feat: nouvelles techniques de détection et page tactiques SOC

SQL:
- Ajout 5 colonnes d'agrégation (count_xff, count_unusual_ct,
  count_non_std_port, count_login_post, sec_ch_mobile_mismatch)
- Exposition de 5 features calculées dans view_ai_features_1h
- Migration ALTER TABLE pour déploiements existants

Bot-detector:
- 7 nouvelles features ML (has_xff, unusual_content_type_ratio,
  non_standard_port_ratio, login_post_concentration,
  sec_ch_mobile_mismatch, true_window_size, window_mss_ratio)
- Propagation campaign_id vers ml_all_scores (était toujours -1)
- Escalade campagne : HIGH→CRITICAL si cluster ≥5 membres

Dashboard:
- Page Tactiques SOC : brute-force, rotation JA4, récurrence,
  alertes temps réel — 4 KPIs + 4 panneaux + infobulles doc
- Ajout fmtDate() helper global
- Navigation sidebar mise à jour

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

services/bot-detector/bot_detector/preprocessing.py

@@ -41,6 +41,12 @@ FEATURES = [
     'cadence_cv', 'burst_ratio', 'pause_ratio',
     'lag1_autocorrelation', 'benford_deviation',
     'host_diversity', 'host_sweep_speed', 'host_coverage_uniformity',
+    # P0+P1 : features sous-exploitées (SQL existant ou ajouté)
+    'is_fake_navigation',
+    'true_window_size', 'window_mss_ratio',
+    # P1 : nouvelles features de détection
+    'has_xff', 'unusual_content_type_ratio', 'non_standard_port_ratio',
+    'login_post_concentration', 'sec_ch_mobile_mismatch',
 ]
 
 # Features supplémentaires pour le modèle Complet (données TCP/TLS requises)
@@ -100,6 +106,7 @@ def preprocess_df(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
         'has_accept_language', 'has_cookie', 'has_referer', 'ua_ch_mismatch',
         'is_ua_rotating', 'is_alpn_missing', 'sni_host_mismatch', 'alpn_http_mismatch',
         'mss_mobile_mismatch', 'anubis_is_flagged', 'is_rare_ja4',
+        'is_fake_navigation', 'has_xff', 'sec_ch_mobile_mismatch',
     }
     for col in df.columns:
         if col in binary_features: