app.py

import gradio as gr
import requests
import os

# ============================================
# إعدادات الاتصال بـ Backend API
# ============================================
BACKEND_API_URL = os.getenv("BACKEND_API_URL", "http://localhost:7860")

# ============================================
# دالة الاتصال بـ API
# ============================================
def analyze_phishing(text):
    if not text or text.strip() == "":
        return "⚠️ الرجاء إدخال نص للتحليل", "", ""
    
    try:
        response = requests.post(
            f"{BACKEND_API_URL}/analyze",
            json={"text": text},
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            verdict = result.get("verdict", "❌ خطأ في المعالجة")
            confidence = result.get("confidence", 0)
            model_class = result.get("model_class", -1)
            model_confidence = result.get("model_confidence", 0)
            indicators_found = result.get("indicators_found", False)
            
            verdict_text = f"**النتيجة**: {verdict}"
            confidence_text = f"""
            **معلومات الثقة**:
            - ثقة النموذج: {model_confidence}%
            - الثقة النهائية: {confidence}%
            - تصنيف النموذج: {'احتيال' if model_class == 1 else 'آمن'}
            - مؤشرات احتيال مكتشفة: {'نعم ✓' if indicators_found else 'لا ✗'}
            """
            
            if "احتيال" in verdict:
                color_indicator = "🔴 **تحذير**: هذه الرسالة تحتوي على علامات احتيال قوية!"
            else:
                color_indicator = "🟢 **آمن**: هذه الرسالة آمنة للاستخدام."
            
            return verdict_text, confidence_text, color_indicator
        else:
            return f"❌ خطأ في الاتصال: {response.status_code}", "", ""
    except Exception as e:
        return f"❌ خطأ: تأكد من أن المساحة الأولى تعمل. التفاصيل: {str(e)}", "", ""

# ============================================
# بناء واجهة Gradio (متوافقة مع 4.44.1)
# ============================================
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="red"), title="PhishGuard AI") as demo:
    
    gr.Markdown("# 🛡️ PhishGuard AI - كاشف التصيد الاحتيالي")
    gr.Markdown("أداة ذكية للكشف عن رسائل التصيد الاحتيالي باستخدام تعلم الآلة والمنطق الهجين.")
    
    # استبدال Divider بـ Markdown خط أفقي لضمان التوافق
    gr.Markdown("---")
    
    with gr.Group():
        gr.Markdown("### 📝 أدخل الرسالة للتحليل")
        input_text = gr.Textbox(
            label="نص الرسالة",
            placeholder="الصق نص الرسالة أو البريد الإلكتروني هنا...",
            lines=5
        )
    
    gr.Markdown("---")
    analyze_button = gr.Button("🔍 تحليل الرسالة", variant="primary")
    gr.Markdown("---")
    
    with gr.Group():
        gr.Markdown("### 📊 النتائج")
        with gr.Row():
            verdict_output = gr.Markdown("**النتيجة**: في انتظار إدخال نص...")
            indicator_output = gr.Markdown("**الحالة**: جاهز للتحليل")
        
        gr.Markdown("---")
        confidence_output = gr.Markdown("**معلومات الثقة**: سيتم عرضها هنا بعد التحليل")
    
    with gr.Accordion("ℹ️ معلومات مهمة", open=False):
        gr.Markdown("""
        ### نصائح للحماية:
        1. لا تضغط على روابط غريبة.
        2. راقب الكلمات مثل "سارع" أو "حدث بياناتك".
        3. لا تشارك بياناتك البنكية أبداً.
        """)
    
    analyze_button.click(
        fn=analyze_phishing,
        inputs=input_text,
        outputs=[verdict_output, confidence_output, indicator_output]
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()