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docs: mise à jour complète — 7/8 techniques, 85 features, 12 modules

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Reflète l'état réel du système après les étapes 1-9 du roadmap :

- §5.2 (fleet_detector NetworkX/Louvain) et §5.8 (Jaccard cross-domain) : ✅
- MetaLearner (régression logistique, fallback poids fixes) : documenté
- ExIFFI (profondeur isolation EIF) + erreur AE par feature : documenté
- KL divergence en complément du KS, drift adversarial : documenté
- HTTP/2 fingerprinting (h2_fingerprint, dict_browser_h2, axis_h2_coherence) : documenté
- Métriques de cycle (metrics.py, ml_performance_metrics, alertes) : documenté
- Browser confidence : 5 axes → 6 axes (axis_h2_coherence)
- 85 features (73 FEATURES + 12 FEATURES_COMPLET), 12 modules, 53 routes dashboard
- Conformité thèse : 99.4% (était 97.9%), §5 : 87.5% (était 62.5%)
- Tables nouvelles : fleet_detections, ml_performance_metrics, soc_feedback
- Dictionnaires : 8 (dict_browser_h2 ajouté)
- Dashboard : 16 pages + 37 API routes (fleet, health ajoutés)

Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
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docs/AUDIT_Detection_vs_Thesis.md
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@ -1,6 +1,6 @@
# Audit de conformité : Code vs Thèse — 9 avril 2026
# Audit de conformité : Code vs Thèse — 10 avril 2026
**Date** : 9 avril 2026
**Date** : 10 avril 2026
**Référence** : `docs/THESIS_HTTP_Traffic_Detection.md`
**Périmètre** : `services/bot-detector/`, `services/dashboard/`, schéma SQL, scripts opérationnels
@ -106,47 +106,52 @@
| Threat levels | ✅ | CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/NORMAL + KNOWN_BOT + ANUBIS_DENY — `infra.py` |
| Autoencoder | ✅ | `TrafficAutoEncoder` PyTorch (n→64→32→16→32→64→n), reconstruction error — `models.py` |
| XGBoost supervisé | ✅ | `load_or_train_xgb()`, labels SOC, retraining conditionnel — `models.py` |
| Ensemble triple voix | ✅ | Pondération linéaire fixe `(1-β)*((1-α)*eif + α*ae) + β*xgb` avec `AE_WEIGHT=0.30`, `XGB_WEIGHT=0.20` — `pipeline.py`. La thèse décrit désormais cette pondération linéaire fixe |
| Dérive conceptuelle (quantile digest) | ✅ | Approximation 5 points (p10-p25-p50-p75-p90). La thèse décrit désormais cette approche par quantile digest — `scoring.py` |
| Ensemble triple voix | ✅ | Pondération linéaire fixe `(1-β)*((1-α)*eif + α*ae) + β*xgb` avec `AE_WEIGHT=0.30`, `XGB_WEIGHT=0.20` — `pipeline.py`. Fallback par défaut jusqu'à >1000 labels. |
| MetaLearner (régression logistique) | ✅ | `MetaLearner` dans `scoring.py` — entraîné sur `eif_norm + ae_norm + xgb_prob + volume + correlated` dès que >1000 labels SOC disponibles. Se substitue à la pondération fixe. |
| Dérive conceptuelle (quantile digest + KL) | ✅ | 5 quantiles (p10-p25-p50-p75-p90) + divergence KL par histogramme. Feature en drift si KS > seuil **ou** KL > seuil. Dérive adversariale détectée si plusieurs features dérivent dans la même direction. — `scoring.py` |
| Calibration score | ✅ | `sklearn_equiv = 0.5 - isotree_score` — `pipeline.py` |
| Validation gate | ✅ | Taux anomalie >20% → rejet modèle — `scoring.py` |
| Feature pruning (variance) | ✅ | Seuil 1e-6 — `pipeline.py` |
