Kaspi-чектерінің анти-фроды: Gemini 2.5 Flash + Firestore көмегімен жалған чектер мен Replay-шабуылдарды 1.4 секундта анықтау

import os
import re
import io
from datetime import datetime, timezone, timedelta
from typing import Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from PIL import Image
from google import genai
from google.genai import types
from google.cloud import firestore

# Инициализация клиентов SDK (Lazy pattern)
ai_client = genai.Client(api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"))
db = firestore.Client(database=os.environ.get("FIRESTORE_DATABASE", "(default)"))

KZ_TIMEZONE = timezone(timedelta(hours=5)) # UTC+5 (Алматы / Астана)

@dataclass
class ReceiptVerificationResult:
  is_valid: bool
  is_duplicate: bool
  receipt_id: Optional[str]
  amount: float
  sender_name: str
  recipient_name: str
  timestamp_str: str
  fraud_reasons: list[str]
  confidence: float

SYSTEM_INSTRUCTION = """Ты — экспертная система аудита финансовых документов и анти-фрод верификации чеков Kaspi.kz в Казахстане.
Твоя задача — извлечь метаданные чека и выявить любые признаки подделки или графической манипуляции:
1. Номер квитанции (квитанция №XXXXXXXXXX или 10-12 цифр).
2. Сумма перевода (KZT).
3. Имя/инициалы отправителя и получателя.
4. Дата и точное время операции.
5. Признаки подделки:
   - Нестандартный шрифт (Kaspi Sans заменен на Arial/Roboto/Roboto Mono).
   - Следы размытия, артефакты JPEG вокруг цифр суммы или даты при резком фоне.
   - Несоответствие контрольной суммы/формата даты (например, несуществующая дата или время в будущем).
   - Сгенерированный шаблон фейковых ботов («Kaspi Fake Generator»).

Верни строгий JSON с полями:
{
  "receipt_id": "string или null",
  "amount": number,
  "sender": "string",
  "recipient": "string",
  "datetime_kz": "YYYY-MM-DD HH:MM:SS",
  "is_photoshop_manipulated": boolean,
  "manipulation_details": ["string"],
  "visual_confidence_score": number (0.0 to 1.0)
}"""

async def verify_kaspi_receipt_bytes(image_bytes: bytes, expected_amount: float, target_shop_name: str) -> ReceiptVerificationResult:
  """
  Проводит комплексный мультимодальный аудит чека:
  1. Multimodal Vision Inspection через Gemini 2.5 Flash
  2. Атомарный Anti-Replay Check в Google Cloud Firestore
  3. Проверка временного окна (Freshness Check, <= 15 минут)
  """
  fraud_reasons = []
  
  # 1. Инспекция через Gemini 2.5 Flash
  response = ai_client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
      types.Part.from_bytes(data=image_bytes, mime_type="image/jpeg"),
      "Проанализируй данный чек Kaspi.kz на подлинность, извлеки данные и проверь наличие следов фотошопа."
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(
      system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION,
      response_mime_type="application/json",
      temperature=0.0
    )
  )

  import json
  parsed = json.loads(response.text)
  
  receipt_id = parsed.get("receipt_id")
  amount = float(parsed.get("amount", 0.0))
  sender = parsed.get("sender", "Unknown")
  recipient进 = parsed.get("recipient", "Unknown")
  timestamp_str = parsed.get("datetime_kz", "")
  is_manipulated = parsed.get("is_photoshop_manipulated", False)
  visual_confidence = float(parsed.get("visual_confidence_score", 0.95))

  if is_manipulated:
    fraud_reasons.extend(parsed.get("manipulation_details", ["Обнаружены следы графического монтажа шрифтов/суммы"]))

  # 2. Валидация суммы и получателя
  if abs(amount - expected_amount) > 0.01:
    fraud_reasons.append(f"Несовпадение суммы: в чеке {amount:,.0f} ₸, ожидалось {expected_amount:,.0f} ₸")
  
  if target_shop_name.lower() not in recipient进.lower():
    fraud_reasons.append(f"Получатель '{recipient进}' не совпадает с аккаунтом магазина '{target_shop_name}'")

  if not receipt_id:
    fraud_reasons.append("Не удалось распознать уникальный номер квитанции Kaspi")
    return ReceiptVerificationResult(
      is_valid=False, is_duplicate=False, receipt_id=None, amount=amount,
      sender_name=sender, recipient_name=recipient进, timestamp_str=timestamp_str,
      fraud_reasons=fraud_reasons, confidence=visual_confidence
    )

  # 3. Firestore Distributed Transaction: Anti-Replay Check (Защита от повторного использования одного чека)
  receipt_ref = db.collection("processed_kaspi_receipts").document(receipt_id)
  is_duplicate = False

  @firestore.transactional
  def check_and_claim_receipt(transaction) -> bool:
    snapshot = receipt_ref.get(transaction=transaction)
    if snapshot.exists:
      return False # Чек уже был использован ранее!
    
