一、今日目標

1. 完善前端提示元件（widget）的顯示效果與互動流暢度。
2. 優化後端 API 性能，確保高流量情況下仍能穩定運行。
3. 測試與改進偵測邏輯，提升精準度與誤判率。
4. 討論如何將本系統擴展到實際應用場景中。

二、前端提示元件優化（UI/UX 改進）

2.1 改善提示元件的視覺效果

為了提高用戶體驗，我們可以對提示元件進行視覺上的優化，提供更加清晰、引導性強的設計。以下是建議的改善方向：

1. 背景顏色與按鈕顏色對比
   在高風險提示中，背景顏色可以使用紅色或橙色，並搭配醒目的按鈕（例如「取消」和「繼續」）來引導使用者行為。中低風險提示使用更為柔和的顏色（綠色、藍色）。

2. 響應式設計
   確保元件在手機或小螢幕上也能正常顯示。當行動裝置進入頁面時，應自動調整顯示方式（例如使用浮動框或底部彈窗）。

3. 更多的提示內容
   除了簡單的風險等級提示外，可以在高風險情況下顯示更多的描述（例如：“這是由於 URL 包含短網址並且帶有‘立即’關鍵字”。）

以下是簡單的 CSS 和 JavaScript 來實現這些改進：

/* widget.css */
#__phish_widget_modal {
  background-color: #fff;
  padding: 20px;
  border-radius: 10px;
  box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.2);
  width: 300px;
}

#__phish_widget_modal.high-risk {
  background-color: #f8d7da; /* Red background */
  border-left: 5px solid #dc3545;
}

#__phish_widget_modal.medium-risk {
  background-color: #fff3cd; /* Yellow background */
  border-left: 5px solid #ffc107;
}

#__phish_widget_modal.low-risk {
  background-color: #d4edda; /* Green background */
  border-left: 5px solid #28a745;
}

button {
  background-color: #007bff;
  color: white;
  border: none;
  padding: 10px;
  cursor: pointer;
  border-radius: 5px;
}

button:hover {
  background-color: #0056b3;
}
在 widget.js 中增加風險級別的類別：

javascript
複製程式碼
function showModal(message, riskLevel, onContinue) {
  const modal = document.getElementById("__phish_widget_modal") || createModal();
  document.getElementById("__phish_widget_content").innerText = message;
  modal.style.display = "block";
  modal.classList.add(riskLevel); // Add risk level class (high-risk, medium-risk, low-risk)
  const cancel = document.getElementById("__phish_btn_cancel");
  const cont = document.getElementById("__phish_btn_continue");
  const hide = () => modal.style.display = "none";
  cancel.onclick = () => { hide(); };
  cont.onclick = () => { hide(); if (typeof onContinue === "function") onContinue(); };
}
三、後端 API 優化與性能提升
3.1 效能測試與優化
隨著流量增長，後端性能可能成為瓶頸。我們可以對 API 進行效能測試並進行相應的優化。

計算效能瓶頸： 使用 uvicorn 搭配 --workers 參數來啟動多個工作進程，支持更多的併發請求。

bash
複製程式碼
uvicorn app:app --reload --workers 4 --host 0.0.0.0 --port 8000
這樣可以利用多核心處理大量的請求。

緩存常見結果： 可使用 Redis 或內存緩存（例如 FastAPI 與 aiomcache 集成）來加速重複查詢。例如，對常見的 URL 進行緩存，避免每次都進行繁重的檢查。

批量處理： 如果需要處理大量文本或 URL，可以將檢測任務批量處理，減少頻繁的 API 請求與重複計算。

3.2 API 錯誤處理與健壯性
強化錯誤處理機制，避免因為單個錯誤請求影響整體系統運行。例如對 URL 檢查功能進行錯誤捕獲（try...except）來防止因為外部連結無效或超時導致整體失敗。

python
複製程式碼
from fastapi import HTTPException
import requests

def safe_url_check(url: str):
    try:
        response = requests.head(url, allow_redirects=True, timeout=3)
        if response.status_code != 200:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid URL")
        return response.url
    except requests.exceptions.Timeout:
        raise HTTPException(status_code=408, detail="Request Timeout")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Error processing URL: {e}")
四、偵測邏輯改進與準確度提升
4.1 提高檢測準確度
為了提高偵測準確度，我們可以進行以下幾項改進：

增加更多特徵： 除了 URL 和關鍵字，還可以檢查訊息中的圖片、標題、發件人名稱等元素。例如，偽裝成知名品牌的郵件，標題可能會包含官方名稱或商業活動關鍵字。

改用機器學習模型： 可以將現有的規則（如短網址、緊迫詞等）作為特徵，並引入簡單的機器學習模型（如 Logistic Regression 或 SVM）進行二分類。

錯誤分析與增強學習： 定期對偵測的結果進行分析，特別是錯誤的樣本，並利用這些錯誤進行模型的增強學習。這樣有助於調整模型的預測與規則的匹配度。

4.2 優化偵測規則
當某些關鍵字（如“立即”、“限定”、“驗證”）與可疑的發件人名稱或網站連結結合時，應該賦予這些規則更高的權重，提升其檢測精度。

當 URL 含有不同的頂級域名（如 .xyz, .club 等）時，可以額外提升該 URL 的風險分數，因為這類域名經常被用於詐騙活動。

五、整合測試與部署（實際測試步驟）
測試：執行整體測試，檢查從 API 到前端的整體流程，包括以下步驟：

檢查輸入測試（如短網址、已知詐騙網址）和正常 URL 是否正確分類。

測試用戶交互，確認 widget 彈出並顯示正確提示。

測試高/中/低風險情境，並觀察前端的反應是否正確。

部署：

在實際應用中，將後端 API 部署至生產環境（使用 Gunicorn + Nginx），並且對外提供服務。

配置 CDN 或反向代理以支持高流量請求。

持續集成：

設定 GitHub Actions 或 Jenkins 自動化測試、部署流程，確保每次修改後都能自動測試與更新。

六、後續計畫與擴展
集成更多防禦手段：

建立統一的防禦策略與規則庫，進行黑名單、白名單管理，並實現可調的風險閾值。

建立模擬環境，讓開發人員可以快速測試新規則或防禦措施。

機器學習的集成：

訓練模型以進行針對釣魚郵件的分類，並與現有規則結合進行最佳化。

多語言支持：

支援其他語言（如日文、中文、德文等）的風險判斷，擴展模型或規則的語言特徵。

七、驗證與反饋
A/B 測試：測試不同提示文案、顏色與風險級別對使用者行為的影響。

使用者回饋收集：對每次顯示的提示進行用戶滿意度調查，並以此優化提示內容與風險識別邏輯。