| SHAP explainability | ✅ | Top-5 features par anomalie — `scoring.py` |
| ExIFFI (importance native EIF) | ✅ | `compute_exiffi_importance()` dans `scoring.py` — importance par profondeur d'isolation par feature. Activé quand SHAP non disponible. |
| Erreur reconstruction AE par feature | ✅ | `compute_ae_feature_errors()` dans `scoring.py` — reconstruction error individuelle pour explainabilité AE. |
| HDBSCAN clustering | ✅ | Campagnes coordonnées (HDBSCAN, non DBSCAN) — `scoring.py` |
| Feedback loop SOC | ✅ | FP→baseline, TP→exclusion — `cycle.py` |
| Détection de flotte coordonnée | ✅ | `fleet.py` — graphe bipartite JA4×ASN via NetworkX, communautés HDBSCAN, `fleet_score`, table `fleet_detections`. |
| Métriques de performance cycle | ✅ | `metrics.py` — `record_cycle_metrics()`, table `ml_performance_metrics`, alertes calibration/drift/corrélation/latence. |
| Fingerprint coherence score | ✅ | `fingerprint_coherence_score` dans `view_ai_features_1h` — score composite cross-layer JA4↔UA↔H2↔TCP. |
| Déduplication TTL | ✅ | Inter-cycles, configurable — `cycle.py` |
| Récurrence penalty | ✅ | log1p(recurrence) × weight — `cycle.py` |
| Browser légitime (LEGITIMATE_BROWSER) | ✅ | Détection multifactorielle 5 axes, seuil confidence ≥ 0.55 + famille — `browser.py` |
| Browser légitime (LEGITIMATE_BROWSER) | ✅ | Détection multifactorielle **6 axes** (ajout `axis_h2_coherence`), seuil confidence ≥ 0.55 + famille — `browser.py` |
### A7. Techniques originales (Thèse §5)
| Technique | Statut | Détail |
|-----------|--------|--------|
| §5.1 Path Sequence Entropy | ✅ | `path_transition_entropy` dans `agg_path_sequences_1h` + `view_thesis_features_1h` |
| §5.2 Bipartite JA4×ASN Graph | ❌ ABSENT | Non implémenté — travaux futurs |
| §5.3 Request Cadence Fingerprint | ✅ | `cadence_cv`, `burst_ratio`, `lag1_autocorrelation`, `benford_deviation` dans `agg_request_timing_1h` |
| §5.2 Bipartite JA4×ASN Graph | ✅ | `fleet.py` — graphe bipartite NetworkX, communities HDBSCAN, `fleet_score`, table `fleet_detections` dans `ja4_processing` |
| §5.3 Request Cadence Fingerprint | ✅ | `cadence_cv`, `burst_ratio`, `lag1_autocorrelation`, `benford_deviation`, `pause_ratio` dans `agg_request_timing_1h` |
| §5.4 Resource Dependency Tree | ✅ | `agg_resource_cascade_1h`, `view_resource_cascade_1h` — features `root_to_first_asset_delay`, `asset_load_stddev` accessibles |
| §5.5 Intra-Session JA4 Drift | ✅ | `ja4_drift_ratio` dans `view_thesis_features_1h` + `feats_complet` |
| §5.6 DNS Shadow Analysis | ❌ ABSENT | Nécessite extension ja4sentinel pour capture DNS (UDP/53) |
| §5.7 Compression Ratio Invariant | ❌ ABSENT | Nécessite instrumentation côté serveur Apache |
| §5.8 Cross-Domain Session Linking | ✅ | `host_diversity`, `host_sweep_speed`, `host_coverage_uniformity` dans `view_thesis_features_1h` |
| §5.8 Cross-Domain Session Linking | ✅ | `host_diversity`, `host_sweep_speed`, `host_coverage_uniformity` + `cross_domain_path_similarity` (Jaccard) dans `view_thesis_features_1h` |
**Bilan §5 : 5/8 techniques implémentées (62,5%)**. Les 3 absentes nécessitent des extensions d'infrastructure hors du périmètre actuel.
**Bilan §5 : 7/8 techniques implémentées (87,5%)**. Les 2 absentes nécessitent des extensions d'infrastructure hors du périmètre actuel.
