# wm_constants.py — StealthMark 상수·사전·스타일·HTML 헬퍼 모음
# app.py에서 `from wm_constants import *` 로 임포트
import html as html_lib, re, unicodedata
from difflib import SequenceMatcher
# ─── Unicode 워터마크 문자 집합 ───────────────────────────────────────────────
ZW_CHARS = {'0': '\u200B', '1': '\u200C'}
ZW_START = '\uFEFF'
ZW_END = '\u200D'
ALL_ZW = {'\u200B', '\u200C', '\u200D', '\u2060', '\uFEFF'}
ZW_NAMES = {
'\u200B': ('ZWSP', '#b91c1c'), # 빨강 — ZWSP (L1=0)
'\u200C': ('ZWNJ', '#065f46'), # 초록 — ZWNJ (L1=1)
'\u200D': ('ZWJ', '#1d4ed8'), # 파랑 — ZWJ
'\u2060': ('WJ', '#0d9488'), # 틸 — Word Joiner
'\uFEFF': ('BOM', '#854d0e'), # 황갈 — BOM
}
VS_CHARS = [chr(0xFE00 + i) for i in range(16)]
CGJ = '\u034F'
ALL_MICRO = set(VS_CHARS) | {CGJ}
PUNCT_TARGETS = set('.,!?;:·')
# ─── 샘플 텍스트 ──────────────────────────────────────────────────────────────
SAMPLE_TEXT_KO = (
"이라크 쿠르드군 수천 명이 이란에 진입해 지상전을 벌이고 있다는 보도가 나왔다. "
"미국 폭스뉴스는 4일(현지시간) 미국 정부 관계자를 인용해 이라크에 거주해온 이란 쿠르드족이 "
"이번 공격 작전의 일환으로 이란 북서부로 향하고 있다고 보도했다. "
"이들은 이란 정권에 맞서는 이란계 쿠르드 민병대인 것으로 전해졌다. "
"이날 이스라엘 매체 타임스오브이스라엘도 이라크에 주둔 중이던 쿠르드 민병대가 이란 국경을 넘어 공격을 개시했다고 보도했다. "
"이스라엘 정부 당국자는 '우리(이스라엘)는 서부 이란에서 활동하는 쿠르드 민병대를 지원하고 있다'며 "
"이들이 이란 정권에 도전하도록 해 더 큰 봉기를 유도하는 게 작전의 목표라고 밝혔다. "
"이라크 쿠르드족 반군은 반(反)이란 세력 중 가장 조직력이 큰 곳으로 평가된다. "
"다만 해당 내용과 상반된 정보도 나오고 있다. "
"캐럴라인 레빗 백악관 대변인은 이날 열린 브리핑에서 '트럼프 대통령의 쿠르드족 세력 접촉이 "
"이란의 체제 전복을 위해 무장세력을 지원하기 위한 것'이라는 언론 보도에 대해서 "
"'대통령이 그런 계획에 동의했다는 것은 전혀 사실이 아니다'고 부인했다. "
"앞서 미 월스트리트저널(WSJ)은 전날 트럼프 대통령이 1일 쿠르드족 지도자들과 접촉했으며, "
"이들 무장세력에 무기 및 군사훈련 지원과 정보 지원을 할지와 관련해 최종 결정을 내리지는 않았다고 보도했다. "
"이란 반관영 타스님통신도 이라크 쿠르드군이 무장한 채 이란으로 진입, "
"지상 공격을 시작했다는 보도에 대해 '사실이 아니다'라고 전했다."
)
SAMPLE_TEXT_EN = (
"The technology sector witnessed significant developments as major artificial intelligence companies "
"announced groundbreaking partnerships. Industry leaders emphasized the importance of responsible AI "
"development during the annual summit held in San Francisco. Several prominent researchers highlighted "
"that current AI systems still face substantial challenges in areas such as reliability, safety, and "
"ethical deployment. The conference attracted participants from over 40 countries, marking record "
"attendance. Leading companies presented their latest innovations in content protection, watermarking "
"technology, and digital rights management. Experts warned that without proper safeguards, AI-generated "
"content could undermine trust in digital media. The summit concluded with a joint declaration calling "
"for international cooperation on AI governance standards."