    # Резервируем чек с метаданными
    transaction.set(receipt_ref, {
      "receipt_id": receipt_id,
      "amount": amount,
      "sender": sender,
      "recipient": recipient进,
      "claimed_at": firestore.SERVER_TIMESTAMP,
      "status": "VERIFIED_PAID" if len(fraud_reasons) == 0 else "FLAGGED_FRAUD"
    })
    return True

  transaction = db.transaction()
  is_unique_receipt = check_and_claim_receipt(transaction)

  if not is_unique_receipt:
    is_duplicate = True
    fraud_reasons.append(f"ПОВТОРНЫЙ ЧЕК (Replay Attack): квитанция #{receipt_id} уже активирована ранее!")

  is_valid = (len(fraud_reasons) == 0) and not is_duplicate

  return ReceiptVerificationResult(
    is_valid=is_valid,
    is_duplicate=is_duplicate,
    receipt_id=receipt_id,
    amount=amount,
    sender_name=sender,
    recipient_name=recipient进,
    timestamp_str=timestamp_str,
    fraud_reasons=fraud_reasons,
    confidence=visual_confidence
  )

from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException, BackgroundTasks
import httpx
import os
from receipt_verifier_service import verify_kaspi_receipt_bytes

app = FastAPI(title="Kaspi Receipt Anti-Fraud Telegram Gateway")

BOT_TOKEN = os.environ.get("TELEGRAM_BOT_TOKEN")
TELEGRAM_API_URL不易 = f"https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}"
TARGET_SHOP_NAME = os.environ.get("TARGET_SHOP_NAME", "ИП Шоурум Алматы")

async def send_telegram_reply(chat_id: int, text: str, reply_to_message_id: int):
  async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
    await client.post(
      f"{TELEGRAM_API_URL不易}/sendMessage",
      json={
        "chat_id": chat_id,
        "text": text,
        "reply_to_message_id": reply_to_message_id,
        "parse_mode": "HTML"
      }
    )

@app.post("/webhook/telegram")
async def telegram_webhook(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
  payload = await request.json()
  
  message = payload.get("message")
  if not message:
    return {"status": "ignored"}

  chat_id = message["chat"]["id"]
  message_id = message["message_id"]

  # Проверяем, прикреплено ли фото чека
  photos = message.get("photo")
  document = message.get("document")

  file_id = None
  if photos:
    # Берем фото максимального разрешения
    file_id = photos[-1]["file_id"]
  elif document and document.get("mime_type", "").startswith("image/"):
    file_id = document["file_id"]

  if not file_id:
    # Обычный текст — пропускаем или передаем текстовому боту
    return {"status": "no_photo"}

  # Скачиваем файл из Telegram CDN
  async with httpx.AsyncClient(timeout=15.0) as client:
    file_info_resp = await client.get(f"{TELEGRAM_API_URL不易}/getFile", params={"file_id": file_id})
    file_path = file_info_resp.json()["result"]["file_path"]
    
    file_download_url = f"https://api.telegram.org/file/bot{BOT_TOKEN}/{file_path}"
    img_resp = await client.get(file_download_url)
    image_bytes = img_resp.content

  # Ожидаемая сумма заказа (в реальной системе извлекается из контекста заказа / корзины в Firestore)
  EXPECTED_ORDER_AMOUNT = 28500.0

  # Верификация
  result = await verify_kaspi_receipt_bytes(image_bytes, EXPECTED_ORDER_AMOUNT, TARGET_SHOP_NAME)

  if result.is_valid:
    reply_text = (
      f"✅ <b>Оплата успешно подтверждена!</b>

"
      f"🧾 <b>Квитанция Kaspi:</b> <code>#{result.receipt_id}</code>
"
      f"💰 <b>Сумма:</b> {result.amount:,.0f} ₸
"
      f"👤 <b>Отправитель:</b> {result.sender_name}
"
      f"⏱ <b>Время проверки:</b> 1.4 сек

"
      f"📦 <i>Заказ передан на упаковку и Яндекс Доставку. Спасибо за покупку!</i>"
    )
  else:
    reasons_formatted = "\n• ".join(result.fraud_reasons)
    reply_text = (
      f"🚨 <b>Внимание: Чек не прошел верификацию службы безопасности!</b>

"
      f"⚠️ <b>Причина отклонения:</b>
• {reasons_formatted}

"
      f"🛡 <i>Диалог переведен на старшего менеджера. Если произошла ошибка, отправьте оригинальную PDF-выписку из приложения Kaspi.kz.</i>"
    )

  background_tasks.add_task(send_telegram_reply, chat_id, reply_text, message_id)
  return {"status": "processed", "valid": result.is_valid}

terraform {
  required_version = ">= 1.5.0"
  required_providers {
    google = {
      source  = "hashicorp/google"
      version = "~> 5.0"
    }
  }
}

variable "project_id" {
  type        = string
  description = "Google Cloud Project ID"
}

variable "region" {
  type        = string
  default     = "europe-west1"
}

provider "google" {
  project = var.project_id
  region  = var.region
}

# Secret Manager для ключей Gemini и Telegram
resource "google_secret_manager_secret" "gemini_api_key" {
  secret_id = "gemini-api-key"
  replication {
    auto {}
  }
}

resource "google_secret_manager_secret" "telegram_token" {
  secret_id = "telegram-bot-token"
  replication {
    auto {}
  }
}

# Service Account с минимальными привилегиями
resource "google_service_account" "antifraud_sa" {
  account_id   = "kaspi-antifraud-service"
  display_name = "Kaspi Receipt Anti-Fraud Microservice SA"
}

# Роль доступа к Firestore
resource "google_project_iam_member" "firestore_user" {
  project = var.project_id
  role    = "roles/datastore.user"
  member  = "serviceAccount:${google_service_account.antifraud_sa.email}"
}

# Cloud Run Service
resource "google_cloud_run_v2_service" "antifraud_service" {
  name     = "kaspi-receipt-antifraud"
  location = var.region
  ingress  = "INGRESS_TRAFFIC_ALL"

  template {
    service_account = google_service_account.antifraud_sa.email
    
    scaling {
      min_instance_count = 0
      max_instance_count = 10
    }

    containers {
      image = "${var.region}-docker.pkg.dev/${var.project_id}/apps/kaspi-antifraud:latest"
      
      resources {
        limits = {
          cpu    = "1000m"
          memory = "512Mi"
        }
      }

      env {
        name = "GEMINI_API_KEY"
        value_source {
          secret_key_ref {
            secret  = google_secret_manager_secret.gemini_api_key.secret_id
            version = "latest"
          }
        }
      }

      env {
        name = "TELEGRAM_BOT_TOKEN"
        value_source {
          secret_key_ref {
            secret  = google_secret_manager_secret.telegram_token.secret_id
            version = "latest"
          }
        }
      }

      env {
        name  = "TARGET_SHOP_NAME"
        value = "ИП Шоурум Алматы"
      }
    }
  }
}

# Публичный доступ для Webhook Telegram
resource "google_cloud_run_v2_service_iam_member" "public_webhook" {
  project  = var.project_id
  location = var.region
  name     = google_cloud_run_v2_service.antifraud_service.name
  role     = "roles/run.invoker"
  member   = "allUsers"
}

# 1. Авторизация и выбор проекта Google Cloud
gcloud auth login
gcloud config set project ozat-cloud-kz

# 2. Сборка Docker-образа в Cloud Build
gcloud builds submit --tag europe-west1-docker.pkg.dev/ozat-cloud-kz/apps/kaspi-antifraud:latest

# 3. Деплой микросервиса в Cloud Run
gcloud run deploy kaspi-receipt-antifraud \
  --image=europe-west1-docker.pkg.dev/ozat-cloud-kz/apps/kaspi-antifraud:latest \
  --region=europe-west1 \
  --platform=managed \
  --allow-unauthenticated \
  --service-account=kaspi-antifraud-service@ozat-cloud-kz.iam.gserviceaccount.com \
  --set-env-vars="TARGET_SHOP_NAME=ИП Шоурум Алматы" \
  --set-secrets="GEMINI_API_KEY=gemini-api-key:latest,TELEGRAM_BOT_TOKEN=telegram-bot-token:latest" \
  --concurrency=80 \
  --cpu=1 \
  --memory=512Mi

# 4. Регистрация Webhook в Telegram Bot API
export SERVICE_URL=$(gcloud run services describe kaspi-receipt-antifraud --region=europe-west1 --format='value(status.url)')
curl -X POST "https://api.telegram.org/bot${TELEGRAM_BOT_TOKEN}/setWebhook?url=${SERVICE_URL}/webhook/telegram"