6.Exposure of Internal Data（内部数据暴露）：类似于信息泄露，但更侧重于系统内部数据的保护。攻击者可能通过观察系统的行为，推断出内部数据，如成本、运营策略等商业机密，从而影响系统的安全性。

通过STRIDE建模，开发团队能够识别潜在威胁，并采取相应的预防措施，确保系统的安全和可靠性。

5.购物车管理：添加、删除或修改商品数量，合并多次购物生成一个订单。

6.订单管理：查看历史订单、跟踪订单状态（如处理中、配送中、已完成），进行退款或申请售后支持。

7.地址与支付方式：保存常用收货地址，管理多种支付方式（如信用卡、借记卡、第三方支付等）。

8.用户个人中心：查看账户信息、修改密码、查看优惠券和积分余额，设置通知偏好。

9.评价与反馈：对购买的菜品和服务进行评价，提供反馈意见或投诉。

10.客服支持：通过在线聊天或电话联系客服解决疑问或处理问题。

11.活动与促销：展示餐厅的优惠券、满减活动、会员特权等信息，激励用户消费。

12.实时位置：显示用户在地图上的实时位置，以便准确配送。

13.多语言支持：提供多种语言版本，满足不同地区用户的使用需求。

14.推荐算法：根据用户的浏览和购买历史，个性化推荐餐厅和菜品。

15.积分与优惠券管理：用户可以查看、使用或管理他们的积分余额以及优惠券。

5.购物车管理：添加或删除商品，生成订单。

6.地址与支付方式：保存收货地址，支持常见支付方式。

7.订单提交：用户确认订单信息（包括菜品数量、配送地址等），提交订单。

8.订单状态追踪：显示订单处理和配送进度。

9.客服联系方式：提供联系客服的方式，处理问题或咨询。

这些基础功能能够满足用户的外卖订购需求，并为后续功能的添加提供稳定的基础。

*Denial of Service (DoS)**: 攻击者通过大量请求影响服务器性能，导致其他用户无法正常查看推荐。

2.搜索与发现：用户根据位置、菜系或关键词快速找到餐厅和菜品。Spoofing*: 攻击者可能伪造搜索结果，如提供虚假地址或伪装成其他餐厅。

Tampering*: 篡改搜索结果排序或过滤条件，影响用户的选择。

Repudiation*: 记录用户的查询历史，防止否认操作。

Information Disclosure*: 泄露用户搜索记录可能侵犯隐私或泄露商业机密。

DoS*: 攻击者通过大量无效搜索请求消耗服务器资源。

3.商家列表：显示餐厅基本信息（如评分、菜单概览）、配送费用。Spoofing/Tampering*: 攻击者尝试修改餐厅信息，如分数或价格。

Repudiation*: 保持数据更改的记录，防止否认操作。

Information Disclosure*: 泄露敏感数据（如内部成本、运营策略）可能影响商家利益。

DoS*: 攻击者通过大量请求导致服务器性能下降。

4.商品浏览：查看菜品图片、价格及简单描述。Spoofing/Tampering*: 攻击者尝试修改或替换商品信息，如价格或图片。

Repudiation*: 记录更改历史，防止否认操作。

Information Disclosure*: 泄露内部数据可能影响商家利益。

DoS*: 攻击者通过大量无效请求消耗服务器资源。

5.购物车管理：添加或删除商品，生成订单。Spoofing/Tampering*: 攻击者尝试伪造或篡改购物车中的内容。

Repudiation*: 记录用户操作历史，防止否认修改行为。

Information Disclosure*: 泄露用户购物习惯可能侵犯隐私或泄露商业机密。

DoS*: 攻击者通过大量无效请求消耗服务器资源。

6.地址与支付方式：保存收货地址，支持常见支付方式。Spoofing/Tampering*: 攻击者试图篡改地址信息或支付方式。

