- API /api/campaigns/scatter: aggregate by campaign_id instead of per-IP
Returns avg_score, avg_velocity, unique_ips, ja4_list, asn_list, country_list
- Template: one bubble per campaign, sized by IP count
- Tooltip: campaign-level info (IPs, score, velocity, ASNs, pays, JA4s)
- Click navigates to campaign detail (not IP detail)
- Updated doc panel text
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
- Ajoute dict_browser_h2 dans /reflists (lecture seule via dict_browser_h2)
- Nouveaux endpoints API :
GET /api/browser-signatures/entries — liste browser_h2_signatures
(fallback dict CSV si migration 06 non appliquée)
POST /api/browser-signatures/entries — ajout fingerprint + reload dict
DELETE /api/browser-signatures/entries — suppression + reload dict
- Page /browsers : 2 nouvelles sections
'Base de signatures H2' — tableau des 10 fingerprints, form d'ajout,
mode lecture seule automatique si migration 06 non appliquée
'Règles de scoring browser_matcher.py' — tableau statique des 7 dimensions
(poids, valeurs par famille, seuils de bypass)
- Integration : browser_h2.csv copié dans user_files au démarrage ClickHouse
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
La route /api/browsers existait déjà (distribution JA4 par famille).
La nouvelle route du browser_matcher était en conflit — FastAPI utilisait
la première définition. Renommage en /api/browser-signatures.
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
Nouvelle page dédiée à l'analyse passive des signatures navigateur (§4) :
API — GET /api/browsers :
Requête view_ai_features_1h pour :
- Compteurs globaux (total, sessions_with_h2, matched, mismatch %)
- Distribution h2_dict_family (Chrome/Firefox/Safari/Edge)
- Répartition des signaux WINDOW_UPDATE (chrome/firefox/safari/absent/autre)
- Mismatch TLS↔H2 par famille JA4 (total + count + %)
- Top 20 sessions suspectes (tls_h2_family_mismatch=1, triées par hits)
Page /browsers :
- 6 KPI header (sessions, avec H2, famille connue, taux match, mismatch, % mismatch)
- Doc banner expliquant browser_matcher §4 et le mode DUAL_MODE
- Donut : familles H2 (dict_browser_h2 lookup)
- Bar horizontal : WINDOW_UPDATE signals par famille
- Bar groupé + ligne : mismatch TLS↔H2 par famille JA4 (count + %)
- Table : top 20 imposteurs potentiels avec IP cliquable, pseudo-order, cohérence
- Mini-KPIs : ordres pseudo-headers Chrome/Safari, Firefox, inconnu, PRIORITY frames
- Lien nav 'Navigateurs' dans le groupe Surveillance de base.html
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Avant : toutes les vues de campagnes étaient fixes à 7 jours.
Après : sélecteur 1j / 7j (défaut) / 14j / 30j / 90j en haut à droite.
- Ajout du paramètre ?days= (1–90, défaut 7) à :
GET /api/campaigns
GET /api/campaigns/graph
GET /api/campaigns/scatter
GET /api/campaigns/{cid}
- Le sélecteur recharge simultanément les 3 vues (cartes, scatter, graphe)
et le panneau de détail avec la même fenêtre temporelle
- Le compteur de campagnes indique la plage active : (4 campagnes — 30j)
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Étape 2 — Fingerprinting HTTP/2 dans le pipeline ML :
- Ajout du dictionnaire dict_browser_h2 (11 familles de navigateurs) dans 05_aggregation_tables.sql
- Ajout du CTE h2_agg et 4 features HTTP/2 dans 07_ai_features_view.sql :
h2_settings_known, h2_pseudo_order_match, h2_ja4_coherence, h2_settings_rare
- Calcul du fingerprint_coherence_score (5 axes pondérés) dans la vue
- Ajout du 6e axe axis_h2_coherence dans browser.py (poids rééquilibrés)
- browser_h2.csv : 11 fingerprints Akamai → famille navigateur
Étape 3 — Pré-filtre de cohérence sur la baseline humaine :
- pipeline.py exclut les sessions avec fingerprint_coherence_score < seuil de la baseline d'entraînement
- FINGERPRINT_COHERENCE_THRESHOLD configurable via env (défaut 0.25)
- Log des sessions exclues pour analyse SOC
Étape 4 — Détection de drift améliorée :
- scoring.py : passage de 5 à 9 quantiles (p5…p95)
