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Ajout de 47 features Gherkin (~650 scénarios) pour couvrir 100% des règles métier : - Authentification (5) : validation mot de passe, tentatives connexion, multi-device, 2FA, récupération - Audio-guides (12) : détection mode, création, navigation piéton/voiture, ETA, gestion points, progression - Navigation (5) : notifications minimalistes, décompte 5s, stationnement, historique, basculement auto - Création contenu (3) : image auto, restrictions modification, suppression - Radio live (2) : enregistrement auto, interdictions modération - Droits auteur (6) : fair use 30s, détection musique, signalements, sanctions, appels - Modération (9) : badges Bronze/Argent/Or, score fiabilité, utilisateur confiance, audit, anti-abus - Premium (2) : webhooks Mangopay, tarification multi-canal - Profil/Partage/Recherche (5) : badge vérifié, stats arrondies, partage premium, filtres avancés, carte Tous les scénarios incluent edge cases, métriques de performance et conformité RGPD. Couverture fonctionnelle MVP maintenant complète.
85 lines
3.8 KiB
Gherkin
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Gherkin
# language: fr
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@api @moderation @ml @security @mvp
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Fonctionnalité: Détection de patterns suspects par ML
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En tant que système de sécurité
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Je veux détecter automatiquement les comportements suspects
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Afin de prévenir les abus et fraudes
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Scénario: Détection de signalements coordonnés
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Étant donné 5 utilisateurs qui signalent le même contenu en 10 minutes
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Et leurs comptes ont été créés la même semaine
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Quand le système analyse le pattern
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Alors une alerte "Brigade de signalement" est déclenchée
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Et les signalements sont mis en quarantaine
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Et un modérateur vérifie manuellement
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Et un événement "COORDINATED_REPORTING_DETECTED" est enregistré
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Scénario: Détection de compte bot de signalement
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Étant donné un compte avec pattern suspect:
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| Indicateur | Valeur |
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| Signalements par jour | 50 |
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| Intervalle régulier | Exactement 120s |
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| Diversité de contenus | Faible |
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| Interaction humaine | Aucune |
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Quand le système ML analyse
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Alors le compte est identifié comme "Probable bot"
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Et suspendu automatiquement
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Et un événement "BOT_ACCOUNT_DETECTED" est enregistré
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Scénario: Détection de vendetta personnelle
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Étant donné un utilisateur A qui signale systématiquement l'utilisateur B
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Et 15 signalements en 1 semaine, tous rejetés
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Quand le système détecte le pattern
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Alors une alerte "Harcèlement par signalements" est déclenchée
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Et l'utilisateur A est bloqué de signaler B
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Et un événement "VENDETTA_PATTERN_DETECTED" est enregistré
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Scénario: Détection d'usage d'IA pour contenu offensant déguisé
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Étant donné un contenu avec texte subtil généré par IA
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Quand l'analyse NLP détecte des marqueurs d'IA toxique
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Alors le contenu est mis en quarantaine
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Et un modérateur expert vérifie
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Et un événement "AI_GENERATED_TOXIC_DETECTED" est enregistré
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Scénario: Analyse des métadonnées EXIF suspectes
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Étant donné une image uploadée avec métadonnées:
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| Métadonnée | Valeur suspect |
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| GPS Location | Corée du Nord |
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| Device Model | Connu pour bots |
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| Timestamp | Futur (2027) |
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Quand le système analyse
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Alors l'image est marquée "Métadonnées suspectes"
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Et un événement "SUSPICIOUS_METADATA_DETECTED" est enregistré
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Scénario: Score de risque ML combiné
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Étant donné un contenu analysé par ML
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Alors un score de risque global est calculé:
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| Facteur | Poids | Score |
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| Contenu textuel | 30% | 0.8 |
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| Métadonnées image | 20% | 0.3 |
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| Comportement utilisateur | 30% | 0.9 |
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| Patterns de signalement | 20% | 0.1 |
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| **Score global** | 100% | **0.65** |
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Et si score > 0.7, mise en quarantaine automatique
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Et un événement "ML_RISK_SCORE_CALCULATED" est enregistré
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Scénario: Apprentissage continu du modèle ML
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Étant donné 10 000 contenus modérés manuellement
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Quand les décisions humaines sont collectées
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Alors le modèle ML est réentraîné mensuellement
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Et la précision s'améliore de 2-3% par itération
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Et un événement "ML_MODEL_RETRAINED" est enregistré
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Scénario: Métriques de performance de la détection ML
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Étant donné que 50 000 contenus ont été analysés
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Alors les indicateurs suivants sont disponibles:
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| Métrique | Valeur |
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| Précision de détection | 87% |
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| Rappel (contenus détectés) | 82% |
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| Faux positifs | 8% |
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| Temps moyen d'analyse | 250ms |
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| Économie de temps modérateurs | 60% |
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Et les métriques sont exportées vers le monitoring
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