一、今日目標

1. 測試防詐系統在實際應用中的表現，並進行性能優化與錯誤修正。
2. 設計跨企業應用的部署策略，確保防詐系統在大型環境下的穩定性與可擴展性。
3. 完成日誌管理與可觀測性設置，確保能夠進行即時監控與故障排除。
4. 準備將系統應用於企業防詐環境（例如大規模電子郵件防護、內部網絡釣魚防護等場景）。

二、系統性能測試與優化

2.1 性能測試總結

之前我們已經使用 Locust 進行了基本的壓力測試，現在我們將進一步調整並進行更多的測試。

1. 增加併發請求：測試高並發情況下系統的穩定性。使用更高的並發數來檢查後端 API 是否能處理大量請求。

2. 測試服務延遲：測量 API 響應時間，確保在高流量情況下，響應時間不會超過可接受範圍。以下是對 Locust 測試的延遲測量：

locust -f locustfile.py --host=http://127.0.0.1:8000 --users 500 --spawn-rate 50
這樣我們會進行500個用戶的並發測試，並測量系統的響應延遲，我們可以設置警報來提醒管理員在延遲過高時進行調整。

API 性能優化：如果在測試過程中發現後端 API 無法處理高流量，可以考慮：

增加工作進程數量，使用 Gunicorn 或 uvicorn 的多工選項：

bash
複製程式碼
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker app:app --host 0.0.0.0 --port 8000
優化數據庫查詢，對頻繁查詢的資料進行快取處理（如使用 Redis）。

2.2 增加自動化測試
對後端 API 進行更全面的自動化測試，覆蓋更多場景，包括但不限於：

URL 偵測的正確性測試（檢查短網址、假網站等是否正確標記）

文本分析的效果（檢查模型是否能正確標記釣魚郵件和正常郵件）

可以使用 pytest 來寫測試案例：

python
複製程式碼
# test_api.py
import pytest
from fastapi.testclient import TestClient
from api.app import app

client = TestClient(app)

def test_analyze_text():
    response = client.post("/analyze", json={"text": "Your account will be suspended. Verify now: https://bit.ly/test123"})
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()['verdict'] == 'phishing'
運行測試：

bash
複製程式碼
pytest test_api.py
三、日誌管理與可觀測性設置
3.1 日誌管理（Logging）
為了確保在生產環境中能及時發現問題並進行故障排除，必須設置全面的日誌管理。我們將使用 loguru 庫來增強日誌記錄功能，並將日誌保存到文件中以便後續分析。

安裝 loguru：

bash
複製程式碼
pip install loguru
在 api/app.py 中進行配置：

python
複製程式碼
from loguru import logger

logger.add("logs/logfile.log", rotation="1 week", compression="zip")

@app.post("/analyze")
async def analyze_body(body: AnalyzeIn):
    logger.info(f"Analyzing text: {body.text}")
    score = score_text(body.text)
    verdict = "phishing" if score >= 6 else "benign"
    logger.info(f"Result: {verdict}, Score: {score}")
    return {"score": score, "verdict": verdict}
3.2 設置監控儀表板（Prometheus + Grafana）
除了使用日誌記錄，還可以使用 Prometheus 來監控服務的指標，並將這些指標在 Grafana 上可視化。這樣可以實現系統健康狀況的實時監控。

在 docker-compose.yml 中配置 Prometheus 與 Grafana，將應用的指標暴露給 Prometheus，並在 Grafana 中設置警報。

yaml
複製程式碼
version: '3.8'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
    restart: always
  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD: "admin"
    depends_on:
      - prometheus
    restart: always
prometheus.yml

yaml
複製程式碼
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'fastapi'
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:8000']
四、跨企業應用的部署策略
4.1 多企業支持
將防詐系統擴展至企業級部署時，需要設計靈活的配置與多租戶支持。建議採用以下設計：

租戶隔離：將每個企業的數據與設置進行隔離，避免不同企業之間的數據泄露或互相干擾。

自定義規則：允許企業根據自身需求自定義風險檢測規則，例如特定品牌的釣魚郵件檢測，或根據內部政策調整風險閾值。

多語言支持：提供多語言支持（例如中文、日文、法語等），並根據不同語言調整規則。

API 安全：在企業環境中，API 呼叫可能需要進行身份驗證，建議使用 OAuth 2.0 或 API Token。

4.2 分布式部署
在企業級應用中，防詐系統需要處理大量請求，因此應該使用分布式部署：

微服務架構：將風險評分服務、郵件防護服務、用戶回報服務分開，獨立部署，通過 API 進行通信。

負載均衡與擴展：使用 Nginx 或 AWS Elastic Load Balancer 進行負載均衡，並配置自動擴展（Auto Scaling）。

4.3 生產環境部署與測試
在生產環境中部署之前，必須先在測試環境中進行大規模負載測試，並確保所有功能運行正常。使用以下方法進行測試：

API 負載測試：使用 Locust 或 JMeter 模擬高流量請求，測試系統在高並發下的穩定性。

安全測試：進行 API 安全測試，檢查 API 是否能夠防止未授權訪問、SQL 注入等常見攻擊。

五、後續計劃
持續優化模型：收集用戶反饋，並定期更新模型，以應對新的釣魚技術。

擴展其他應用場景：將防詐系統應用於更多場景，例如電子郵件防護、內部網絡釣魚防護、社交媒體防護等。

自動化報告生成：開發自動化報告功能，定期生成系統運行狀況、釣魚攻擊趨勢、偵測結果等報告，便於企業進行決策分析。