feat(clustering): intégration Fingerprint HTTP Headers (agg_header_fingerprint_1h)
Sources des nouvelles features :
- agg_header_fingerprint_1h : Cookie, Referer par src_ip (JOIN sur IPv6)
- ml_detected_anomalies : header_order_shared_count, distinct_header_orders (déjà jointé)
Nouvelles features (indices 27-30) :
[27] FP Popularité : popularité du fingerprint headers (log1p/log1p(500k))
fingerprint rare (bot artisanal) → 0.0 ; très populaire (browser) → 1.0
[28] FP Rotation : distinct_header_orders (log1p/log1p(10))
rotation de fingerprint entre requêtes = comportement bot
[29] Cookie Présent : présence header Cookie (engagement utilisateur réel)
[30] Referer Présent: présence header Referer (navigation HTTP normale)
risk_score_from_centroid() : 14 termes, somme=1.0
+ hfp_rare (1-popularité) × 0.06 + hfp_rotating × 0.06
ML × 0.25 reste dominant
name_cluster() : 2 nouveaux labels
'🔄 Bot fingerprint tournant' : hfp_rotating>0.6 + anomalie>0.15
'🕵️ Fingerprint rare suspect' : hfp_popular<0.15 + anomalie>0.20
'🌐 Navigateur légitime' : fingerprint populaire confirmé
N_FEATURES : 27 → 31
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
SOC Analyst
@ -6,34 +6,40 @@ Ref:
|
||||
scipy.spatial.ConvexHull — enveloppe convexe (Graham/Qhull)
|
||||
sklearn-style API — centroids, labels_, inertia_
|
||||
|
||||
Features (27 dimensions, normalisées [0,1]) :
|
||||
0 ttl_n : TTL initial normalisé
|
||||
1 mss_n : MSS normalisé → type réseau
|
||||
2 scale_n : facteur de mise à l'échelle TCP
|
||||
3 win_n : fenêtre TCP normalisée
|
||||
4 score_n : score anomalie ML (abs)
|
||||
5 velocity_n : vélocité de requêtes (log1p)
|
||||
6 fuzzing_n : index de fuzzing (log1p)
|
||||
7 headless_n : ratio sessions headless
|
||||
8 post_n : ratio POST/total
|
||||
9 ip_id_zero_n : ratio IP-ID=0 (Linux/spoofé)
|
||||
10 entropy_n : entropie temporelle
|
||||
11 browser_n : score navigateur moderne
|
||||
12 alpn_n : mismatch ALPN/protocole
|
||||
13 alpn_absent_n : ratio ALPN absent
|
||||
14 h2_n : efficacité H2 multiplexing (log1p)
|
||||
15 hdr_conf_n : confiance ordre headers
|
||||
16 ua_ch_n : mismatch User-Agent-Client-Hints
|
||||
17 asset_n : ratio assets statiques
|
||||
18 direct_n : ratio accès directs
|
||||
19 ja4_div_n : diversité JA4 (log1p)
|
||||
20 ua_rot_n : UA rotatif (booléen)
|
||||
21 country_risk_n : risque pays source (CN/RU/KP → 1.0, US/DE/FR → 0.0)
|
||||
22 asn_cloud_n : hébergeur cloud/CDN/VPN (Cloudflare/AWS/OVH → 1.0)
|
||||
23 hdr_accept_lang_n : présence header Accept-Language (0=absent=bot-like)
|
||||
24 hdr_encoding_n : présence header Accept-Encoding (0=absent=bot-like)
|
||||
25 hdr_sec_fetch_n : présence headers Sec-Fetch-* (1=navigateur réel)
|
||||
26 hdr_count_n : nombre de headers HTTP normalisé (3=bot, 15=browser)
|
||||
Features (31 dimensions, normalisées [0,1]) :
|
||||
0 ttl_n : TTL initial normalisé
|
||||
1 mss_n : MSS normalisé → type réseau
|
||||
2 scale_n : facteur de mise à l'échelle TCP
|
||||
3 win_n : fenêtre TCP normalisée
|
||||
4 score_n : score anomalie ML (abs)
|
||||
5 velocity_n : vélocité de requêtes (log1p)
