app.py

#!/usr/bin/env python3
"""
SecureX - Version Gradio
Détection de fraude téléphonique avec interface web
"""

import re
from datetime import datetime
import gradio as gr

class FraudDetector:
    def __init__(self):
        self.patterns = [
            {
                "name": "fake_advisor",
                "keywords": ["conseiller", "banque", "urgent", "code", "confirmer"],
                "weight": 0.9,
                "description": "Imitation de conseiller bancaire"
            },
            {
                "name": "fake_refund",
                "keywords": ["remboursement", "argent", "erreur", "virement"],
                "weight": 0.8,
                "description": "Promesse de remboursement suspecte"
            },
            {
                "name": "credential_theft", 
                "keywords": ["mot de passe", "identifiant", "code secret", "pin"],
                "weight": 0.95,
                "description": "Demande d'informations sensibles"
            }
        ]
    
    def analyze(self, text):
        """Analyse le texte et retourne les résultats"""
        if not text.strip():
            return 0.0, [], "Erreur: Veuillez entrer un texte à analyser"
        
        text_lower = text.lower()
        total_score = 0.0
        detected_patterns = []
        
        # Analyse des motifs
        for pattern in self.patterns:
            matches = [word for word in pattern["keywords"] if word in text_lower]
            if matches:
                score = (len(matches) / len(pattern["keywords"])) * pattern["weight"]
                total_score += score
                detected_patterns.append({
                    "pattern": pattern["name"],
                    "description": pattern["description"],
                    "keywords": matches,
                    "score": f"+{score:.2f}"
                })
        
        # Détection d'urgence
        urgency_words = ["urgent", "immédiat", "vite", "maintenant"]
        urgency_count = sum(1 for word in urgency_words if word in text_lower)
        if urgency_count >= 2:
            urgency_score = min(0.3, urgency_count * 0.1)
            total_score += urgency_score
            detected_patterns.append({
                "pattern": "high_urgency",
                "description": f"Langage urgent ({urgency_count} mots)",
                "keywords": [],
                "score": f"+{urgency_score:.2f}"
            })
        
        total_score = min(total_score, 1.0)
        
        # Génération du rapport
        report = self.generate_report(total_score, detected_patterns)
        
        return total_score, detected_patterns, report
    
    def generate_report(self, score, patterns):
        """Génère un rapport détaillé"""
        report = f"# 📊 Rapport d'analyse - Score: {score:.0%}\n\n"
        
        if score > 0.75:
            report += "## 🚨 ALERTE FRAUDE ÉLEVÉE\n"
            report += "**Action recommandée:**\n"
            report += "- Terminez immédiatement l'appel\n"
            report += "- Contactez votre banque au numéro officiel\n"
            report += "- Ne donnez aucune information\n"
        elif score > 0.5:
            report += "## ⚠️ RISQUE MODÉRÉ\n"
            report += "**Soyez vigilant:**\n"
            report += "- Vérifiez l'identité de l'interlocuteur\n"
            report += "- Ne confirmez pas d'informations sensibles\n"
        else:
            report += "## ✅ RISQUE FAIBLE\n"
            report += "Aucun indicateur de fraude majeur détecté\n"
        
        if patterns:
            report += "\n## 🔍 Détections spécifiques:\n"
            for p in patterns:
                report += f"\n- **{p['description']}** {p['score']}\n"
                if p['keywords']:
                    report += f"  - Mots-clés: {', '.join(p['keywords'])}\n"
        
        report += f"\n_Analyse effectuée le {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y à %H:%M')}_"
        
        return report

# Création de l'instance
detector = FraudDetector()

# Exemples prédéfinis
examples = [
    ["Bonjour je suis votre conseiller bancaire. Confirmez votre code secret URGENT pour éviter le blocage!"],
    ["Félicitations! Vous avez droit à un remboursement. Donnez votre numéro de carte pour le traitement."],
    ["Rappel: votre rendez-vous en agence est confirmé pour demain 14h."]
]

# Interface Gradio
with gr.Blocks(title="SecureX - Détection de Fraude", theme=gr.themes.Soft()) as app:
    gr.Markdown("# 🛡️ SecureX - Détection de Fraude Téléphonique")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            input_text = gr.Textbox(
                label="Transcript de l'appel",
                placeholder="Collez le contenu de l'appel ici...",
                lines=7,
                max_lines=15
            )
            with gr.Row():
                analyze_btn = gr.Button("Analyser", variant="primary")
                clear_btn = gr.Button("Effacer")
            
            gr.Examples(
                examples=examples,
                inputs=[input_text],
                label="Exemples rapides"
            )
        
        with gr.Column():
            risk_score = gr.Label(
                label="Score de risque",
                value=0
            )
            risk_level = gr.Textbox(
                label="Niveau de risque",
                value="Non analysé",
                interactive=False
            )
            risk_gauge = gr.Slider(
                label="Niveau de risque (Jauge)",
                minimum=0,
                maximum=1,
                value=0,
                step=0.01,
                interactive=False
            )
            report = gr.Markdown(
                    value="## Résultats s'afficheront ici"
                )
    
    # Fonction de mise à jour des résultats
    def update_results(text):
        score, patterns, report_text = detector.analyze(text)
        
        # Mise à jour du score
        if score > 0.75:
            level = "Élevé"
        elif score > 0.5:
            level = "Modéré"
        else:
            level = "Faible"
        
        return score, level, score, report_text
    
    analyze_btn.click(
        fn=update_results,
        inputs=input_text,
        outputs=[risk_score, risk_level, risk_gauge, report]
    )
    
    clear_btn.click(
        fn=lambda: [
            0, 
            "Non analysé",
            0, 
            "## Résultats s'afficheront ici"
        ],
        outputs=[risk_score, risk_level, risk_gauge, report]
    )

# Lancement de l'application
if __name__ == "__main__":
    app.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=False
    )