Analyse exhaustive feature-par-feature des techniques de détection
implémentées vs ce que décrit la thèse. Score: 97% base, 6% techniques
avancées, 72% global pondéré.
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
deploy_views.sql (v13 → v14):
- CRITICAL: ml_detected_anomalies ORDER BY (src_ip) → (src_ip, ja4, host, model_name)
ReplacingMergeTree was collapsing all detections to 1 row per IP on merge
- Add PARTITION BY toDate + ttl_only_drop_parts on all 4 data tables
- ml_all_scores TTL 3d → 7d; ml_detected_anomalies TTL 30d → 7d
- agg_host_ip_ja4_1h + agg_header_fingerprint_1h: add partition + TTL 7d
- view_ip_recurrence: add WHERE detected_at >= now() - 7 DAY (was full scan)
- Remove dead views: summary/timeseries/threat_dist/variability
- Add view_dashboard_entities (fixes HTTP 500 in clustering/incidents/fingerprints)
- Add view_dashboard_user_agents (fixes HTTP 500 in fingerprints/metrics)
- Add view_ai_features_24h (enables ENABLE_MULTIWINDOW in bot_detector)
- Mark max_requests_per_sec as DEPRECATED (always 0)
New files:
- correlator/sql/migrations/01_ttl_adjustments.sql: ALTER TABLE migration
- tests/integration/verify_mvs.py: MV pipeline verification assertions
- docs/THESIS_HTTP_Traffic_Detection.md: detection techniques thesis
All DB references use ja4_processing/ja4_logs (no mabase_prod).
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
view_ip_recurrence :
Ajout de WHERE detected_at >= now() - INTERVAL 30 DAY
→ Avec PARTITION BY (P1), ClickHouse élagage les partitions hors de cette
plage avant même de lire les données. La vue ne scanne que les partitions
actives (au lieu des 30 partitions journalières complètes).
→ ORDER BY (src_ip) garantit que le GROUP BY src_ip lit des données
contiguës (aucune réorganisation mémoire).
rotation.py — supprimer FINAL sur ml_detected_anomalies :
FINAL force une déduplication complète du ReplacingMergeTree en mémoire
(équivalent à un DISTINCT sur toute la table) — une des opérations les plus
coûteuses dans ClickHouse.
Fix : remplacer le sous-SELECT FINAL par view_ip_recurrence (déjà aggrégée
par src_ip, retourne recurrence directement sans FINAL).
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Problème : 8 clauses WHERE appliquaient une fonction sur la colonne src_ip :
WHERE replaceRegexpAll(toString(src_ip), '^::ffff:', '') = %(ip)s
→ ClickHouse ne peut pas utiliser l'index de tri ou les skipping indexes
quand une fonction est appliquée à la colonne filtrée.
Fix : transformer l'INPUT (le paramètre) plutôt que la colonne :
WHERE src_ip = IPv4MappedToIPv6(toIPv4(%(ip)s))
→ src_ip reste intact → ClickHouse utilise les indexes (P1) et la
projection proj_by_ip (P1) pour ces requêtes.
Fichiers modifiés :
investigation_summary.py — 6 WHERE (ml_detected_anomalies, agg_host_ip_ja4_1h,
view_form_bruteforce_detected, view_host_ip_ja4_rotation,
view_ip_recurrence)
ml_features.py — 1 WHERE (view_ai_features_1h)
rotation.py — 1 WHERE (agg_host_ip_ja4_1h)
Note : les 27 autres occurrences de replaceRegexpAll dans les SELECT sont des
transformations d'affichage (IPv6→IPv4 pour l'UI) et ne bloquent pas les indexes.
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Problème : toutes les requêtes du dashboard WHERE detected_at >= now() - INTERVAL N
faisaient un full scan car ml_detected_anomalies avait ORDER BY (src_ip) sans
partition ni index temporel.
Changements :
- 06_ml_tables.sql :
* ml_detected_anomalies : PARTITION BY toYYYYMMDD(detected_at)
→ élagage de partitions journalières sur toutes les requêtes temporelles
* INDEX idx_detected_at (minmax) → skip des granules hors plage
* INDEX idx_threat_level set(8) → skip pour countIf(threat_level = ...)
* INDEX idx_bot_name bloom_filter → skip pour bot_name != ''
* ttl_only_drop_parts = 1 → TTL par suppression de partition entière
* ml_all_scores : même traitement (PARTITION BY + 2 indexes)
- 04_mv_http_logs.sql :
* http_logs : INDEX idx_src_ip bloom_filter(0.01)
→ les requêtes WHERE src_ip = X (analysis.py, variability.py) sautent
~90% des granules sans scanner toute la plage temporelle
* INDEX idx_ja4 bloom_filter(0.01) → idem pour filtres JA4
- 05_aggregation_tables.sql :
* agg_host_ip_ja4_1h : PROJECTION proj_by_ip ORDER BY (src_ip, window_start, ...)
→ investigation_summary.py et rotation.py (WHERE src_ip = X) utilisent
automatiquement la projection au lieu de scanner tous les window_start
- 10_perf_indexes.sql (nouveau) :
* Migration ALTER TABLE pour instances existantes
* ADD INDEX + MATERIALIZE INDEX pour les 4 tables
* ADD PROJECTION + MATERIALIZE PROJECTION pour agg_host_ip_ja4_1h
* Note : PARTITION BY sur table existante nécessite recréation (documenté)
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
- Add make test-integration* commands
- Add SKIP_TESTS=true fast build flag
- Add 'Comments standard' section referencing docs/commenting-standard.md
- Add 'Known gotchas' section with 6 non-obvious issues:
* go.work build context must include both sentinel + correlator
* YAML does not expand env vars in Go (hardcode DSN)
* REGEXP_TREE dict requires >=1 rule or inserts fail
* pcap only captures non-loopback traffic
* ClickHouse init needs 120s timeout
* RPM builds must use Rocky Linux (libpcap.so.1 vs .so.0.8)
* FLAT() layout requires numeric keys (use COMPLEX_KEY_HASHED for strings)
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Replace golang:1.24 (Debian) builder with rockylinux:9 + dnf golang.
All three RPM packages (sentinel, correlator, mod-reqin-log) now build
entirely on Rocky Linux Docker images, ensuring native ABI compatibility.
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Couvre les 7 étapes de mise en place :
1. Installation ClickHouse
2. Déploiement du schéma (deploy_schema.sh + migrations)
3. Configuration des utilisateurs (data_writer, analyst, bot_writer)
4. Fichiers CSV externes pour les dictionnaires
5. Installation des services Go via RPM (sentinel, correlator, mod-reqin-log)
6. Installation des services Python via Docker (bot-detector, dashboard)
7. Vérification bout-en-bout (ingestion, agrégation, ML, dashboard)
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get_client() returns a lazy ClickHouseClient wrapper — clickhouse_connect.get_client
is only called on .connect(), not at construction time. Remove incorrect assertion
that expected call_count==1 at module-level get_client() call.
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