)
SAMPLE_TEXT = SAMPLE_TEXT_KO
# ─── 한국어 언어 사전 ─────────────────────────────────────────────────────────
KO_SYNONYM = {
'발': ['구축', '제작', '설계', '구현'],
'기술': ['테크놀로지', '방법론', '솔루션', '기법'],
'보호': ['방어', '수호', '보전', '보장'],
'사용': ['활용', '이용', '적용', '운용'],
'콘텐츠': ['컨텐츠', '자료', '내용물'],
'데이터': ['자료', '정보', '데이타'],
'플랫폼': ['시스템', '서비스', '환경'],
'침해': ['위반', '훼손', '침범'],
'입증': ['증명', '검증', '확인', '규명'],
'대응': ['대처', '조치', '방안'],
'확보': ['마련', '구축', '수립'],
'실증': ['검증', '실험', '시범'],
'성과': ['결과', '실적', '성취'],
'의미': ['의의', '중요성', '가치'],
}
KO_ENDING = {
'한다': ['하고 있다', '하게 된다'],
'했다': ['하였다', '한 바 있다'],
'된다': ['이뤄진다', '이루어진다'],
'이다': ['에 해당한다'],
'졌다': ['되었다'],
'않다': ['아니하다'],
}
KO_CONNECTIVE = {
'하지만': ['그러나', '다만', '그렇지만'],
'또한': ['아울러', '더불어'],
'따라서': ['이에 따라', '그러므로'],
'때문에': ['탓에', '까닭에'],
'위해': ['위하여', '목적으로'],
'통해': ['통하여', '거쳐'],
}
KO_PARTICLE = {
'에서는': ['에서', '에선'],
'으로는': ['으로', '으론'],
'이라고': ['라고', '이라'],
}
# ─── 영어 언어 사전 ───────────────────────────────────────────────────────────
EN_SYNONYM = {
'development': ['construction', 'creation', 'design', 'implementation'],
'technology': ['methodology', 'solution', 'technique', 'approach'],
'protection': ['defense', 'safeguard', 'preservation', 'security'],
'important': ['significant', 'crucial', 'essential', 'vital'],
'content': ['material', 'data', 'information'],
'analysis': ['examination', 'assessment', 'evaluation'],
'detect': ['identify', 'discover', 'find', 'recognize'],
'system': ['platform', 'framework', 'infrastructure'],
'evidence': ['proof', 'documentation', 'verification'],
'attack': ['threat', 'intrusion', 'compromise'],
'improve': ['enhance', 'optimize', 'strengthen', 'refine'],
'create': ['generate', 'produce', 'develop', 'establish'],
'reduce': ['decrease', 'minimize', 'lower', 'diminish'],
'increase': ['boost', 'expand', 'elevate', 'amplify'],
'provide': ['supply', 'deliver', 'offer', 'furnish'],
'maintain': ['sustain', 'preserve', 'uphold', 'retain'],
'demonstrate': ['illustrate', 'showcase', 'exhibit', 'display'],
'implement': ['execute', 'deploy', 'carry out', 'apply'],
'require': ['demand', 'necessitate', 'need', 'call for'],
'significant': ['substantial', 'considerable', 'notable', 'meaningful'],
}
EN_CONNECTIVE = {
'however': ['nevertheless', 'nonetheless', 'yet'],
'also': ['additionally', 'furthermore', 'moreover'],
'therefore': ['consequently', 'thus', 'hence'],
'because': ['since', 'as', 'due to'],
'although': ['though', 'even though', 'while'],
'meanwhile': ['in the meantime', 'at the same time', 'concurrently'],
'specifically': ['in particular', 'notably', 'especially'],
'instead': ['alternatively', 'rather', 'in place of'],
'similarly': ['likewise', 'in the same way', 'equally'],
'ultimately': ['in the end', 'eventually', 'finally'],
}
EN_ENDING = {
'is important': ['matters greatly', 'is significant', 'is crucial'],
'was announced': ['has been revealed', 'was disclosed', 'was reported'],
'will be': ['is expected to be', 'shall be'],
'have been': ['were', 'had been'],
'is used': ['is employed', 'is utilized', 'is applied'],
'can be': ['may be', 'is able to be', 'could be'],
'should be': ['ought to be', 'needs to be', 'must be'],
'has shown': ['has demonstrated', 'has revealed', 'has indicated'],
'is known': ['is recognized', 'is acknowledged', 'is understood'],
'was developed': ['was created', 'was designed', 'was built'],
}
# ─── 영어 전치사·접속사·관계사 집합 ──────────────────────────────────────────
EN_PREP = {
'in', 'on', 'at', 'by', 'for', 'with', 'from', 'to', 'of', 'about',
