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😳常態分配
真的完全看不懂這股價走勢，繼上次出現先跌停後漲停的「根號」走勢後，今天又來了個常態分配，股價沒看懂，統計學倒是複習了一下。
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常態分布（normal distribution）
又名高斯分布（Gaussian distribution）、正規分布，是一個非常常見的連續機率分布。常態分布在統計學上十分重要，經常用在自然和社會科學來代表一個不明的隨機變數。
📜 [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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大家2014新年快樂! 週四(0102)晚安!晚上最新消息....
貓熊寶寶「圓仔」6日即將亮相 北市交通局:闢駛「貓熊專車123路」
免費接駁車 串聯信義商圈至動物園 及調高動物園周邊停車場費率
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上午9時到11時、下午4時到5時較有機會看到圓仔活動
民眾需在入園時索取「大貓熊館入場券」依券上的入場時間
排隊 憑券參觀 規劃每10分鐘開放400人入館
(一)
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2.外資回補美元 新台幣兌美元匯率以貶值2.9分收盤
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3.財政部長張盛和從多項指標研判國內房市達泡沫化警戒 表示
不知何時會像基隆黃色小鴨一樣爆破 房仲表示:政府有意將
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重點是「資金的去路」
4.土銀以不動產專業銀行身份表示 不會把全部資金放在不動產
且放款保守 假使房價跌掉4成 土銀也不會有損失
---新春元旦走勢顛簸,但是,外資、財長竟樂看農曆年前台股挑戰
8900點,看多理由?台股真會千億成常態?房市資金真流向股市?
(二)
1.金管會准國泰設上海自貿區支行 金管會同意國泰世華銀行在
上海自貿區設支行 為首家獲金管會同意到大陸上海自貿區
設置分支機構
2.為了讓國際投資者看到台灣資本市場全貌 證交所與OTC擬共同
推出跨市場 代表台灣資本市場的綜合指數 將納入集中 櫃買市場
成分股100至200檔 暫訂名寶島100或寶島200 預計今年上路
3.響應政府拚經濟 統一全面加薪 統一企業(1216)今年元月將全面
加薪 7月還會有機會再調整 統一董事長羅智先:過去3年統一每年
都加薪二次
(三)
1.南科銀行聯貸120億元 動態隨機存取記憶體(DRAM)廠南科
(2408)今完成與銀行團聯貸簽約 聯貸金額新台幣120億元
2.威盛去年業績 近5年新高 IC設計廠威盛(2388)去年合併營收
新台幣60.95億元 創近5年來新高 在客戶委外設計需求持穩下
威盛去年12月合併營收維持在6.8億元 年增71.16%
3.少啃蘋果 勝華去年營收減25% 少了蘋果大單 勝華(2384)
自結2013年全年合併營收為新台幣764億1816.6萬 年減25.21%
4.2020年物聯網裝置戶估260億台 顧能公司Gartner:不包含
PC、平板及智慧型手機在內的物聯網(IoT)裝置用戶數將於
2020年成長至260億台 較2009年的9億台成長近30倍
(四)
1.示威擬封曼谷 經損估2千億銖 泰國抗議團體撂話將在13日
「關閉」曼谷10到20天 不讓選舉如期進行 執政黨為泰黨今
預估 封城累積的經濟損失恐高達2000億銖(約台幣1816億)
2.柬國罷工 台成衣廠：影響不大 柬埔寨五大工會為提高工資
而罷工 目前還未與政府達成協議 包括儒鴻(1476)、聚陽
(1477)轉移部份產能到他國，年興(1451)認為若罷工速結
可以加班補足落後產能 影響不大
3.歐製造業成長 創2年多來最強 據分析公司Markit數據:歐元區
12月製造業採購經理人指數PMI 從11月的51.6升至52.7
50為景氣榮枯分水嶺
---各國領袖新春談話(日本安倍.中國習近平.南韓朴槿惠.
德國梅克爾.美國歐巴馬.英國卡麥隆)話內容解讀?
