政高學生學習診斷輔導系統敏感資訊外洩事件分析與防護建議

隨著教育數位轉型（Digital Transformation）的推動，人工智慧（AI）與大數據分析已深入校園，用於精準分析學生的學習行為並提供個人化輔導。然而，近期關於學生學習診斷輔導系統的敏感資訊處理引發了資安界的關注。這類系統儲存了大量學生的學籍資料、成績記錄、心理輔導評估及個人隱私，一旦防禦失當，將導致嚴重的個資外洩風險。(臺灣教育評論學會)

事件背景與風險分析

校園資訊系統的開發往往面臨開發週期短、經費受限或委外廠商資安意識不足等挑戰。在「政高學生學習診斷輔導系統」這類涉及學生輔導與診斷的平台中，資訊外洩通常源於以下幾種技術漏洞：

不安全的 API 介面： 許多教育平台為了與前端框架對接，開放了未經嚴格驗證的 API。攻擊者可透過 ID 列舉（ID Enumeration）或越權存取（BOLA/IDOR），直接抓取後端資料庫中的學生診斷報告。
過度敏感的 Log 紀錄： 系統在進行 AI 診斷或語文批改處理時，若未對輸入內容進行去識別化，敏感的個資（如身分證字號、家庭背景）可能會被寫入伺服器日誌，並因權限控管不當而外洩。
弱身分驗證機制： 部分校園系統仍缺乏多因素驗證（MFA），一旦教師或行政人員的帳號遭社交工程攻擊，攻擊者即可輕易進入管理後台下載全校學籍資料。(國立臺南女子高級中學)

技術架構下的資安盲點

在 AI 導入教育的過程中，如 2025 總統盃黑客松中提到的「AI 智能作文批改平台」，系統需處理大量的文字影像識別（OCR）與自然語言處理（NLP）。(2025 總統盃黑客松) 從系統工程的角度來看，資料流（Data Flow）的安全性至關重要：

📂 收合（點我收起）

// 錯誤範例：直接將學生 ID 暴露於 URL 中，且缺乏 Session 權限校驗
app.get('/api/student/diagnostic-report', (req, res) => {
    const studentId = req.query.id; 
    const report = db.query(`SELECT * FROM reports WHERE student_id = '${studentId}'`);
    res.json(report);
});

上述程式碼存在典型的 SQL Injection 與 IDOR 漏洞。在處理敏感的「學生輔導」與「學籍處理」資料時，必須嚴格遵守《個人資料保護法》及教育行政部門的指引。(澳門教育及青年發展局)

企業級資安防護建議

針對此類敏感資訊外洩事件，建議 IT 部門與資訊工程師應從架構層面進行補強：

1. 實施嚴格的資料去識別化（De-identification）

在將學生學習數據餵入 AI 模型或診斷引擎前，應先透過遮罩（Masking）或代碼化技術處理姓名、電話等關鍵欄位，確保開發環境與模型訓練環境不接觸真實敏感個資。

2. 強化資安合規與文件管理

校方應參考 ISO 27001 標準，建立完善的資通安全組織，並落實「資訊資產清單風險評估表」與「帳號清單紀錄表」的定期清查。委外廠商必須簽署保密切結書，並定期接受資安稽核。(國立臺南女子高級中學)

3. 導入 API 安全閘道與零信任架構

所有的學習診斷請求必須經過身分驗證（Authentication）與授權（Authorization）。建議採用 OAuth 2.0 或 OpenID Connect 協議，並在 API Gateway 層級實施流量清洗與異常行為偵測。

4. 遵循國家資通安全產品限制

在採購或開發系統時，應嚴格遵守「各機關對危害國家資通安全產品限制使用原則」，不得使用具資安風險的廠牌，並避免在公務環境安裝非必要軟體，以降低後門風險。(國立臺南女子高級中學)

結論

數位轉型雖然提升了教育效率，但也將學生隱私推向了資安前線。從 HCL Domino 等傳統群組軟體到現代化的 AI 診斷平台，系統架構師必須在設計階段就將資安（Security by Design）納入考量。唯有透過嚴格的開發規範、定期的風險評鑑以及透明的學籍資料保存制度，才能在享受 AI 帶來的便利時，守護學生的數位隱私安全。(澳門教育及青年發展局, 臺灣教育評論學會)