'into', 'through', 'during', 'before', 'after', 'between', 'under',
'above', 'below', 'against', 'among', 'within', 'without', 'toward',
'upon', 'across', 'along', 'behind', 'beyond', 'except', 'since',
'until', 'around', 'beside', 'beneath', 'despite', 'regarding',
'concerning', 'throughout',
}
EN_CONJ = {
'and', 'but', 'or', 'nor', 'yet', 'so', 'because', 'although', 'while',
'whereas', 'unless', 'since', 'however', 'therefore', 'moreover',
'furthermore', 'nevertheless', 'consequently', 'meanwhile', 'otherwise',
'hence', 'thus', 'accordingly', 'besides', 'nonetheless', 'alternatively',
'specifically', 'additionally', 'subsequently',
}
EN_REL = {
'that', 'which', 'who', 'whom', 'whose', 'where', 'when', 'while',
'if', 'whether', 'although', 'though', 'because', 'since', 'as',
'until', 'before', 'after', 'once', 'unless', 'whereas', 'whenever',
'wherever',
}
# ─── LLM 모델 목록 & 태스크 ───────────────────────────────────────────────────
GROQ_MODELS = [
("openai/gpt-oss-120b", "GPT-OSS 120B"),
("openai/gpt-oss-20b", "GPT-OSS 20B"),
("qwen/qwen3-32b", "Qwen3 32B"),
("llama-3.3-70b-versatile", "LLaMA 3.3 70B"),
("meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct","LLaMA 4 Scout"),
("moonshotai/kimi-k2-instruct-0905", "Kimi K2"),
("llama-3.1-8b-instant", "LLaMA 3.1 8B"),
("gemma2-9b-it", "Gemma2 9B"),
("mixtral-8x7b-32768", "Mixtral 8x7B"),
("gpt-5.2", "GPT-5.2 (OpenAI)"),
]
LLM_TASKS = {
"📝 요약":
"다음 글을 핵심 내용 위주로 3문장 이내로 요약해 주세요:\n\n",
"🔄 패러프레이징":
"다음 텍스트를 같은 의미를 유지하면서 다른 표현으로 재작성해 주세요:\n\n",
"📖 확장":
"다음 텍스트를 2배 분량으로 배경 설명을 추가하여 확장해 주세요:\n\n",
"🌐 역번역":
"다음 텍스트를 영어로 번역한 뒤 다시 한국어로 번역해 주세요:\n\n",
"✂️ 핵심 발췌":
"다음 텍스트에서 가장 중요한 내용만 추출해 주세요:\n\n",
"🎭 문체 변환":
"다음 글을 편안한 구어체 스타일로 재작성해 주세요:\n\n",
"📋 글머리 정리":
"다음 텍스트를 핵심 글머리 목록으로 정리해 주세요:\n\n",
"🔀 콜라주 재작성":
"다음 텍스트의 문장 순서를 바꾸고 일부를 합치거나 나누어 재구성해 주세요:\n\n",
}
# ─── 분석 모드 목록 ───────────────────────────────────────────────────────────
PLAG_MODES = [
"🔍 종합 분석 — 전체 표절 검사 (Comprehensive)",
"📊 N-gram 정밀 — 어구 패턴 비교",
"📝 Sentence 유사성 — 문장 1:1 비교",
"🔀 Structure 분석 — 순서·배치 보존",
"🧠 AI 재작성 탐지 — 패러프레이징 (AI Rewrite)",
"✂️ Mosaic 표절 — 짜깁기 탐지",
"📖 Excerpt 발췌 — 부분 인용 탐지",
]
IMG_MODES = [
"🔍 종합 유사성 분석",
"🔢 Hash 지각 해시 비교",
"📐 SSIM 구조적 유사도",
"🎨 색상 분포 히스토그램 비교",
"🧩 특징점 엣지 매칭",
]
VIDEO_SIM_MODES = [
"🔍 종합 유사성 분석",
"🕐 DTW 시간축 동적 매칭",
"🔢 Hash 키프레임 해시 비교",
"📐 SSIM 구조적 유사도",
]
# ─── 기본 인라인 스타일 상수 ──────────────────────────────────────────────────
BOX = "font-family:'Pretendard','Inter','Noto Sans KR',sans-serif;background:#ffffff;color:#1e293b;padding:20px;border-radius:12px;border:1px solid #e2e8f0;box-shadow:0 2px 12px rgba(99,102,241,.06);"
BOX_IN = "background:#f0f4ff;color:#1e293b;border-radius:8px;padding:12px;margin-bottom:8px;border:1px solid #e2e8f0;"
_CARD = "text-align:center;padding:14px;background:#f4f7ff;border-radius:12px;border:1px solid #e2e8f0;"
# ─── Gradio 라이트 테마 CSS (index.html 색상 기반) ──────────────────────────
DARK_CSS = (
# ── 폰트 임포트
"@import url('https://cdn.jsdelivr.net/gh/orioncactus/pretendard/dist/web/static/pretendard.min.css');"
# ── 전체 배경·폰트
"body,.gradio-container,.main,.app,.contain,div[class*='wrap'],div.app"
"{background:#f4f7ff!important;font-family:'Pretendard',-apple-system,sans-serif!important;max-width:100%!important;}"
# ── 스크롤바
"*{scrollbar-width:thin;scrollbar-color:#c7d2e0 #f4f7ff;}"
"::-webkit-scrollbar{width:6px;height:6px;}"
"::-webkit-scrollbar-track{background:#f4f7ff;}"
"::-webkit-scrollbar-thumb{background:#c7d2e0;border-radius:3px;}"
