🎯 今日目標

讓郵件分析模組能夠使用 AI（如 ChatGPT 或 Gemini 模型）對郵件內文做風險判斷與摘要，偵測釣魚、社交工程或誘導內容，即使 IP 信譽和標頭看似正常也能發現異常。

1️⃣ 問題場景

• 有些攻擊郵件在技術層面（IP、SPF、DKIM、DMARC）皆看似正常，卻在內文透過誘導、語意欺騙、偽裝連結、隱藏釣魚頁面來實施攻擊。
• 傳統標頭 / IP 分析無法攔截這些高階釣魚郵件。
• 若 AI 能理解郵件語意、意圖與上下文，就能判斷出哪封郵件真正具風險。

2️⃣ 模組定位

這個模組是首要判斷層之後的「語意分析層」：

• 接收在前一層未標為高風險但不確定的郵件

• 把郵件主體 + 標頭摘要 + 關鍵連結送給 AI 模型

• 要 AI 模型產出：

  • 檢測結果（是否存在釣魚誘導 / 欺騙語句）
  • 2–3 行摘要說明為什麼被懷疑
  • 風險等級（High / Medium / Low）與信心指標

• 輸出給通報模組或存入日誌、供人工審查

3️⃣ 技術實作

參考Analyze Suspicious Email Contents with ChatGPT Vision
https://n8n.io/workflows/2665-analyze-suspicious-email-contents-with-chatgpt-vision/

更改流程使用Gemini

使用htmlcsstoimage將Mail內容轉成圖片

Gemini Image 分析

Gemini Image已經判斷出是釣魚信件，再進一步補充把詳細資料給他分析
(可加上IF判斷，針對未檢測出異常的進階判斷，減少Token使用)

檢測結果發送至Gmail

重點要注意：

• AI Prompt 設計要精確、包含你希望模型檢查的指標（誘導語句、連結偽裝、緊急性語氣等）
• 保護隱私：不要把附件機密內容或用戶私密資料直接丟到公開模型。
• 記錄模型輸入與輸出，以利後續稽核與模型優化。
• 若模型信心低或多條可疑點重疊，標為「需人工審查」。

4️⃣ 預期收穫

• 即使 IP / 標頭看似安全，AI 也能辨識出內文中的可疑釣魚行為
• 安全團隊能更快聚焦真正可疑郵件，減少誤報與漏報
• 建立郵件釣魚分析日誌，包含 AI 推斷原因與風險分類
• 為後續模組（例如自動隔離、有條件拒信）鋪路