|
||||
6 fuzzing_n : index de fuzzing (log1p)
|
||||
7 headless_n : ratio sessions headless
|
||||
8 post_n : ratio POST/total
|
||||
9 ip_id_zero_n : ratio IP-ID=0 (Linux/spoofé)
|
||||
10 entropy_n : entropie temporelle
|
||||
11 browser_n : score navigateur moderne
|
||||
12 alpn_n : mismatch ALPN/protocole
|
||||
13 alpn_absent_n : ratio ALPN absent
|
||||
14 h2_n : efficacité H2 multiplexing (log1p)
|
||||
15 hdr_conf_n : confiance ordre headers
|
||||
16 ua_ch_n : mismatch User-Agent-Client-Hints
|
||||
17 asset_n : ratio assets statiques
|
||||
18 direct_n : ratio accès directs
|
||||
19 ja4_div_n : diversité JA4 (log1p)
|
||||
20 ua_rot_n : UA rotatif (booléen)
|
||||
21 country_risk_n : risque pays source (CN/RU/KP → 1.0, US/DE/FR → 0.0)
|
||||
22 asn_cloud_n : hébergeur cloud/CDN/VPN (Cloudflare/AWS/OVH → 1.0)
|
||||
23 hdr_accept_lang_n : présence header Accept-Language (0=absent=bot-like)
|
||||
24 hdr_encoding_n : présence header Accept-Encoding (0=absent=bot-like)
|
||||
25 hdr_sec_fetch_n : présence headers Sec-Fetch-* (1=navigateur réel)
|
||||
26 hdr_count_n : nombre de headers HTTP normalisé (3=bot, 15=browser)
|
||||
27 hfp_popular_n : popularité du fingerprint headers (log-normalisé)
|
||||
fingerprint rare = suspect ; très populaire = browser légitime
|
||||
28 hfp_rotating_n : rotation de fingerprint (distinct_header_orders)
|
||||
plusieurs fingerprints distincts → bot en rotation
|
||||
29 hfp_cookie_n : présence header Cookie (engagement utilisateur réel)
|
||||
30 hfp_referer_n : présence header Referer (navigation HTTP normale)
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
@ -155,6 +161,16 @@ FEATURES: list[tuple[str, str, object]] = [
|
||||
("hdr_has_encoding", "Accept-Encoding", lambda v: 1.0 if float(v or 0) > 0 else 0.0),
|
||||
("hdr_has_sec_fetch", "Sec-Fetch Headers", lambda v: 1.0 if float(v or 0) > 0 else 0.0),
|
||||
("hdr_count_raw", "Nb Headers", lambda v: min(1.0, float(v or 0) / 20.0)),
|
||||
# ── Fingerprint HTTP Headers (agg_header_fingerprint_1h) ──────────────
|
||||
# header_order_shared_count : nb d'IPs partageant ce fingerprint
|
||||
# élevé → populaire → browser légitime (normalisé log1p / log1p(500000))
|
||||
("hfp_shared_count", "FP Popularité", lambda v: min(1.0, math.log1p(float(v or 0)) / math.log1p(500_000))),
|
||||
# distinct_header_orders : nb de fingerprints distincts pour cette IP
|
||||
# élevé → rotation de fingerprint → bot (normalisé log1p / log1p(10))
|
||||
("hfp_distinct_orders", "FP Rotation", lambda v: min(1.0, math.log1p(float(v or 0)) / math.log1p(10))),
|
||||
# Cookie et Referer : signaux de navigation légitime
|
||||
("hfp_cookie", "Cookie Présent", lambda v: min(1.0, float(v or 0))),
|
||||
("hfp_referer", "Referer Présent", lambda v: min(1.0, float(v or 0))),
|
||||
]
|
||||
|
||||
FEATURE_KEYS = [f[0] for f in FEATURES]
|
||||
@ -334,38 +350,45 @@ def compute_hulls(coords_2d: np.ndarray, labels: np.ndarray,
|
||||
def name_cluster(centroid: np.ndarray, raw_stats: dict) -> str:
|
||||
"""Nom lisible basé sur les features dominantes du centroïde [0,1]."""
|
||||
s = centroid
|
||||
n = len(s)
|
||||
ttl_raw = float(raw_stats.get("mean_ttl", 0))
|
||||
mss_raw = float(raw_stats.get("mean_mss", 0))
|
||||
country_risk_v = s[21] if len(s) > 21 else 0.0
|
||||
asn_cloud = s[22] if len(s) > 22 else 0.0
|
||||
# Features headers (indices 23-26)
|
||||
accept_lang = s[23] if len(s) > 23 else 1.0
|
||||
accept_enc = s[24] if len(s) > 24 else 1.0
|
||||
sec_fetch = s[25] if len(s) > 25 else 0.0
|
||||
hdr_count = s[26] if len(s) > 26 else 0.5
|
||||
country_risk_v = s[21] if n > 21 else 0.0
|
||||
asn_cloud = s[22] if n > 22 else 0.0
|
||||
accept_lang = s[23] if n > 23 else 1.0
|
||||
accept_enc = s[24] if n > 24 else 1.0
|
||||
sec_fetch = s[25] if n > 25 else 0.0
|
||||
hdr_count = s[26] if n > 26 else 0.5
|
||||
hfp_popular = s[27] if n > 27 else 0.5
|
||||
hfp_rotating = s[28] if n > 28 else 0.0
|
||||
|
||||
# Scanner pur : aucun header browser, peu de headers
|
||||
# Scanner pur : aucun header browser, fingerprint rare, peu de headers
|
||||
if accept_lang < 0.15 and accept_enc < 0.15 and hdr_count < 0.25:
|
||||
return "🤖 Scanner pur (no headers)"
|
||||
# Fingerprint tournant ET suspect : bot qui change de profil headers
|
||||
if hfp_rotating > 0.6 and s[4] > 0.15:
|
||||
return "🔄 Bot fingerprint tournant"
|
||||
# Fingerprint très rare et anomalie : bot artisanal unique
|
||||
if hfp_popular < 0.15 and s[4] > 0.20:
|
||||
return "🕵️ Fingerprint rare suspect"
|
||||
# Scanners Masscan
|
||||
if s[0] > 0.16 and s[0] < 0.25 and mss_raw in range(1440, 1460) and s[2] > 0.25:
|
||||
return "🤖 Masscan Scanner"
|
||||
# Bots offensifs agressifs (fuzzing + anomalie + pas de headers browser)
|
||||
# Bots offensifs agressifs (fuzzing + anomalie)
|
||||
if s[4] > 0.40 and s[6] > 0.3:
|
||||
return "🤖 Bot agressif"
|
||||
# Bot qui simule un navigateur mais sans les vrais headers (ua_ch + absent sec_fetch)
|
||||
# Bot qui simule un navigateur mais sans les vrais headers
|
||||
if s[16] > 0.40 and sec_fetch < 0.2 and accept_lang < 0.3:
|
||||
return "🤖 Bot UA simulé"
|
||||
# Pays à très haut risque (CN, RU, KP) avec trafic anormal
|
||||
# Pays à très haut risque avec trafic anormal
|
||||
if country_risk_v > 0.75 and (s[4] > 0.10 or asn_cloud > 0.5):
|
||||
return "🌏 Source pays risqué"
|
||||
# Cloud + UA-CH mismatch = crawler/bot cloud
|
||||
# Cloud + UA-CH mismatch
|
||||
if s[16] > 0.50 and asn_cloud > 0.70:
|
||||
return "☁️ Bot cloud UA-CH"
|
||||
# UA-CH mismatch seul
|
||||
if s[16] > 0.60:
|
||||
return "🤖 UA-CH Mismatch"
|
||||
# Headless browser avec headers browser réels (Puppeteer, Playwright)
|
||||
# Headless browser (Puppeteer/Playwright) : a les headers Sec-Fetch mais headless
|
||||
if s[7] > 0.50 and sec_fetch > 0.5:
|
||||
return "🤖 Headless Browser"
|
||||
if s[7] > 0.50:
|
||||
@ -379,8 +402,9 @@ def name_cluster(centroid: np.ndarray, raw_stats: dict) -> str:
|
||||
# Pays à risque élevé sans autre signal
|
||||
if country_risk_v > 0.60:
|
||||
return "🌏 Trafic suspect (pays)"
|
||||
# Navigateur légitime : tous les headers présents
|
||||
if accept_lang > 0.7 and accept_enc > 0.7 and sec_fetch > 0.6 and hdr_count > 0.5:
|
||||
# Navigateur légitime : tous les signaux positifs y compris fingerprint populaire
|
||||
if (accept_lang > 0.7 and accept_enc > 0.7 and sec_fetch > 0.5
|
||||
and hdr_count > 0.5 and hfp_popular > 0.5):
|
||||
return "🌐 Navigateur légitime"
|
||||
# OS fingerprinting
|
||||
if s[3] > 0.85 and ttl_raw > 120:
|
||||
@ -399,31 +423,34 @@ def name_cluster(centroid: np.ndarray, raw_stats: dict) -> str:
|
||||
def risk_score_from_centroid(centroid: np.ndarray) -> float:
|
||||
"""
|
||||
Score de risque [0,1] depuis le centroïde (espace original [0,1]).