# ── 푸터 숨기기
"footer,.footer,footer.svelte-1ax1toq{display:none!important;}"
# ── 탭 네비게이션
".tab-nav,.tabs>.tab-nav,div[class*='tab-nav'],div[role='tablist'],.tabitem>.tab-nav,"
"div.tab-nav{background:linear-gradient(180deg,#ffffff,#f0f4ff)!important;"
"border-bottom:2px solid #e2e8f0!important;border-radius:16px 16px 0 0!important;"
"padding:8px 10px!important;gap:6px!important;display:flex!important;flex-wrap:wrap!important;"
"box-shadow:0 1px 8px rgba(99,102,241,.06)!important;}"
# ── 탭 버튼 기본
".tab-nav button,.tab-nav>button,div[class*='tab-nav'] button,div[role='tablist'] button,"
"div[role='tablist']>button,button[role='tab'],.tab-nav button:not(.selected)"
"{color:#475569!important;font-weight:700!important;font-size:14px!important;"
"border:1px solid #e2e8f0!important;border-radius:10px!important;"
"padding:11px 18px!important;background:#ffffff!important;"
"transition:all .25s ease!important;opacity:1!important;"
"letter-spacing:-.2px!important;}"
# ── 탭 버튼 hover
".tab-nav button:hover,div[role='tablist'] button:hover,button[role='tab']:hover"
"{color:#1e293b!important;background:rgba(0,184,148,.06)!important;"
"border-color:rgba(0,184,148,.3)!important;}"
# ── 탭 버튼 선택
".tab-nav button.selected,div[role='tablist'] button[aria-selected='true'],"
"button[role='tab'][aria-selected='true'],.tab-nav button.selected:hover,"
"div[class*='tab-nav'] button.selected"
"{color:#00b894!important;font-weight:900!important;"
"background:linear-gradient(135deg,rgba(0,184,148,.1),rgba(124,58,237,.06))!important;"
"border-color:rgba(0,184,148,.35)!important;"
"box-shadow:0 2px 12px rgba(0,184,148,.12)!important;}"
# ── 탭 패널
".tabitem,div[class*='tabitem'],div[role='tabpanel']{background:#f4f7ff!important;"
"border:1px solid #e2e8f0!important;border-top:none!important;"
"border-radius:0 0 14px 14px!important;padding:24px!important;}"
# ── 블록
".block,div.block{background:#ffffff!important;border:1px solid #e2e8f0!important;"
"border-radius:12px!important;transition:border-color .3s,box-shadow .3s!important;"
"box-shadow:0 2px 8px rgba(99,102,241,.04)!important;}"
".block:focus-within{border-color:rgba(0,184,148,.4)!important;"
"box-shadow:0 0 12px rgba(0,184,148,.08)!important;}"
# ── 레이블
"label,span.label-wrap,.label-wrap>span,label>span,.label-wrap,.input-label,"
"span[data-testid='block-label']{color:#1e293b!important;font-weight:700!important;font-size:14px!important;}"
# ── textarea·input
"textarea,input[type=text],input[type=password],input[type=number],textarea.scroll-hide,"
".textbox textarea,.textbox input,input.border-none,div[data-testid='textbox'] textarea,"
"div[data-testid='password'] input{background:#ffffff!important;color:#1e293b!important;"
"border-color:#1e293b!important;border-radius:10px!important;font-size:15px!important;"
"caret-color:#00b894!important;line-height:1.6!important;}"
"textarea::placeholder,input::placeholder,.textbox textarea::placeholder,"
".textbox input::placeholder{color:#64748b!important;font-size:14px!important;}"
"textarea:focus,input:focus,input[type=password]:focus{border-color:rgba(0,184,148,.5)!important;"
"box-shadow:0 0 10px rgba(0,184,148,.08)!important;color:#1e293b!important;}"
# ── mono textarea (로그)
".mono textarea{font-family:'D2Coding','Consolas','Courier New',monospace!important;"
"font-size:13px!important;color:#1e293b!important;background:#f8fafc!important;line-height:1.7!important;"
"border:1px solid #e2e8f0!important;}"
# ── 드롭다운
".dropdown,.dropdown-container,select,div[class*='dropdown'],div[data-testid='dropdown'],"
