# -*- coding: utf-8 -*-

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

from urllib.parse import (
    urlparse,
    parse_qs,
    unquote
)

#################################################
# model path
#################################################

model_path = "xss_detect_trained"

#################################################
# URL existence
#################################################

def is_url(text):
    return text.startswith("http://") or text.startswith("https://")

#################################################
# URL에서 parameter value 
#################################################

def extract_url_payload(url):

    try:
        parsed = urlparse(url)

        # query parameter 
        params = parse_qs(parsed.query)

        extracted = []

        for key, values in params.items():

            for value in values:

                # URL decode
                decoded = unquote(value)

                extracted.append(decoded)

        # use path when no parameter
        if not extracted:
            return parsed.path

        # combine multiple parameters
        return " ".join(extracted)

    except:
        return url

#################################################
# check
#################################################

def contains_suspicious_code(text):

    suspicious_patterns = [

        # HTML / JS
        "<",
        ">",
        "script",
        "javascript:",
        "onerror",
        "onclick",
        "onload",
        "iframe",
        "svg",

        # JS 
        "eval(",
        "alert(",
        "prompt(",
        "confirm(",
        "document.cookie",
        "document.domain",
        "window.location",

        # bypass
        "constructor",
        "fromcharcode",
        "\\x",
        "%3c",
        "%3e",
        "&#",
        "base64",
        "atob(",

        #
        "srcdoc",
        "data:text/html",
        "vbscript:",
        "expression("
    ]

    text_lower = text.lower()

    for pattern in suspicious_patterns:

        if pattern in text_lower:
            return True

    return False

#################################################
# load
#################################################

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)

device = torch.device("cpu")

model.to(device)
model.eval()

#################################################
# label
#################################################

labels = {
    0: "NORMAL",
    1: "XSS"
}

#################################################
# test
#################################################

print("\n Test Start (type exit to end)\n")

while True:

    text = input("input: ")

    if text.lower() == "exit":
        break

    #################################################
    # basic
    #################################################

    target_text = text

    #################################################
    # URL
    #################################################

    if is_url(text):

        target_text = extract_url_payload(text)

        print(f"[extracted parameter]: {target_text}")

        #################################################
        #  NORMAL when no suspicious code
        #################################################

        if not contains_suspicious_code(target_text):

            print("result: NORMAL")
            print("Reliability: heuristic\n")

            continue

    #################################################
    # tokenize
    #################################################
    MAX_INPUT_LENGTH = 2000

    if len(target_text) > MAX_INPUT_LENGTH:

        print("Input Length Exceeded\n")

        continue
    inputs = tokenizer(
        target_text,
        return_tensors="pt",
        truncation=True,
        padding=True,
        max_length=128
    ).to(device)

    #################################################
    # 
    #################################################

    with torch.no_grad():

        outputs = model(**inputs)

    logits = outputs.logits

    probs = torch.softmax(logits, dim=1)

    confidence, pred = torch.max(probs, dim=1)

    pred = pred.item()
    confidence = confidence.item()

    label = labels[pred]

    #################################################
    # result
    #################################################

    print(f"result: {label}")
    print(f"Reliability: {confidence:.4f}\n")