---展望2014年,各國經濟情勢?國際今年變數是啥?在哪裡?
美國.歐洲.中國.台灣,今都公佈去年12月製造業PMI解讀?
看出今年全球經濟重心?趨勢在哪?
1.收8612漲1量912 外資+23億
---今天新春元旦開紅盤,結果,指數多數時間再跌,幸好尾盤
收盤前關鍵5分鐘一踢才收紅,收小紅1點,這代表啥意思?
---台股有機會農曆年前挑戰8900,真可以?台股靠誰衝關?
但是連兩根黑K,今天收黑K還出量,這樣好嗎?明天行情?
---外資連5買逾222億 外資買盤有機會不間斷?
---今年各大外資預測台股高點指數?
※去年外資預測封關誰最準?最準的外資今年又如何看台股?指數?
---馬政府今年財經牛肉真可奏效?總統請出,政壇上有「微笑老蕭」
之稱的前副總統蕭萬長,對今年台灣經濟政策幫助多少?金融股?
---中經院今公佈台灣12月製造業PMI53.6創七月來最高,為何
台灣製造業PMI逆勢走高?成長細項?今年經濟重心?期待?
2.亞股表現 韓股重挫2.2% 陸股收黑0.3%
---適逢新年連續假期 日股今日休市
---三星.現代汽車-5% 韓股一年半最大跌幅
---陸:證券.銀行領跌 陸股均線全失守
---去年世界各國股市表現,跌6.75%陸股,今年開春第一天交易
陸股繼續跌,為什麼?中國12月製造業PMI(官方:51,半年來
首次下滑 匯豐:50.5是三個月低)PMI細項透露出中國經濟
今年怎樣警訊?今年中國經濟發展的機會?商機?變數?危機?
3.國際變數
---2014年亞股交易第一天,韓股大跌,聽說是因為北韓金正恩
發火,金正恩警告內容?警告對象竟是韓.美國,為何?
朝鮮半島會成為今年2014亞洲不安的最大變數?影響面?
---晚最新!南韓防長：防範北韓兩面戰術 南韓國防部長金寬鎮
今召開國防部幹部早餐懇談會時表示 北韓有可能採取「和戰
兩面戰術」南韓應隨時做好因應準備
---跨年煙火大拚場! 北韓.杜拜.中國上海.紐約.英.德國
※六處煙火施放多美?特色點?英國煙火有香味?首創啥紀錄?
今晚國際最絢爛煙火再帶您看一遍!感受跨年歡樂氣氛!
---今年台灣央行彭淮南總裁最擔心的事?去年最後一天,央行
限時掛號一封重要信,特提出警告"比特幣非貨幣"央行擔心?
今年比特幣還會如此強勁飆漲?或今年比特幣會繼續修正?
---黃金2013年重挫近三成,創2000年以來最重跌勢,華爾街
投資銀行業界紛紛表示,黃金牛勢已經結束,但!經濟學家
謝國忠卻說:五年內黃金會漲到每盎司3000美元!理由?可能?
---國際大師:末日博士麥家華 新興市場教父墨比爾斯
商品大王羅傑斯 知名分析師鮑爾森 股神巴菲特
六位大師如何看今年黃金?黃金投資?黃金基金?黃金存摺?
4.今年選股?操作技巧?
---美國對大陸太陽能業「雙反」制裁 可能延伸至台灣業者為
大陸廠商代工部分 為何?該新聞如何解讀?太陽能相關股?
太陽能股操作?
---今指數失真?電子.傳產權重股都跌,但集中+店頭=漲停板
75檔:跌停板26檔,店頭指數強過集中意義?今年選股重心?
低基期二軍變主流?哪些標的?
---2014開盤第一天漲什麼?看出今年市場重心?從線型找主流股!
5.根據華爾街日報提出今年七大高科技業的投資機會!
七大高科技業所指?運用在生活面?相關概念受惠股?
*****精采內容都在(周四)錢線百分百,睿涵與您分享專業****