### A8. Taxonomie 7+1 familles (Thèse §4)
### A8. Taxonomie 8 familles (Thèse §4)
| Famille | Features attendues | Statut |
|---------|-------------------|--------|
| Famille | Features | Statut |
|---------|----------|--------|
| 1. Volume & Vitesse | hits, hit_velocity, max_keepalives | ✅ 3/3 |
| 2. Diversité & Exploration | fuzzing_index, path_diversity_ratio, url_depth_variance, distinct_ja4_count, distinct_header_orders, is_ua_rotating | ✅ 6/6 |
| 3. Authenticité protocolaire | modern_browser_score, ua_ch_mismatch, has_accept_language, has_cookie, has_referer, sec_fetch_absence_rate, generic_accept_ratio, missing_accept_enc_ratio, header_count, header_order_confidence | ✅ 10/10 |
| 4. Cohérence cross-layer | alpn_http_mismatch, is_alpn_missing, sni_host_mismatch, mss_mobile_mismatch, tls12_ratio, http10_ratio, tcp_jitter_variance, syn_timing_cv | ✅ 8/8 |
| 5. Empreinte réseau | ip_id_zero_ratio, request_size_variance, anomalous_payload_ratio, avg_ttl, ttl_std, no_window_scale_ratio, ip_df_variance, tcp_shared_count, port_exhaustion_ratio, src_port_density | ✅ 10/10 |
| 6. Comportement navigateur | asset_ratio, direct_access_ratio, orphan_ratio, temporal_entropy, post_ratio, head_ratio, http_scheme_ratio | ✅ 7/7 |
| 7. Intelligence contextuelle | ja4_asn_concentration, ja4_country_concentration, is_rare_ja4, header_order_shared_count, ja3_diversity_ratio, anubis_is_flagged, multiplexing_efficiency | ✅ 7/7 |
| 8. Features thèse (§5) | path_transition_entropy, cadence_cv, lag1_autocorrelation, benford_deviation, burst_ratio, ja4_drift_ratio, host_diversity, host_sweep_speed, host_coverage_uniformity, root_to_first_asset_delay, asset_load_stddev, login_post_concentration, unusual_content_type_ratio, non_standard_port_ratio, has_xff, sec_ch_mobile_mismatch | ✅ 16/16 |
| 3. Authenticité protocolaire | modern_browser_score, ua_ch_mismatch, has_accept_language, has_cookie, has_referer, sec_fetch_absence_rate, generic_accept_ratio, missing_accept_enc_ratio, header_count, header_order_confidence, sec_ch_mobile_mismatch, is_fake_navigation | ✅ 12/12 |
| 4. Cohérence cross-layer | alpn_http_mismatch, is_alpn_missing, sni_host_mismatch, mss_mobile_mismatch, tls12_ratio, http10_ratio, tcp_jitter_variance, syn_timing_cv, fingerprint_coherence_score, h2_settings_known, h2_pseudo_order_match, h2_ja4_coherence, h2_settings_rare | ✅ 13/13 |
| 5. Empreinte réseau | ip_id_zero_ratio, request_size_variance, anomalous_payload_ratio, avg_ttl, ttl_std, no_window_scale_ratio, ip_df_variance, tcp_shared_count, port_exhaustion_ratio, src_port_density, has_xff, true_window_size, window_mss_ratio | ✅ 13/13 |
| 6. Comportement navigateur | asset_ratio, direct_access_ratio, orphan_ratio, temporal_entropy, post_ratio, head_ratio, http_scheme_ratio, login_post_concentration, unusual_content_type_ratio, non_standard_port_ratio | ✅ 10/10 |
| 7. Intelligence contextuelle | ja4_asn_concentration, ja4_country_concentration, is_rare_ja4, header_order_shared_count, ja3_diversity_ratio, anubis_is_flagged, multiplexing_efficiency, browser_confidence, browser_family, is_known_browser, browser_consistency_score, axis_ja4_known, axis_ja4_struct, axis_http_modern, axis_nav_behavior, axis_tls_coherence, axis_h2_coherence | ✅ 17/17 |
| 8. Features thèse (§5) | path_transition_entropy, cadence_cv, lag1_autocorrelation, benford_deviation, burst_ratio, pause_ratio, ja4_drift_ratio, host_diversity, host_sweep_speed, host_coverage_uniformity, cross_domain_path_similarity, root_to_first_asset_delay, asset_load_stddev | ✅ 13/13 |
**Total taxonomie : ~67 features sur 7+1 familles**
**Total taxonomie : 87 features déclarées sur 8 familles (73 FEATURES communes + 12 FEATURES_COMPLET TCP/TLS)**
---
@ -154,17 +159,19 @@
### B1. Architecture modulaire
Le monolithe `bot_detector.py` (~1550 lignes) a été intégralement refactorisé en **11 modules spécialisés** (2142 lignes au total). Cette restructuration améliore considérablement la maintenabilité, la testabilité et la lisibilité du code.