Repudiation*: 记录用户操作历史，防止否认修改行为。

Information Disclosure*: 泄露用户敏感数据（如家庭地址、银行账户）可能侵犯隐私。

DoS*: 攻击者通过大量请求消耗服务器资源。

7.订单提交：用户确认订单信息（包括菜品数量、配送地址等），提交订单。Spoofing/Tampering*: 攻击者尝试修改用户确认的订单内容。

Repudiation*: 记录用户操作历史，防止否认提交行为。

Information Disclosure*: 泄露用户订单信息可能侵犯隐私或商业机密。

订单状态追踪：显示订单处理和配送进度。Spoofing/Tampering*: 攻击者尝试篡改用户的8.订单状态信息。

Repudiation*: 记录系统状态历史，防止否认修改行为。

Information Disclosure*: 泄露用户订单状态可能影响隐私或商业机密。

DoS*: 攻击者通过大量查询请求消耗服务器资源。

9.客服联系方式：提供联系客服的方式，处理问题或咨询。Spoofing/Tampering*: 攻击者尝试修改提供的客服联系方式。

Repudiation*: 记录系统更改历史，防止否认修改行为。

信息泄露：泄露正确的客服联系方式可能影响客户体验或导致错误联系。

在数据库中存储每个条目的历史版本，以便在发现篡改时进行回滚。

3.访问控制：限制用户能够查看和修改的信息范围，仅允许用户看到自己拥有的餐厅和菜品信息。

4.监控与审计：实施日志记录系统，详细记录对餐厅和菜品数据的所有操作，包括操作时间、操作者、修改内容等。

定期或实时分析这些日志，检测异常行为，如频繁的更改、来自未知IP的大量请求等。

安全测试用例：

测试编号: TC-SPOOF-01 测试目标: 确保餐厅和菜品信息无法被未经授权的用户伪造。步骤:

1.以普通用户身份登录系统。

2.尝试直接在浏览器开发者工具中修改热门餐厅或菜品的信息，例如更改名称、图片或评分。

3.提交修改后的页面请求。

预期结果: 系统应拒绝请求，并显示错误信息（如“权限不足”、“数据签名验证失败”）。测试编号: TC-SPOOF-02 测试目标: 验证数字签名在保护餐厅和菜品信息完整性和来源方面是否有效。步骤:

1.获取一个合法的餐厅或菜品信息页面。

2.使用工具修改页面中的部分数据，然后重新计算新的哈希值或生成数字签名。

3.将修改后的页面提交给服务器。

预期结果: 由于签名或哈希不匹配，系统应拒绝请求，并显示错误信息（如“数据完整性校验失败”）。测试编号: TC-SPOOF-03 测试目标: 确保只有餐厅所有者可以更新其相关的信息。步骤:1.登录为一个非餐厅所有者的用户。

2.尝试进入某个餐厅的编辑页面，尝试修改菜品信息或餐厅描述。

3.提交修改后的页面请求。

预期结果: 系统应拒绝请求，并显示错误信息（如“您无权修改此餐厅的信息”）。这些测试用例覆盖了对身份验证、数据完整性保护和访问控制的检查，确保系统能够有效防止伪造热门餐厅和菜品信息的行为。

对推荐算法的输入和输出进行审查，确保结果的公正性。

3.版本控制与审计：存储每个推荐内容的历史版本，以便在检测到篡改时回滚到先前的状态。

实施日志记录系统，详细记录对推荐内容的所有操作，便于发现异常行为并追踪责任。

4.实时监控与异常检测：

监控推荐内容的变化频率和幅度，设置阈值来检测可能的异常行为（如频繁修改、大规模排名变化）。

使用机器学习算法分析推荐数据模式，识别潜在的操纵或欺诈行为。

安全测试用例：

测试编号: TC-TAMPR-01 测试目标: 确保推荐内容在传输过程中不被篡改。步骤:

1.以用户身份登录系统并查看推荐内容。

2.使用网络嗅探工具（如Wireshark）捕获数据包，检查推荐内容是否加密，并且签名是否正确。

3.解密并验证推荐信息。

预期结果: 推荐内容应被加密保护，且数字签名有效，确保传输过程中的安全。测试编号: TC-TAMPR-02 测试目标: 验证只有授权用户可以修改推荐内容。步骤:

1.登录为普通用户或未经授权的管理员账户。

2.尝试访问和修改推荐内容，如优惠活动或排名信息。

3.提交更改请求。

预期结果: 系统应拒绝请求，并显示错误信息（如“无权操作”、“权限不足”）。测试编号: TC-TAMPR-03 测试目标: 检查推荐算法的公正性和防篡改机制。步骤:

1.分析推荐内容的变化，比较在不同时段内的排名和优惠活动是否合理。

2.生成模拟攻击场景（如频繁修改对手排名），观察系统的检测和响应。

预期结果: 推荐系统应能够检测到异常行为，并采取相应的措施，如触发报警、回滚数据版本等。这些测试用例涵盖了推荐内容传输过程中的保护、权限控制以及算法公正性的检查。

4.匿名化与伪名化：    对用户标识（如用户名、ID）进行处理，避免直接关联到具体个人，以保护隐私。例如，使用随机生成的唯一识别符代替真实的用户信息。

5.日志记录与审计：    记录对订单状态的所有访问尝试，并定期分析这些日志，检测异常行为或潜在的数据泄露风险。

6.安全开发实践：    在软件开发生命周期中遵循最佳安全实践，如使用安全的编程语言、防止SQL注入等攻击，确保代码质量。

7.隐私政策与用户教育：    向用户明确说明收集和使用数据的方式，以及如何保护他们的隐私。定期提醒用户关于隐私保护的重要性。

安全测试用例：

测试编号: TC-INF-DISC-01 测试目标: 确保只有授权用户能查看订单状态。步骤:

1.以普通用户身份登录系统，查看自己的订单信息。

2.尝图使用无效的密码或通过其他方式访问其他用户的订单数据。

3.记录系统的响应，如是否拒绝请求或提示错误。

预期结果: 系统应拒绝未经授权的用户尝试获取他人的订单状态信息，并提供适当的反馈，如错误消息或限制访问的内容。

测试编号: TC-INF-DISC-02 测试目标: 检查订单数据在传输过程中的保护。步骤:

1.以用户身份登录系统并查看订单状态。

2.使用网络嗅探工具（如Wireshark）捕获数据包，检查是否有敏感的订单

状态信息在明文状态下被传输。

3.解密并验证订单状态信息。

预期结果: 推荐内容应在加密保护下进行传输，避免在传输过程中泄露用户订单状态等敏感信息。测试编号: TC-INF-DISC-03 测试目标: 验证订单数据的加密存储。步骤:

1.登录系统，并查看自己的订单状态。

2.使用数据库查询工具（如SQL查询）检查订单数据是否存储于加密后的数据库中。

3.从加密的数据库中解密并验证订单状态信息。

预期结果: 数据库中的订单状态信息应被保护在加密状态下，确保即使数据库被攻击，敏感的用户订单状态也无法轻易读取。测试编号: TC-INF-DISC-04 测试目标: 检查日志记录是否能检测到潜在的信息泄露风险。

步骤:

1.登录系统，并查看自己的订单状态。

2.使用日志分析工具（如Logstash）检查系统的日志记录，查找关于订单状态信息的访问尝试。

3.查找异常行为或尝试获取过多数据的迹象。

预期结果: 系统的日志应能反映出正常的用户活动，没有异常的行为表明可能的信息泄露风险。测试编号: TC-INF-DISC-05 测试目标: 检查隐私政策是否明确说明收集和使用数据的方式。

步骤:1 访问网站的隐私政策页面。2 详细阅读该政策，确保它明确定义了哪些数据被收集、如何处理这些数据以及用户在保护其隐私方面的权利。

预期结果: 隐私政策应清晰地解释公司如何收集、使用和保护用户的订单状态等信息，并尊重用户的隐私权。