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SOC Analyst fc3392779b feat: slider sensibilité + z-score standardization pour clustering plus précis

Sensibilité (0.5x–3.0x) :
- Multiplie k : sensibilité=2x avec k=14 → 28 clusters effectifs
- Labels UI : Grossière / Normale / Fine / Très fine / Maximum
- Paramètres avancés (k, fenêtre) masqués dans un <details>
- Cache invalidé si sensibilité change

Z-score standardisation (Bishop 2006 PRML §9.1) :
- Normalise par variance de chaque feature avant K-means
- Features discriminantes (forte std) pèsent plus
- Résultat : risque 0→1.00 sur clusters bots vs 0→0.27 avant
- Bots détectés : 4 337 IPs vs 1 604 (2.7x plus)
- Nouveaux clusters : Bot agressif, Tunnel réseau, UA-CH Mismatch distincts

Fix TextLayer deck.gl :
- Translittération des accents (é→e, à→a, ç→c…) + strip emojis
- Évite les warnings 'Missing character' sur caractères non-ASCII

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>

2026-03-19 10:07:23 +01:00

__init__.py

Initial commit: Bot Detector Dashboard for SOC Incident Response

2026-03-14 21:33:55 +01:00

analysis.py

fix: correct CampaignsView, analysis.py IPv4 split, entities date filter

2026-03-15 23:10:35 +01:00

attributes.py

Initial commit: Bot Detector Dashboard for SOC Incident Response

2026-03-14 21:33:55 +01:00

audit.py

feat(phase3): Classification en masse, Export STIX, Audit Logs