一、目標

1. 定義前端提示元件與後端風險評分服務之交互方式與觸發時機。
2. 規劃管理端儀表板應呈現的關鍵資訊與管理工作流程（workflow）。
3. 制定告警策略、回饋機制與隱私保護原則，確保部署時符合法規與倫理要求。

二、系統高階架構（概念層）

• 使用者端（瀏覽器 / App）在點擊連結或接收訊息時，前端提示元件先截取內容並呼叫風險評分 API。
• 風險評分 API 返回等級與建議，同時寫入事件日誌（去識別化後）供管理儀表板檢視與後續分析。
• 管理儀表板提供即時事件流、統計總覽、規則調整、白/黑名單管理與案件處理界面。
• 需設計監控與可觀測性：API 延遲、請求量、分數分佈、誤判統計與稽核日誌。

三、前端提示元件設計原則

1. 觸發時機：在使用者「點擊外部連結前」或訊息明顯含短網址／高風險詞彙時主動提示。
2. 訊息分層與措辭：
   • 高風險：明確阻止或強烈勸阻，說明判定依據與替代動作（例如「前往官方入口」）。
   • 中風險：顯示警示，要求二次確認並給出查證步驟。
   • 低風險：顯示中性提示並提供「更多資訊」。
3. 可操作元素：複製連結、前往官方入口、回報按鈕、二次確認機制。
4. UX 原則：避免過多誤判干擾，提示具體且可執行；行動裝置顯示應為輕量彈窗或底部通知以減少阻斷。

四、管理儀表板（Dashboard）需求

1. 主要視圖：即時事件流、檢測總覽（24h/7d/30d）、策略管理（閾值、白/黑名單）、案件處理面板、匯出與稽核。
2. KPI 與可觀測指標：API 延遲、錯誤率、Precision/Recall、False Positive Rate、警示觸發率、使用者回報率。
3. Workflow：管理員可針對高風險事件做下架/黑名單/標註誤判；所有人工決策應有稽核記錄並回流為訓練樣本。

五、告警策略與決策流程

1. 採分層決策：自動提示（Low/Medium）→ 二次確認或限制操作；高風險則送人工審核或自動封鎖（視情境）。
2. 閾值設定應以實驗數據校準，並提供可調整介面（管理員可調整 score 閾值）。
3. 提供申訴 / 白名單流程，避免長期干擾正常業務。

六、回饋機制與模型改良流程

1. 在提示元件加入簡短回饋（例如「此提示是否有幫助？」）以收集使用者回饋（去識別化保存）。
2. 定期以回饋與人工審核結果更新規則或重新訓練模型，並以 A/B 測試驗證提示文案與策略的行為影響。
3. 每次人工決策應自動產生訓練樣本，建立人機互補的持續改良流程。

七、隱私、合規與資料治理

1. 最小資料原則：僅儲存偵測所需最小欄位；敏感欄位（email、IP）應雜湊或替換為序號。
2. 資料保存期限：明確規範原始事件資料與去識別化資料的保存期限（例如：原始資料 90 天，去識別化統計資料 1 年）。
3. 操作稽核：所有管理操作需記錄（誰、何時、做了什麼）以供合規審計。
4. 使用者告知：若系統會對使用者行為產生監控或提示影響，應先行告知並在必要時取得同意；研究或實驗情況下採用模擬帳號或書面同意。

八、可評估之實驗設計（建議）

1. A/B 測試不同提示策略（例如：立即阻擋 vs 要求二次確認）比較點擊率與學習效果。
2. 長期效果評估：衡量教育介入（提示 + 教學連結）是否降低未來被測者的點擊率。
3. 迭代回合：以週期性（每 2 週或每月）檢視 Precision/Recall 與使用者體驗指標，調整閾值或加入新特徵。

九、風險與注意事項

1. 誤判成本會降低系統信任度，設計時應盡量降低 false positive 的使用者阻礙。
2. 即時檢測不可顯著增加頁面延遲；若有延遲，應採非阻斷式提示或緩存策略。
3. 攻擊者可能針對提示語或檢測規則做對抗性調整，需定期更新與演化檢測特徵。
4. 瀏覽器跨域與 CORS 設計需妥善處理，避免敏感 API 被濫用。

小結
Day 6 提供自動化防禦介面的產品化設計框架：從前端提示元件的觸發與 UX，到後端分數化服務、管理儀表板與回饋機制，並涵蓋隱私合規與實驗驗證建議。建議先在小規模內部（模擬帳號）驗證 UX 與閾值，再逐步擴大測試並將人工決策回流為訓練數據，作為後續模型或規則優化的基礎。