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SOC Analyst
08054cb571 fix: bulles plus petites + viewport auto-fit avec padding 18% 
- Backend: radius = log1p(ip_count)*2.2 au lieu de sqrt*2 (max 30px vs 80px)
  ex: 60K IPs → 24px, 1K IPs → 15px, 100 IPs → 10px
- Frontend: zoom initial -0.5 (vue dézoomée par défaut)
- Fit viewport basé sur dimensions réelles canvas - panneaux latéraux
- Padding 18% autour de l'étendue des données pour éviter le débord

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
 2026-03-19 09:50:41 +01:00
SOC Analyst
b2c3379aa0 feat: WebGL clustering (deck.gl) + K-means++ sur toutes les IPs (183K) 
- Ajout numpy + scipy à requirements.txt (K-means vectorisé, convex hull)
- Réécriture clustering_engine.py :
  * K-means++ entièrement vectorisé numpy (100x plus rapide que pur Python)
  * PCA-2D par power iteration (numpy)
  * Enveloppes convexes par cluster via scipy.spatial.ConvexHull
  * Traitement des probabilités nulles (points dupliqués) en K-means++ init
- Réécriture clustering.py :
  * Calcul sur la TOTALITÉ des IPs (sans LIMIT) : 183K IPs, 16.8 MB features
  * Computation en background thread (ThreadPoolExecutor) + cache 30 min
  * Endpoint /api/clustering/status pour polling frontend
  * Endpoint /api/clustering/cluster/{id}/points (coordonnées PCA pour WebGL)
- Réécriture ClusteringView.tsx en WebGL (deck.gl) :
  * PolygonLayer : enveloppes convexes colorées par niveau de menace
  * ScatterplotLayer centroïdes : taille ∝ sqrt(ip_count)
  * ScatterplotLayer IPs : chargé sur sélection (LOD), GPU-accelerated
  * TextLayer : labels (emojis strippés — non supportés par bitmap font)
  * LineLayer : arêtes inter-clusters (optionnel)
  * OrthographicView avec pan/zoom natif
  * Sidebar : radar 21 features, pagination IPs, export CSV
  * Polling automatique toutes les 3s pendant le calcul
- Ajout @deck.gl/react @deck.gl/core @deck.gl/layers à package.json

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
 2026-03-19 09:40:27 +01:00
SOC Analyst
e2db8ca84e feat: clustering multi-métriques + TCP fingerprinting amélioré 
- TCP fingerprinting: 20 signatures OS (p0f-style), scoring multi-signal
  TTL/MSS/scale/fenêtre, détection Masscan 97% confiance, réseau path
  (Ethernet/PPPoE/VPN/Tunnel), estimation hop-count

- Clustering IPs: K-means++ (Arthur & Vassilvitskii 2007) sur 21 features
  TCP stack + anomalie ML + TLS/protocole + navigateur + temporel
  PCA-2D par puissance itérative (Hotelling) pour positionnement

- Visualisation redesign: 2 vues lisibles
  - Tableau de bord: grille de cartes groupées par niveau de risque
    (Bots / Suspects / Légitimes), métriques clés + mini-barres
  - Graphe de relations: ReactFlow avec nœuds-cartes en colonnes
    par niveau de menace, arêtes colorées par similarité, légende
  - Sidebar: RadarChart comportemental + toutes métriques + export CSV

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
 2026-03-18 18:22:57 +01:00