|
||||
Intègre pays, infrastructure cloud et profil headers HTTP.
|
||||
Poids calibrés pour sommer à 1.0.
|
||||
31 features — poids calibrés pour sommer à 1.0.
|
||||
"""
|
||||
s = centroid
|
||||
country_risk_v = s[21] if len(s) > 21 else 0.0
|
||||
asn_cloud = s[22] if len(s) > 22 else 0.0
|
||||
# Absence de header = risque → inverser (1 - présence)
|
||||
no_accept_lang = 1.0 - (s[23] if len(s) > 23 else 1.0)
|
||||
no_encoding = 1.0 - (s[24] if len(s) > 24 else 1.0)
|
||||
no_sec_fetch = 1.0 - (s[25] if len(s) > 25 else 0.0)
|
||||
# Peu de headers → bot : max risque quand hdr_count=0
|
||||
few_headers = 1.0 - (s[26] if len(s) > 26 else 0.5)
|
||||
n = len(s)
|
||||
country_risk_v = s[21] if n > 21 else 0.0
|
||||
asn_cloud = s[22] if n > 22 else 0.0
|
||||
no_accept_lang = 1.0 - (s[23] if n > 23 else 1.0)
|
||||
no_encoding = 1.0 - (s[24] if n > 24 else 1.0)
|
||||
no_sec_fetch = 1.0 - (s[25] if n > 25 else 0.0)
|
||||
few_headers = 1.0 - (s[26] if n > 26 else 0.5)
|
||||
# Fingerprint rare = suspect (faible popularité), fingerprint tournant = bot
|
||||
hfp_rare = 1.0 - (s[27] if n > 27 else 0.5)
|
||||
hfp_rotating = s[28] if n > 28 else 0.0
|
||||
|
||||
return float(np.clip(
|
||||
0.28 * s[4] + # score ML anomalie (principal)
|
||||
0.10 * s[6] + # fuzzing
|
||||
0.08 * s[16] + # UA-CH mismatch
|
||||
0.07 * s[7] + # headless
|
||||
0.06 * s[5] + # vélocité
|
||||
0.06 * s[9] + # IP-ID zéro
|
||||
0.10 * country_risk_v+ # risque pays source
|
||||
0.07 * asn_cloud + # infrastructure cloud/VPN
|
||||
0.05 * no_accept_lang+ # absence Accept-Language
|
||||
0.05 * no_encoding + # absence Accept-Encoding
|
||||
0.25 * s[4] + # score ML anomalie (principal)
|
||||
0.09 * s[6] + # fuzzing
|
||||
0.07 * s[16] + # UA-CH mismatch
|
||||
0.06 * s[7] + # headless
|
||||
0.05 * s[5] + # vélocité
|
||||
0.05 * s[9] + # IP-ID zéro
|
||||
0.09 * country_risk_v+ # risque pays source
|
||||
0.06 * asn_cloud + # infrastructure cloud/VPN
|
||||
0.04 * no_accept_lang+ # absence Accept-Language
|
||||
0.04 * no_encoding + # absence Accept-Encoding
|
||||
0.04 * no_sec_fetch + # absence Sec-Fetch (pas un vrai navigateur)
|
||||
0.04 * few_headers, # très peu de headers (scanner/curl)
|
||||
0.04 * few_headers + # très peu de headers (scanner/curl)
|
||||
0.06 * hfp_rare + # fingerprint headers rare = suspect
|
||||
0.06 * hfp_rotating, # rotation de fingerprint = bot
|
||||
0.0, 1.0
|
||||
))
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user