".dropdown input,button[class*='dropdown']{background:#ffffff!important;color:#1e293b!important;"
"border-color:#1e293b!important;border-radius:10px!important;font-size:14px!important;font-weight:600!important;}"
"ul[role='listbox']{background:#ffffff!important;border-color:#1e293b!important;border-radius:10px!important;box-shadow:0 4px 16px rgba(99,102,241,.1)!important;}"
"ul[role='listbox'] li{color:#1e293b!important;font-size:14px!important;}"
"ul[role='listbox'] li:hover{background:rgba(0,184,148,.06)!important;}"
# ── Primary 버튼 (민트 그라디언트)
".primary,.btn-primary,button.primary,button.lg.primary,.gradio-button.primary"
"{background:linear-gradient(135deg,#00b894,#7c3aed)!important;color:#ffffff!important;"
"font-weight:900!important;border:none!important;border-radius:12px!important;"
"box-shadow:0 4px 16px rgba(0,184,148,.25)!important;font-size:15px!important;"
"letter-spacing:-.3px!important;transition:all .3s!important;}"
".primary:hover,button.primary:hover{box-shadow:0 6px 24px rgba(0,184,148,.4)!important;"
"transform:translateY(-1px)!important;}"
# ── Secondary 버튼
".secondary,.btn-secondary,button.secondary,.gradio-button.secondary"
"{background:#ffffff!important;color:#475569!important;"
"font-weight:700!important;border:1px solid #e2e8f0!important;border-radius:12px!important;"
"box-shadow:0 1px 4px rgba(99,102,241,.06)!important;}"
".secondary:hover,button.secondary:hover{background:#f0f4ff!important;color:#1e293b!important;border-color:rgba(0,184,148,.3)!important;}"
# ── 아코디언
".accordion,div[class*='accordion']{background:#ffffff!important;border-color:#1e293b!important;border-radius:12px!important;}"
".accordion .label-wrap{color:#1e293b!important;font-weight:700!important;}"
# ── 헤딩·텍스트
"h1,h2,h3,.markdown h1,.markdown h2,.markdown h3{color:#1e293b!important;font-weight:800!important;}"
".markdown,.prose,p,.block p,.block span{color:#475569!important;}"
".block .wrap,.info,.hint,div[class*='description'],.block .info{color:#64748b!important;font-size:13px!important;}"
# ── 슬라이더
"input[type=range]{accent-color:#00b894!important;}"
".slider{--slider-color:#00b894!important;}"
".range-slider input{accent-color:#00b894!important;}"
# ── 프로그레스바
".progress-bar,.progress-bar>div{background:linear-gradient(90deg,#00b894,#7c3aed)!important;border-radius:4px!important;}"
".progress-text{color:#1e293b!important;}"
# ── 라디오 그룹
".radio-group,.wrap[data-testid='radio-group'],div[class*='radio'],fieldset[class*='radio'],"
"div.radio-group{background:#f4f7ff!important;border-radius:12px!important;border:none!important;}"
".radio-group label,.wrap[data-testid='radio-group'] label,div[class*='radio'] label,"
"div[class*='radio'] label span,fieldset label,input[type='radio']+label,"
"input[type='radio']~label,input[type='radio']~span,.gradio-radio label,"
"label[data-testid='radio-label'],div[role='radiogroup'] label,div[role='radiogroup'] div"
"{color:#475569!important;font-size:14px!important;font-weight:600!important;"
"background:#ffffff!important;border:1px solid #e2e8f0!important;border-radius:8px!important;"
"padding:10px 14px!important;transition:all .2s!important;cursor:pointer!important;}"
".radio-group label:hover,div[class*='radio'] label:hover,div[role='radiogroup'] label:hover,"
"div[role='radiogroup'] div:hover{background:#f0f4ff!important;color:#1e293b!important;"
"border-color:rgba(0,184,148,.3)!important;}"
"input[type='radio']:checked+label,input[type='radio']:checked~label,"
