋友會很難找到我」
３、活動時間：即日起至2020/08/18(二)晚上十點截止，隔天在留言中公布名單，隨機抽出3名正取，2名備取。
４、請正取得獎者於2020/08/20(四)晚上十點前，私訊回覆寄件姓名、地址、電話，超過期限未認領由備取遞補，寄送僅限台澎金馬。

VBA到Python程式開發202101第9次上課

01_重點回顧與用requests當網路爬蟲
02_切割資料與新增到資料庫說明
03_新增資料庫與批次寫入資料
04_用樞紐分析表與圖建立查詢結果
05_改用SQL語法查詢結果
06_下載JSON與取得所有資料
07_json轉存為CSV檔與下載HTML

完整教學
http://goo.gl/aQTMFS

吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/tcfst_python_2021_1

課程簡介：入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介：進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠

上課用書：
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?
出版社：碁峰? 出版日期：2016/11/29

Python程式設計入門
作者：葉難
ISBN：9789864340057
出版社：博碩文化
出版日期：2015/04/02

吳老師 110/4/20

EXCEL,VBA,Python,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境

VBA到Python程式開發202101第9次上課

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02_切割資料與新增到資料庫說明
03_新增資料庫與批次寫入資料
04_用樞紐分析表與圖建立查詢結果
05_改用SQL語法查詢結果
06_下載JSON與取得所有資料
07_json轉存為CSV檔與下載HTML

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作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?
出版社：碁峰? 出版日期：2016/11/29

Python程式設計入門
作者：葉難
ISBN：9789864340057
出版社：博碩文化
出版日期：2015/04/02

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03_新增資料庫與批次寫入資料
04_用樞紐分析表與圖建立查詢結果
05_改用SQL語法查詢結果
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