Update app.py

app.py

@@ -3,70 +3,77 @@ import re
 import gradio as gr
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 
-# تحميل النموذج والـ Tokenizer
+# تحميل النموذج
 MODEL_NAME = "vat75/PhishGuard-AI"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
 model.eval()
 
-# كلمات مفتاحية ونطاقات مشبوهة
-SCAM_KEYWORDS = ["حدث بياناتك", "تحديث بياناتك", "حسابك البنكي", "بطاقتك الصراف", "ربحت", "جائزة", "مبروك", "فزت", "تجنب إيقاف", "حظر حسابك", "سارع", "اضغط الرابط", "اضغط هنا", "لديك طلب متوقف", "شحنتك متوقفة بسبب رسوم", "ادفع الان", "تم قبولك في وظيفة براتب عالي", "لديك هدية"]
-SUSPICIOUS_DOMAINS = ["bit.ly", "tinyurl.com", "t.co", "cutt.ly", "shorturl.at", "is.gd", "buff.ly", "ow.ly", "rebrand.ly"]
+# كلمات مشبوهة
+SCAM_KEYWORDS = [
+    "حدث بياناتك","تحديث بياناتك","حسابك البنكي","بطاقتك الصراف",
+    "ربحت","جائزة","مبروك","فزت","تجنب إيقاف","حظر حسابك",
+    "سارع","اضغط الرابط","اضغط هنا","لديك طلب متوقف",
+    "شحنتك متوقفة بسبب رسوم","ادفع الان",
+    "تم قبولك في وظيفة براتب عالي","لديك هدية"
+]
+
+SUSPICIOUS_DOMAINS = [
+    "bit.ly","tinyurl.com","t.co","cutt.ly","shorturl.at",
+    "is.gd","buff.ly","ow.ly","rebrand.ly"
+]
 
 def contains_scam_indicators(text):
-    url_pattern = r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\<LaTex>\(\\)</LaTex>,]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+'
-    urls = re.findall(url_pattern, text)
-    if urls:
-        for url in urls:
-            for domain in SUSPICIOUS_DOMAINS:
-                if domain in url.lower(): return True
-        if len(urls[0]) > 50 or re.search(r'\d{5,}', urls[0]): return True
+    urls = re.findall(r'https?://\S+', text)
+
+    for url in urls:
+        if any(domain in url.lower() for domain in SUSPICIOUS_DOMAINS):
+            return True
+        if len(url) > 50 or re.search(r'\d{5,}', url):
+            return True
+
     for word in SCAM_KEYWORDS:
-        if word in text: return True
+        if word in text:
+            return True
+
     return False
 
 def analyze_text(text):
-    if not text.strip(): return "الرجاء إدخال نص للتحليل.", "0%"
-    
-    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=128)
+    if not text.strip():
+        return "الرجاء إدخال نص.", "0%"
+
+    inputs = tokenizer(
+        text,
+        return_tensors="pt",
+        truncation=True,
+        padding=True,
+        max_length=128
+    )
+
     with torch.no_grad():
         outputs = model(**inputs)
         probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
-    
+
     predicted_class = torch.argmax(probs, dim=-1).item()
     confidence = probs[0][predicted_class].item()
-    
+
     is_scam = (predicted_class == 1) or contains_scam_indicators(text)
-    
+
     if is_scam:
-        verdict = "🚨 محاولة احتيال مكتشفة!"
-        conf_val = f"{max(confidence * 100, 95.0):.2f}%"
+        return "🚨 محاولة احتيال!", f"{max(confidence*100,95):.2f}%"
     else:
-        verdict = "✅ هذا النص يبدو آمناً"
-        conf_val = f"{confidence * 100:.2f}%"
-    
-    return verdict, conf_val
-
-# بناء واجهة التطبيق باستخدام Gradio
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🛡️ كاشف الاحتيال PhishGuard-AI")
-    gr.Markdown("أدخل نص الرسالة أو الرابط المشبوه أدناه للتحقق من سلامته.")
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            input_text = gr.Textbox(label="نص الرسالة", placeholder="أدخل النص هنا...", lines=5)
-            btn = gr.Button("تحليل النص الآن", variant="primary")
-        
-        with gr.Column():
-            output_verdict = gr.Label(label="النتيجة النهائية")
-            output_conf = gr.Textbox(label="مستوى الثقة")
+        return "✅ آمن", f"{confidence*100:.2f}%"
 
-    btn.click(fn=analyze_text, inputs=input_text, outputs=[output_verdict, output_conf])
-    
-    gr.Examples(
-        examples=[["عزيزي العميل، تم حظر حسابك البنكي، يرجى تحديث بياناتك عبر الرابط: bit.ly/bank-update"], ["مرحباً، كيف حالك اليوم؟"]],
-        inputs=input_text
-    )
+# واجهة Gradio (مبسطة عشان نتجنب أي مشاكل)
+demo = gr.Interface(
+    fn=analyze_text,
+    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="اكتب الرسالة هنا..."),
+    outputs=[
+        gr.Text(label="النتيجة"),
+        gr.Text(label="الثقة")
+    ],
+    title="🛡️ PhishGuard AI",
+    description="اكشف الرسائل الاحتيالية بسهولة"
+)
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+demo.launch()