"input[type='radio']:checked~span,.radio-group label.selected,"
"div[class*='radio'] label.selected,div[role='radiogroup'] label[data-checked='true'],"
"div[role='radiogroup'] div[data-checked],label:has(input[type='radio']:checked),"
"div[class*='radio'] label:has(input:checked)"
"{background:rgba(0,184,148,.08)!important;color:#00b894!important;font-weight:700!important;"
"border-color:rgba(0,184,148,.35)!important;box-shadow:0 0 10px rgba(0,184,148,.08)!important;}"
"input[type='radio']{accent-color:#00b894!important;}"
".info,span[class*='info'],.block .info,.gradio-container .info{color:#64748b!important;font-size:12px!important;}"
"@media(max-width:768px){.tab-nav button,div[role='tablist'] button{padding:8px 10px!important;font-size:11px!important;}}"
)
# ─── Gradio head 인젝션 (HF 헤더 숨기기 + 라이트 탭 강제 스타일) ──────────────
HEAD_INJECT = (
""
)
# ─── 탭·섹션 HTML 헬퍼 ───────────────────────────────────────────────────────
def _tab_hdr(icon: str, color: str, title: str, desc: str) -> str:
"""최상위 탭 헤더 HTML 생성 (color = 'r,g,b' 형식)"""
return (
f'
'
f'
'
f'{icon}'
f'
{title}
'
f'
{desc}
'
f'
'
)
def _sub_hdr(icon: str, clr: str, title: str, desc: str) -> str:
"""서브탭 섹션 헤더 HTML 생성 (clr = 'r,g,b' 형식)"""
return (
f'
'
f''
f'
'
f'
{icon}
'
f'
{title}
'
f'
{desc}
'
f'
'
)
# ─── 텍스트 유틸리티 함수 (표절·유사도) ──────────────────────────────────────
def _clean_text(t): return re.sub(r'\s+', ' ', unicodedata.normalize('NFC', ''.join(c for c in t if c not in ALL_ZW and c not in ALL_MICRO))).strip()
def _split_sentences(t): return [s.strip() for s in re.split(r'(?<=[.!?。])\s*', t) if s.strip() and len(s.strip()) > 3]
def _ngrams(text, n): words = text.split(); return set(tuple(words[i:i+n]) for i in range(len(words)-n+1)) if len(words) >= n else set()
def _jaccard(sa, sb): return len(sa & sb) / max(len(sa | sb), 1) if sa or sb else 0.0
def _sentence_similarity(s1, s2): return SequenceMatcher(None, s1, s2).ratio() * 0.6 + _jaccard(_ngrams(s1, 2), _ngrams(s2, 2)) * 0.4
# ─── 이미지·영상 임계값 ────────────────────────────────────────────────────────
_IMG_THRESHOLDS = [(90,"🔴 확실한 도용/복제","#b91c1c","직접 복사 또는 최소 편집"),(70,"🟠 높은 유사도 — 도용 의심","#c2410c","편집된 복사본 가능성"),(50,"🟡 보통 유사도 — 주의 필요","#b45309","AI 재생성 또는 영감 기반"),(30,"🟢 낮은 유사도 — 참고 수준","#0d9488","우연한 유사 가능성"),(0,"⚪ 관련 없음","#64748b","서로 다른 이미지")]
_VID_THRESHOLDS = [(85,"🔴 확실한 도용/복제","#b91c1c","동일 영상 또는 최소 편집"),(65,"🟠 높은 유사도 — 도용 의심","#c2410c","편집·크롭·속도 변경 복사본"),(45,"🟡 보통 유사도 — 주의","#b45309","부분 복사 또는 유사 촬영"),(25,"🟢 낮은 유사도","#0d9488","참고 수준"),(0,"⚪ 관련 없음","#64748b","서로 다른 영상")]
# ─── HTML 렌더 유틸리티 (이미지·영상) ─────────────────────────────────────────
def _sim_verdict(total, thresholds):
for thresh,v,c,d in thresholds:
if total >= thresh: return v,c,d
return thresholds[-1][1],thresholds[-1][2],thresholds[-1][3]
def _metric_grid(metrics):
return '
'''
# ─── 워터마크 시각화 렌더 ─────────────────────────────────────────────────────
def render_wm_html(wm_text, max_chars=500):
zw_cnt = sum(1 for c in wm_text if c in ALL_ZW)
vs_cnt = sum(1 for c in wm_text if c in VS_CHARS)
cgj_cnt = sum(1 for c in wm_text if c == CGJ)
vis_cnt = sum(1 for c in wm_text if c not in ALL_ZW and c not in ALL_MICRO)
density = round((zw_cnt + vs_cnt + cgj_cnt) / max(vis_cnt, 1) * 100, 1)
stats = f'''
']
count = 0
for ch in wm_text:
if count >= max_chars and ch not in ALL_ZW and ch not in ALL_MICRO:
parts.append(' ...'); break
if ch in ALL_ZW:
s,c = ZW_NAMES.get(ch,('?','#475569'))
# 배경: 해당 색의 10% 투명도, 텍스트: 진한 원색
parts.append(f'{s}')
