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@@ -0,0 +1,200 @@
+#!/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={"Score": "0%", "Niveau": "Non analysé"}
+            )
+            risk_gauge = gr.Gauge(
+                label="Niveau de risque",
+                minimum=0,
+                maximum=1,
+                value=0,
+                interactive=False
+            )
+            report = gr.Markdown(
+                value="## Résultats s'afficheront ici",
+                label="Rapport détaillé"
+            )
+    
+    # Fonctions de mise à jour
+    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"
+        
+        score_label = {
+            "Score": f"{score:.0%}",
+            "Niveau": level
+        }
+        
+        return {
+            risk_score: score_label,
+            risk_gauge: score,
+            report: report_text
+        }
+    
+    # Liaisons
+    analyze_btn.click(
+        fn=update_results,
+        inputs=input_text,
+        outputs=[risk_score, risk_gauge, report]
+    )
+    
+    clear_btn.click(
+        fn=lambda: [
+            {"Score": "0%", "Niveau": "Non analysé"}, 
+            0, 
+            "## Résultats s'afficheront ici"
+        ],
+        outputs=[risk_score, risk_gauge, report]
+    )
+
+# Lancement de l'application
+if __name__ == "__main__":
+    app.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False
+    )