- Ajout de la divergence KL en complément du test KS
- Détection de drift adversarial (≥80% des features dérivent dans la même direction)
- Split temporel strict pour la validation
Étape 5 — Graphe bipartite JA4×ASN (§5.2) :
- fleet.py : détection de flottes via NetworkX + Louvain (imports optionnels)
- enrich_with_fleet_score() : ajout fleet_score + fleet_campaign_flag au DataFrame
- cycle.py : appel après preprocess_df avec log du nombre de sessions en flotte
- SQL migration 05_fleet_metrics_tables.sql : table fleet_detections (TTL 7j)
- Dashboard : /fleet + /api/fleet (communautés détectées) + template fleet.html
Étape 6 — Cross-domain Jaccard §5.8 :
- 12_thesis_features.sql : CTE jaccard_paths → cross_domain_path_similarity
- Signal : même chemins (/admin, /wp-login) sur plusieurs hosts = scanner
Étape 7 — ExIFFI + erreurs AE par feature :
- scoring.py : compute_exiffi_importance() par permutation, compute_ae_feature_errors()
- pipeline.py : calcul ExIFFI sur X_test, mapping index → dict pour anomalies
- build_reason() enrichi avec exiffi_top quand SHAP inactif
Étape 8 — Méta-learner pour la pondération de l'ensemble :
- scoring.py : classe MetaLearner (LogisticRegression, fallback poids fixes <1000 labels)
- Collecte des labels depuis le cycle courant (known_bots, légitimes, Anubis)
- pipeline.py : remplacement des poids fixes par MetaLearner.predict()
Étape 9 — Métriques de performance et monitoring :
- metrics.py : record_cycle_metrics() — taux anomalie, drift, corrélation, latence
- SQL migration 05_fleet_metrics_tables.sql : table ml_performance_metrics (TTL 90j)
- Dashboard : /health + /api/health + template health.html
- cycle.py : appel record_cycle_metrics en fin de cycle (Complet + Applicatif)
Tests : 36/36 bot-detector tests passent
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
- Remove UA regex extraction (extract_ua_regex, _extract_ua_from_all/any)
- Remove Country rule collection from parse_bot_policies_inline
- Simplify fetch_rules.py: collect_all_rules returns (ip_rules, asn_rules)
- Remove insert_ua_rules and insert_country_rules functions
- reload_dicts now only reloads dict_anubis_ip + dict_anubis_asn
- Simplify CASE blocks in 04_mv_http_logs.sql, 07_ai_features_view.sql,
view_ai_features_anubis.sql, mv_http_logs.sql: IP > ASN (was 5-level
UA+IP > UA > IP > ASN > Country cascade)
- Remove dict_anubis_country + dict_anubis_ua from 03_anubis_tables.sql
(UA table kept as stub for REGEXP_TREE catch-all compatibility)
- Remove anubis_country_rules table from schema
- Remove Anubis UA and Country tabs from dashboard reflists page
- Remove anubis_ua_rules/country_rules from API reflist queries
- deploy_schema.sql simplified from 339 to 122 lines
- 764 lines removed across 9 files
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
Bot-detector:
- B1.1: campaign_id and raw_anomaly_score now inserted into ml_detected_anomalies
- B1.4/B1.5: log_decision argument order fixed (cycle_id, name)
- B1.7: AE broadcast error — model now returns features list, scoring
uses model's features instead of current cycle's (prevents dim mismatch)
- B1.8: Anubis ALLOW bots now get bot_name from anubis_bot_name
Dashboard:
- C1.1: XSS in ip_detail.html — {{ ip | tojson }} instead of raw string
- C1.2: Stored XSS via innerHTML — added escapeHtml() helper, all user-facing
formatters (fmtIP, fmtASN, fmtCountry, fmtJA4, fmtBotName, fmtLabel) sanitized
- C2.1: status filter now correctly filters http_version column
- C2.2: heatmap toDayOfWeek() - 1 for 0-indexed JS days
SQL:
- B1.3: view_ip_recurrence worst_score uses max() not min() (0=normal, 1=anomal)
- B1.6: view_resource_cascade_1h joined into view_thesis_features_1h (§5.4)
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).
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
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.
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