elif ch in VS_CHARS:
parts.append(f'VS')
elif ch == CGJ:
parts.append(f'CGJ')
else:
parts.append(html_lib.escape(ch)); count += 1
parts.append('
')
return ''.join(parts)
def render_morph_html(text, boundaries):
parts = [f'
🧬 형태소 경계 & 삽입 위치
']
prev = 0
for b in sorted(boundaries, key=lambda x: x['pos']):
pos = b['pos']; seg = text[prev:pos]
if seg: parts.append(html_lib.escape(seg))
color = '#00b894' if b.get('type') == 'morpheme' else '#60a5fa'
desc_escaped = html_lib.escape(b.get('desc', ''))
parts.append(f'▼')
prev = pos
parts.append(html_lib.escape(text[prev:])); parts.append('
')
return ''.join(parts)
def render_diff_html(orig, mod):
orig_words = orig.split(); mod_words = mod.split(); sm = SequenceMatcher(None, orig_words, mod_words)
parts = [f'
🔄 원본 vs 워터마크 변형 비교
']
for tag, i1, i2, j1, j2 in sm.get_opcodes():
if tag == 'equal':
parts.append(html_lib.escape(' '.join(orig_words[i1:i2])) + ' ')
elif tag == 'replace':
parts.append(f'{html_lib.escape(" ".join(orig_words[i1:i2]))} ')
parts.append(f'{html_lib.escape(" ".join(mod_words[j1:j2]))} ')
elif tag == 'delete':
parts.append(f'{html_lib.escape(" ".join(orig_words[i1:i2]))} ')
elif tag == 'insert':
parts.append(f'{html_lib.escape(" ".join(mod_words[j1:j2]))} ')
parts.append('
')
return ''.join(parts)
# ─── 34종 공격 대시보드 렌더 ──────────────────────────────────────────────────
def render_30atk_dashboard(group_results):
# 위험도 뱃지: (연한 배경, 진한 텍스트) — 흰 배경에서 확실히 구분
_ATK_BADGE = {
"Low": ("rgba(13,148,136,.12)", "#0d9488"), # teal
"Med": ("rgba(180,83,9,.12)", "#b45309"), # amber
"High": ("rgba(194,65,12,.12)", "#c2410c"), # orange
"Max": ("rgba(185,28,28,.12)", "#b91c1c"), # red
"Tier1": ("rgba(109,40,217,.12)", "#6d28d9"), # violet
}
_ATK_LABELS = {"Low":"낮음","Med":"중간","High":"높음","Max":"최대","Tier1":"Tier1"}
all_rows = ""; total_attacks = total_detected = total_strong = 0
for group_name, attacks in group_results:
group_det = sum(1 for _,_,_,l1,l2,l4,tr,_,lbl,_,_ in attacks if l1 or l2 or l4 or tr >= 25)
det_color = "#166534" if group_det == len(attacks) else "#1d4ed8" if group_det > 0 else "#6b7280"
all_rows += (
f'
'
)
for name, desc, risk, l1, l2, l4, trace, trace_reasons, label, vbg, vlc in attacks:
total_attacks += 1; is_det = l1 or l2 or l4 or trace >= 25
if is_det: total_detected += 1
if "강력" in label: total_strong += 1
rbg, rtc = _ATK_BADGE.get(risk, ("rgba(100,116,139,.1)", "#475569"))
rl = _ATK_LABELS.get(risk, risk)
# 흔적 바 — 충분히 진한 색 사용
tr_clr = "#6d28d9" if trace>=50 else "#c2410c" if trace>=25 else "#94a3b8"
tr_bar = (
f'
' +
f'
' +
f'' +
f'
' +
f'{trace}' +
f'
'
)
tr_ev = ('; '.join(trace_reasons[:2])) if trace_reasons else ''
row_bg = "#f0fdf4" if is_det else "#ffffff"
x_span = '✕'
all_rows += (
f'
' +
f'
{html_lib.escape(name)}
' +
f'
{html_lib.escape(desc)}
' +
f'
' +
f'{rl}' +
f'
' +
f'
{"✅" if l1 else x_span}
' +
f'
{"✅" if l2 else x_span}
' +
f'
{"✅" if l4 else x_span}
' +
f'
{tr_bar}
' +
f'
' +
f'{label}' +
f'
' +
f'
{html_lib.escape(tr_ev)}
' +
f'
'
)
detect_pct = total_detected / max(total_attacks, 1) * 100
cx,cy,r,sw = 50,50,40,9; circ = 2*3.14159*r
det_dash = circ*detect_pct/100; str_dash = circ*total_strong/max(total_attacks,1)*100/100
pct_fill = "#166534" if detect_pct>=80 else "#854d0e" if detect_pct>=50 else "#b91c1c"
donut_svg = (
f''
)
_ATK_GROUPS_KO = ["유니코드 정규화","제로폭 제거","조합 마크","공백·구두점","토큰화 교란","새니타이저","의미 보존 재작성"]
group_bars = ""
for gi, (group_name, attacks) in enumerate(group_results):
gdet = sum(1 for _,_,_,l1,l2,l4,tr,_,_,_,_ in attacks if l1 or l2 or l4 or tr >= 25)
