考點：加密技術基礎：對稱式加密與常見演算法（DES／AES／IDEA／RC4）、非對稱加密演算法比較：RSA、DH、ECC 與後量子密碼學（PQC）
(1) 對稱式：同一把金鑰、速度快、金鑰須事先安全共享，如 AES；非對稱式：公鑰／私鑰一對、速度慢、公鑰可公開，用於金鑰交換與數位簽章，如 RSA、ECC。
(2) (a) 即時訊息選對稱式，量大、要求低延遲；(b) 初始金鑰交換選非對稱式，雙方尚無共享秘密，以公鑰加密或 DH 協商傳遞工作階段金鑰。兩者合用即混合式加密（如 TLS）。
考點：常見網路攻擊手段整理：Malware（Virus／Trojan／Worm）與其他攻擊手法
(1) 帳號輸入 admin' -- （或 admin'#），單引號結束字串、其後密碼條件被註解掉，查詢變成只比對 username = 'admin'，免密碼登入。
(2) 參數化查詢（prepared statement）：SQL 結構先編譯，輸入以參數綁定、只當資料值，不被解析成語法。
考點：圖形的儲存表示法：Adjacency Matrix／Adjacency List／Incidence Matrix
選鄰接串列：稀疏圖中 ，串列空間 ，矩陣需 格，大多為 0；列出某人好友時串列只走訪其好友，矩陣要掃描 格。
考點：NAT（網路位址轉換）基本概念與封包穿越行為
(1) NAT 把私有 IP 轉成公共 IP，節省 IPv4 位址並隱藏內網；NAPT 以轉換表記錄「私有 IP:埠 ↔ 公共 IP:埠」，出去時改來源、回來時依埠號查表改回目的。
(2) 家用路由器把每台裝置的來源（如 192.168.1.10:50000）改成公共 IP 加不同的外部埠號（203.0.113.7:40001），回應依外部埠號查表轉回原裝置，多台裝置因此共用一個公共 IP。
考點：Deadlock 處理策略總覽：Prevention／Avoidance／Detection／Recovery
四條件：互斥、持有並等待、不可搶占、循環等待；本情境 P1 持 A 等 B、P2 持 B 等 A 即成環。
避免：以銀行家演算法在 P1 已持 A 時拒絕 P2 對 B 的請求（核准後為不安全狀態），讓 P1 先完成；或規定 A、B 依固定順序申請，P2 也先取 A，打破循環等待。
考點：專案時程規劃：WBS 與 PERT／CPM 要徑分析
開始 → A；A → B、A → C；B → D；D → E、D → F；C、E、F → 結束（節點為活動，標工期）。
考點：專案時程規劃：WBS 與 PERT／CPM 要徑分析
18 天。
考點：專案時程規劃：WBS 與 PERT／CPM 要徑分析
7 天。
考點：ERD 實體關聯圖：Entity、Relationship、Attribute 與基數比
實體：應收帳目（主鍵客戶編號，名稱、地址、電話、信用額度、餘額）、付款（主鍵付款編號，日期、金額）、發票（主鍵發票號碼，日期、金額）。
關係：應收帳目 1:N 付款（支付）、應收帳目 1:N 發票（收到）。
考點：人工智慧、機器學習、深度學習的關係與 AI 核心能力、Porter's 競爭優勢模型（五力分析）與 AI 對企業競爭優勢的影響
AI：讓電腦具備感知、學習、推理、理解語言與決策等類似人類智慧能力的技術，主流做法是從資料中學習的機器學習。
價值：自動化提升效率降低成本、資料驅動改善決策、個人化提升顧客體驗、詐欺與風險偵測、創新產品與商業模式。
考點：機器學習四大學習方式：監督式、非監督式、半監督式與遷移學習
監督式：用有標籤資料學習輸入到答案的對應，做分類與迴歸，如信用評分、詐欺偵測、銷售預測。
非監督式：用無標籤資料找出結構與規律，做分群、關聯規則、降維，如顧客分群、購物籃分析。