一、今日目標

1. 建立自動化監控與策略回饋模組。
2. 設計 AI 驅動的「動態閾值調整」機制。
3. 利用模型評估指標（Precision、Recall、FPR）自動修正分類參數。
4. 實作「行為導向的防禦調整」——根據攻擊者行為模式即時更新規則。
5. 驗證自學防禦策略是否能在短時間內提升偵測率並降低誤報。

二、系統概念說明

2.1 傳統防禦與自學防禦的差異

三、動態閾值調整（Dynamic Thresholding）

3.1 基本概念

AI 模型在實際運行中會隨著資料分布改變而出現漂移（Concept Drift）。
我們可透過監控模型的 Precision（精確率）、Recall（召回率） 與 False Positive Rate（誤報率），動態調整決策閾值：

# dynamic_threshold.py
import pandas as pd

# 假設 daily_metrics.csv 記錄每日模型表現
# columns: date, precision, recall, fpr, threshold
df = pd.read_csv("metrics/daily_metrics.csv")

latest = df.iloc[-1]
precision, recall, fpr, threshold = latest["precision"], latest["recall"], latest["fpr"], latest["threshold"]

# 動態調整規則
if fpr > 0.05:         # 誤報高 → 提高閾值（放寬）
    new_threshold = min(threshold + 0.02, 0.95)
elif recall < 0.85:    # 漏報多 → 降低閾值（嚴格）
    new_threshold = max(threshold - 0.02, 0.50)
else:
    new_threshold = threshold  # 維持

print(f"Adjusted threshold: {new_threshold:.2f}")
df.loc[len(df)] = [pd.Timestamp.now(), precision, recall, fpr, new_threshold]
df.to_csv("metrics/daily_metrics.csv", index=False)
結果：模型閾值可自動根據表現微調，避免長期偏移導致過度封鎖或放行。

四、模型自動微調（Online Learning）
4.1 增量學習範例（使用 SGDClassifier）
當每日有新標註資料產生（例如人工審核或自動封鎖結果），可進行「增量訓練（Incremental Training）」：

python
複製程式碼
# online_learning.py
import joblib
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 載入先前模型與向量器
clf = joblib.load("phishing_model.pkl")
vec = joblib.load("vectorizer.pkl")

# 新資料（例如前一日封鎖記錄）
df = pd.read_csv("data/new_feedback.csv")
X_new = vec.transform(df["text"])
y_new = df["label"]

# 增量更新模型
clf.partial_fit(X_new, y_new)
joblib.dump(clf, "phishing_model.pkl")
print("Model incrementally updated.")
這樣可實現 每日自我更新，不必重新訓練整個模型。

五、行為導向的防禦調整
5.1 概念
系統不僅根據統計數據調整閾值，也能根據「攻擊者行為」自動修正規則。例如：

攻擊行為	系統反應
同一 IP 在 5 分鐘內嘗試多個短網址	自動啟動封鎖延遲機制（增加 rate-limit）
同一 domain 在 24 小時內多次被標為高風險	自動加入灰名單（暫時降信任值）
短網址被解展後 domain 為新註冊 (<30 天)	自動降低判定閾值，增加警示權重
使用者回報「誤判」次數上升	自動提升判定閾值，放寬過濾標準

5.2 實作範例
adaptive_rules.py

python
複製程式碼
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

events = pd.read_csv("data/events_with_patterns.csv", parse_dates=["timestamp"])

# 偵測高頻行為
window = datetime.utcnow() - timedelta(minutes=5)
recent = events[events["timestamp"] > window]

ip_counts = recent["client_ip_hash"].value_counts()
suspicious_ips = ip_counts[ip_counts > 20].index.tolist()

for ip in suspicious_ips:
    print(f"IP {ip} exceeded rate threshold, temporarily restricted.")
接著自動觸發：

bash
複製程式碼
echo "add deny $ip" >> /etc/nginx/deny_rules.conf && nginx -s reload
六、AI 策略模組整合流程
6.1 模組運作架構
css
複製程式碼
[防禦日誌 & 模型指標]
          ↓
[動態閾值調整器]
          ↓
[增量學習器 (Online Trainer)]
          ↓
[行為調整器 (Adaptive Rule Engine)]
          ↓
[防火牆 / API 更新]
6.2 定期自動執行
設定每日凌晨自動運行：

bash
複製程式碼
0 2 * * * /usr/bin/python3 /app/dynamic_threshold.py
15 2 * * * /usr/bin/python3 /app/online_learning.py
30 2 * * * /usr/bin/python3 /app/adaptive_rules.py
七、成效評估
指標	意義	觀察目標
Precision	正確判為惡意的比例	> 90%
Recall	成功攔截惡意的比例	> 85%
FPR（誤報率）	被誤封的比例	< 5%
MTTR（平均反應時間）	從發現攻擊到更新防線	< 10 分鐘

成功的自學系統應能在長期運行中自動維持高 Precision / Recall 並減少人工干預次數。

八、挑戰與風險
資料偏移（Data Drift）：需持續監測樣本分布變化，避免模型過時。

對抗樣本（Adversarial Samples）：駭客可能利用模型的自學規則反制，需加入隨機性或混淆處理。

資源管理：頻繁 retrain 可能耗費記憶體與 CPU，需以批次或分層更新方式執行。

誤判回滾：若自動調整造成封鎖過多，需設置自動回滾機制以還原閾值。