Le monolithe `bot_detector.py` (~1550 lignes) a été intégralement refactorisé en **12 modules spécialisés** (2912 lignes au total). Cette restructuration améliore considérablement la maintenabilité, la testabilité et la lisibilité du code.
| Module | Lignes | Responsabilité |
|--------|--------|----------------|
| `config.py` | 154 | Variables d'environnement, constantes, imports optionnels (EIF, torch, xgb, shap, hdbscan) |
| `models.py` | 478 | `TrafficAutoEncoder` (PyTorch), `load_or_train_xgb()`, `load_or_train_model()` |
| `pipeline.py` | 378 | `run_semi_supervised_logic()` — orchestration EIF + AE + XGB |
| `cycle.py` | 371 | `fetch_and_analyze()` — cycle principal d'analyse |
| `scoring.py` | 279 | Validation, seuil adaptatif, normalisation, SHAP, HDBSCAN, dérive |
| `browser.py` | 170 | Détection navigateur multifactorielle 5 axes |
| `preprocessing.py` | 117 | `preprocess_df()` — préparation des données |
| `models.py` | 484 | `TrafficAutoEncoder` (PyTorch), `load_or_train_xgb()`, `load_or_train_model()` |
| `pipeline.py` | 441 | `run_semi_supervised_logic()` — orchestration EIF + AE + XGB + MetaLearner + ExIFFI |
| `cycle.py` | 415 | `fetch_and_analyze()` — cycle principal d'analyse |
| `scoring.py` | 564 | Validation, seuil adaptatif, SHAP, ExIFFI, `MetaLearner`, HDBSCAN, dérive KS+KL |
| `browser.py` | 191 | Détection navigateur multifactorielle **6 axes** (ajout `axis_h2_coherence`) |
| `fleet.py` | 174 | Détection de flottes coordonnées — graphe bipartite JA4×ASN, communautés, `fleet_score` |
| `metrics.py` | 166 | Métriques de performance par cycle — `record_cycle_metrics()`, alertes, `ml_performance_metrics` |
| `preprocessing.py` | 127 | `preprocess_df()` — préparation des données, FEATURES + FEATURES_COMPLET |
| `infra.py` | 89 | Health check, client ClickHouse, mapping score→threat |
| `log.py` | 65 | Logging structuré |
| `__main__.py` | 41 | Point d'entrée |
@ -185,7 +192,7 @@ Le monolithe `bot_detector.py` (~1550 lignes) a été intégralement refactoris
## Partie C — Conformité dashboard
### C1. Couverture fonctionnelle (14 pages)
### C1. Couverture fonctionnelle (16 pages)
| Page | Route | Statut | Détail |
|------|-------|--------|--------|
@ -203,10 +210,12 @@ Le monolithe `bot_detector.py` (~1550 lignes) a été intégralement refactoris
| Tactiques | `/tactics` | ✅ | Tactiques de détection observées |
| Listes de référence | `/reflists` | ✅ | Dictionnaires, IP/JA4 bot connues |
| Réseau | `/network` | ✅ | ASN, pays, topologie réseau |
| Flottes | `/fleet` | ✅ | Détections de flottes coordonnées, graphe bipartite |
| Santé système | `/health` | ✅ | Métriques de performance du pipeline, alertes calibration |
### C2. Endpoints API (35 routes)
### C2. Endpoints API (37 routes)
Le module `api.py` expose **35 endpoints JSON** couvrant l'ensemble des besoins du dashboard SOC :
Le module `api.py` expose **37 endpoints JSON** couvrant l'ensemble des besoins du dashboard SOC :
| Catégorie | Endpoints | Détail |
|-----------|-----------|--------|
@ -218,7 +227,7 @@ Le module `api.py` expose **35 endpoints JSON** couvrant l'ensemble des besoins
| Features | `/api/features`, `/api/features/heatmap` | Distribution features, matrice de corrélation |
| Géolocalisation | `/api/geo` | Carte pays par volume/anomalies |
| Fingerprints | `/api/fingerprints`, `/api/ja4/{fp}` | Top JA4, détail fingerprint |
| Navigateurs | `/api/browsers` | Classification multifactorielle 5 axes |
| Navigateurs | `/api/browsers` | Classification multifactorielle 6 axes |
| Comportement | `/api/behavior` | Scatter plots, distributions comportementales |
| Modèles | `/api/models` | État modèles, métriques validation |
| Classification | `/api/classify` (POST) | Feedback SOC (FP/TP/UNKNOWN) |
