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Étape A — browser_signatures.py
Données pures : BROWSER_SIGNATURES (Chrome/Firefox/Safari), NON_BROWSER_SIGNATURES
(curl/httpx/go), BROWSER_THRESHOLDS, DIMENSION_WEIGHTS. Valeurs H2 extraites
des captures réelles (format Akamai avec virgules, non semicolons).
Étape B — browser_matcher.py
Moteur vectorisé 7 dimensions (H2 SETTINGS 0.30, WINDOW_UPDATE 0.15,
pseudo-header order 0.15, H2 PRIORITY 0.10, HTTP headers 0.15, TLS 0.10,
JA4 dict 0.05). run_browser_matcher(df) ajoute bm_family/bm_score/bm_decision.
CDN edge case : dimension H2 neutralisée (0.5) si has_xff=1.
BROWSER_MATCHER_REPLACE=false par défaut (mode DUAL_MODE logging uniquement).
Étape C — 06_browser_signature_detection.sql (migration)
Crée browser_h2_signatures (table MergeTree avec 12 fingerprints de référence).
Recrée dict_browser_h2 depuis la table avec champ confidence (remplace CSV).
Étape D — 07_ai_features_view.sql
+h2_wu_val dans le JOIN http_logs, +h2_window_update_value, +h2_dict_family,
+h2_dict_confidence, +h2_window_{chrome,firefox,safari,absent},
+h2_order_{chromesafari,firefox}, +h2_priority_present, +h2_pseudo_ord_raw,
+tls_h2_family_mismatch (détection incohérence famille JA4 vs famille H2).
Étape E — preprocessing.py + pipeline.py
preprocessing.py: appelle run_browser_matcher() après compute_browser_axes(),
ajoute 7 nouvelles features binaires H2 à FEATURES et binary_features.
pipeline.py: appelle log_dual_mode_comparison() après la classification A9.
BROWSER_MATCHER_REPLACE=true active le remplacement du bypass.
Étape F — test_browser_matcher.py
8 tests : Chrome/Firefox/Safari full match, curl rejeté, httpcloak partiel,
TLS↔H2 mismatch, CDN proxy neutralisation, go net/http rejeté.
Tous 8 PASSED (+ 36 tests existants inchangés).
Co-authored-by: Copilot <223556219+Copilot@users.noreply.github.com>
Schéma ClickHouse — ja4-platform
Ce répertoire contient les 13 fichiers SQL définissant le schéma complet de la plateforme. Le schéma utilise un patron double-base :
ja4_logs— ingestion brute et logs HTTP parsésja4_processing— agrégations, ML, vues, dictionnaires, audit
Les noms de base sont configurables via variables d'environnement
(CLICKHOUSE_DB_LOGS, CLICKHOUSE_DB_PROCESSING).
Fichiers SQL
Appliquer dans l'ordre numérique :
| Fichier | Contenu |
|---|---|
00_database.sql |
Création des bases ja4_logs et ja4_processing |
01_raw_tables.sql |
Table d'ingestion http_logs_raw |
02_dictionaries.sql |
Dictionnaire dict_iplocate_asn, tables ref_bot_networks, bot_ip, bot_ja4 |
03_anubis_tables.sql |
Tables de règles Anubis (anubis_ip_rules, anubis_asn_rules) et dictionnaires (dict_anubis_ip, dict_anubis_asn) |
04_mv_http_logs.sql |
Table http_logs + vue matérialisée mv_http_logs (parse JSON + enrichissement Anubis IP→ASN) |
05_aggregation_tables.sql |
Dictionnaires de réputation (dict_bot_ip, dict_bot_ja4, dict_browser_ja4, dict_asn_reputation) + tables d'agrégation + MVs |
06_ml_tables.sql |
Tables ML (ml_detected_anomalies, ml_all_scores) + vue view_ip_recurrence |
07_ai_features_view.sql |
Vue view_ai_features_1h (~65+ features ML) |
08_users.sql |
Utilisateurs data_writer et analyst avec permissions |
09_audit_table.sql |
Table audit_logs pour le journal d'audit SOC |
10_perf_indexes.sql |
Index secondaires et projections de performance |
11_views.sql |
Vues dashboard (entités, user-agents, force brute, rotation JA4, cascade) |
12_thesis_features.sql |
Tables d'agrégation thèse (§5) + vue view_thesis_features_1h |
Déploiement
Méthode recommandée
Utiliser deploy_schema.sh qui applique les 13 fichiers avec substitution
automatique des noms de base :
./deploy_schema.sh
# Ou avec configuration personnalisée :
CLICKHOUSE_DB_LOGS=my_logs \
CLICKHOUSE_DB_PROCESSING=my_proc \
CLICKHOUSE_HOST=clickhouse-server \
CLICKHOUSE_PASSWORD='secret' \
./deploy_schema.sh
Application manuelle
for f in 0*.sql 1*.sql; do
clickhouse-client --multiquery < "$f"
done
Prérequis
- ClickHouse 24.8+ (support
deduplicate_merge_projection_mode) - Fichiers CSV dans
/var/lib/clickhouse/user_files/:iplocate-ip-to-asn.csv— correspondance IP→ASN (~714K entrées)bot_ip.csv— préfixes IP de bots connus (~3,5K CIDR)bot_ja4.csv— empreintes JA4 de bots (~31 entrées)browser_ja4.csv— empreintes JA4 de navigateurs (~1,2K entrées)asn_reputation.csv— labels de réputation ASN (~82K entrées)
- Mots de passe Anubis : remplacer
CHANGE_MEdans03_anubis_tables.sql
Notes
- Toutes les migrations sont idempotentes (
IF NOT EXISTS/CREATE OR REPLACE). 04_mv_http_logs.sqlest la version canonique de la vue matérialisée.- Les références inter-bases existent : les MVs dans
ja4_processinglisent depuisja4_logs.http_logs. - Documentation complète :
docs/database/schema.mdetdocs/database/migrations.md.