監控系統收集的資料本身就是有價值的攻擊目標。Error 訊息包含 stack trace 和系統架構資訊，event 資料包含使用者行為模式，lifecycle 資料包含部署時程和系統狀態。攻擊者取得這些資料後可以用於進一步的攻擊 — stack trace 揭露程式碼結構，部署資訊揭露更新節奏，行為資料揭露高價值使用者。

威脅場景一：傳輸竊聽

攻擊方式

攻擊者在 SDK 和 collector 之間的網路路徑上攔截未加密的 HTTP 流量。同網段的 ARP spoofing、WiFi sniffing、或中間人（MITM）proxy。

暴露的資料

事件的完整 JSON payload — 包括 redaction 後殘留的資訊（使用者行為、系統狀態、error message）。API key 或 basic auth credential 如果在 HTTP header 中明文傳送，也會被攔截。

防護

使用 HTTPS 加密傳輸（Transport 安全）。所有 SDK 到 collector 的通訊走 TLS — 自簽憑證在自用場景足夠，公開部署用 Let’s Encrypt。

威脅場景二：儲存入侵

攻擊方式

攻擊者取得 collector server 的存取權限（SSH 入侵、容器逃逸、雲端 IAM 權限提升），直接讀取儲存的事件檔案。

暴露的資料

所有歷史事件 — 包含 redaction 處理後的事件。如果 redaction 不完整（遺漏了某些敏感欄位），歷史事件中可能包含 secret。

防護

最小化儲存：只保留必要期限的資料，過期自動刪除（GDPR 最小化原則）。攻擊者能取得的資料量與保留期間成正比。

檔案系統加密：LUKS（Linux）或 FileVault（macOS）對整個磁碟加密。Server 關機後磁碟資料無法被讀取。

access log 監控：記錄所有對事件儲存的存取操作（Collector Access Control）。異常存取（非工作時間、非預期的 IP）觸發告警。

威脅場景三：Endpoint 濫用

攻擊方式

攻擊者取得 SDK 的 API key（從 client 端的程式碼或設定檔中提取），大量寫入垃圾事件或惡意 payload。

影響

資料汙染：合法事件和垃圾事件混在一起，分析結果不可靠。

資源耗盡：大量寫入消耗 collector 的儲存和處理能力。

注入攻擊：如果 collector 的查詢介面沒有做好輸入驗證，惡意 payload 中的特殊字元可能觸發 injection。

防護

Rate limit：每個 API key 的寫入速率限制。正常的 SDK 行為有可預測的寫入頻率（每分鐘 N 個事件），超出正常範圍的寫入被拒絕。

Schema validation：collector 只接受符合定義 schema 的事件。格式異常的 payload 在寫入前被丟棄。

API key 輪替：如果 API key 被洩漏，輪替 key 讓舊 key 失效。SDK 端更新新 key 後恢復正常。

威脅場景四：內部越權存取

攻擊方式

有 collector 讀取權限的人（開發者、維運人員）存取超出自己職責範圍的事件資料。例如開發者查看行為分析資料（只應該看 debug 資料），或前端開發者查看 server-side 的 error 事件。

防護

角色分離：不同用途的資料用不同的存取權限（Collector Access Control）。Debug 資料和行為分析資料分開授權。

去識別化：即使有存取權限，看到的也是去識別化後的資料（去識別化策略）。IP 截斷、user agent 簡化、stack trace 路徑清理 — 降低資料的個人可識別性。

access log 審計：所有讀取操作記錄在 access log 中，定期 review。

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