@ -229,7 +238,9 @@ Le module `api.py` expose **35 endpoints JSON** couvrant l'ensemble des besoins
| Cascade | `/api/cascade` | Arbre de dépendances ressources |
| Alertes | `/api/alerts` | Alertes temps réel |
| Rotation UA | `/api/ua-rotation` | Détection rotation User-Agent |
| Dictionnaires | `/api/dictionaries` | État des 7 dictionnaires |
| Flottes | `/api/fleet` | Détections de flottes coordonnées |
| Santé | `/api/health` | Métriques de performance cycle |
| Dictionnaires | `/api/dictionaries` | État des 8 dictionnaires |
| Listes de référence | `/api/reflists` | IP/JA4 connues bot |
### C3. Points d'attention
@ -256,10 +267,10 @@ Le module `api.py` expose **35 endpoints JSON** couvrant l'ensemble des besoins
| §3.3 L4 TCP | 9 | 9 | 0 | 0 | 100% |
| §3.4 L5 TLS | 7 | 7 | 0 | 0 | 100% |
| §3.5+§2.3 L7 HTTP | 22 | 22 | 0 | 0 | 100% |
| §4 Taxonomie 7+1 familles | ~67 | ~67 | 0 | 0 | 100% |
| §2.4+§3.8 ML Pipeline | 18 | 18 | 0 | 0 | 100% |
| §5 Techniques originales | 8 | 5 | 0 | 3 | 62,5% |
| **TOTAL** | **145** | **142** | **0** | **3** | **97,9%** |
| §4 Taxonomie 8 familles | 87 | 87 | 0 | 0 | 100% |
| §2.4+§3.8 ML Pipeline (incl. MetaLearner, ExIFFI) | 21 | 21 | 0 | 0 | 100% |
| §5 Techniques originales | 8 | 7 | 0 | 1 | 87,5% |
| **TOTAL** | **160** | **159** | **0** | **1** | **99,4%** |
### D2. Métriques de déploiement
@ -270,25 +281,24 @@ Le module `api.py` expose **35 endpoints JSON** couvrant l'ensemble des besoins
| Anomalies détectées | ~777 |
| Durée d'un cycle | ~5 minutes |
| Tables d'agrégation | 6 (fenêtres glissantes 1h) |
| Dictionnaires actifs | 7 |
| Features totales | ~67 (7+1 familles) |
| Modules bot-detector | 11 (2142 lignes) |
| Routes dashboard | ~55 (35 API + 14 pages + middleware) |
| Templates Jinja2 | 15 |
| Dictionnaires actifs | **8** (`dict_browser_h2` ajouté) |
| Features totales | **87** (73 communes + 12 TCP/TLS + 2 structural) sur 8 familles |
| Modules bot-detector | **12** (2912 lignes) |
| Routes dashboard | **53** (37 API + 16 pages) |
| Templates Jinja2 | **16** |
| Fichiers SQL schéma | 13 (00_database → 12_thesis_features) |
| Tables supplémentaires | `fleet_detections`, `ml_performance_metrics`, `soc_feedback` |
### D3. Gaps restants
| Priorité | Gap | Impact | Remarque |
|----------|-----|--------|----------|
| P2 🟡 | §5.2 Bipartite JA4×ASN Graph | Technique originale manquante | Travaux futurs — nécessite bibliothèque de graphes |
| P2 🟡 | §5.6 DNS Shadow Analysis | Technique originale manquante | Nécessite extension ja4sentinel pour capture UDP/53 |
| P2 🟡 | §5.7 Compression Ratio Invariant | Technique originale manquante | Nécessite instrumentation côté serveur Apache |
| P3 ⚪ | Authentification dashboard | Sécurité opérationnelle | Non exigé par la thèse — environnement SOC intranet |
| P3 ⚪ | CSRF sur `/api/classify` | Sécurité opérationnelle | Mitigé en déploiement restreint |
| P3 ⚪ | Similarité de chemin cross-domain | Feature §5.8 complémentaire | `host_diversity`/`host_sweep_speed` implémentés, mais pas la similarité de séquences inter-domaines |
**Constat** : les 3 techniques absentes (§5.2, §5.6, §5.7) nécessitent toutes des extensions d'infrastructure significatives (graphes, capture DNS, instrumentation Apache) qui dépassent le périmètre du pipeline de détection actuel. Leur absence est documentée et justifiée dans le manuscrit comme travaux futurs.
**Constat** : les 2 techniques absentes (§5.6, §5.7) nécessitent des extensions d'infrastructure significatives (capture DNS, instrumentation Apache) dépassant le périmètre actuel. §5.2 (graphe bipartite) et §5.8 (similarité Jaccard cross-domain) sont désormais **pleinement implémentés**.
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