gh = max(gdet / max(len(attacks),1) * 60, 4)
gc = "#166534" if gdet==len(attacks) else "#1d4ed8" if gdet>0 else "#cbd5e1"
short = _ATK_GROUPS_KO[gi] if gi < len(_ATK_GROUPS_KO) else f"그룹{gi+1}"
group_bars += (
f'
' +
f'' +
f'
{short}
' +
f'
'
)
summary_pct_bg = "#dcfce7" if detect_pct>=80 else "#fef9c3" if detect_pct>=50 else "#fee2e2"
summary_pct_tc = "#166534" if detect_pct>=80 else "#854d0e" if detect_pct>=50 else "#991b1b"
cards = (
f'
' +
f'
' +
f'{donut_svg}' +
f'
' +
f'
' +
f'
공격 수
' +
f'
{total_attacks}
' +
f'
탐지+흔적
' +
f'
{total_detected}
' +
f'
강력 탐지
' +
f'
{total_strong}
' +
f'
' +
f'
' +
f'● 강력 탐지' +
f'● 탐지+흔적' +
f'
' +
f'
{group_bars}
' +
f'
'
)
thead = (
f'
' +
f'
공격명
' +
f'
설명
' +
f'
위험도
' +
f'
L1 ZW
' +
f'
L2 문체
' +
f'
L4 Mn
' +
f'
흔적
' +
f'
판정
' +
f'
흔적 증거
' +
f'
'
)
return (
f'
' +
f'
' +
f'
' +
f'
🔥 34종 공격 대시보드
' +
f'
' +
f'이중축: 신호(Signal) + ' +
f'흔적(Trace) = 워터마크 파괴 후에도 저작권 증거 유지' +
f'
' +
f'
{detect_pct:.0f}% 커버리지
' +
f'
' +
f'{cards}' +
f'
' +
f'
' +
f'{thead}{all_rows}
'
)
# ─── LLM 대시보드 렌더 ──────────────────────────────────────────────────────
def render_llm_dashboard(results):
rows = ""
for mid, display, status, l1, l2, l4, preview in results:
l1i = "✅" if l1 else "✕"; l2i = "✅" if l2 else "✕"; l4i = "✅" if l4 else "✕"
strong = (l1 and l2) or (l1 and l4) or (l2 and l4)
any_d = l1 or l2 or l4; score = sum([l1, l2, l4])
if strong: bg, lc, label = "#dcfce7", "#166534", "강력 탐지"
elif any_d: bg, lc, label = "#fef9c3", "#854d0e", "부분 탐지"
else: bg, lc, label = "#fee2e2", "#991b1b", "미탐지"
bar_w = score / 3 * 100
bar_c = "#166534" if score >= 2 else "#b45309" if score >= 1 else "#e2e8f0"
mini_bar = (
f'
' +
f'
' +
f'
' +
f'{score}/3
'
)
rows += (
f'
' +
f'
{html_lib.escape(display)}
' +
f'
{html_lib.escape(mid[:30])}
' +
f'
{l1i}
' +
f'
{l2i}
' +
f'
{l4i}
' +
f'
{mini_bar}
' +
f'
' +
f'{label}' +
f'
'
)
total = len(results)
det = sum(1 for r in results if r[3] or r[4] or r[5])
strong_n = sum(1 for r in results if (r[3] and r[4]) or (r[3] and r[5]) or (r[4] and r[5]))
det_pct = det / max(total, 1) * 100
r2, cx, cy, sw = 36, 45, 45, 7; circ = 2 * 3.14159 * r2; det_d = circ * det_pct / 100
donut = (
f''
)
summary = (
f'
"""
ng_bars = ""
for n, s in ng_scores.items():
bc = "#0d9488" if s>=0.5 else "#b45309" if s>=0.25 else "#b91c1c" if s>=0.1 else "#cbd5e1"
ng_bars += f"""
{n}-gram
{s:.0%}
"""
heatmap_rows = ""
for si, ss in enumerate(susp_sents):
best = next(((o_i, sc, ot) for s_i, o_i, sc, st, ot in matrix if s_i==si), None)
if best and best[1] >= 0.40:
sc_v = best[1]; bg2,lc2,lbl2 = ("rgba(229,62,62,.08)","#c53030","높음") if sc_v>=0.70 else ("rgba(221,107,32,.08)","#c05621","중간") if sc_v>=0.50 else ("rgba(214,158,46,.08)","#b7791f","낮음")
heatmap_rows += f"""
""" for label, val, color in [("N-gram 중복도",ng_avg,"#1d4ed8"),("문장 유사도",sent_avg,"#6d28d9"),("커버리지",coverage,"#b45309"),("구조 유지",order_ratio,"#0d9488")]) + '
'
return f"""
📋 표절 분석 보고서
원본 {len(orig_sents)}문장 vs 의심 {len(susp_sents)}문장
{picon} {grade}
{cards}
📊 N-gram 분석
{ng_bars}{axes_html}
🔍 문장 히트맵
■ 높음(70%이상)■ 중간(50%이상)■ 낮음(40%이상)■ 미탐지
{heatmap_rows}
"""
# ─── 복사 버튼 포함 워터마크 삽입 결과 박스 ────────────────────────────────────
def render_copy_box(wm_text: str, cid: str) -> str:
"""워터마크 삽입된 텍스트를 복사 버튼과 함께 표시"""
import json
safe = html_lib.escape(wm_text)
# JSON으로 인코딩해서 JS에서 안전하게 사용
js_text = json.dumps(wm_text)
char_count = len(wm_text)
zw_n = sum(1 for c in wm_text if c in ALL_ZW)
mn_n = sum(1 for c in wm_text if c in ALL_MICRO)
return f'''