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Audit de conformité : Code vs Thèse — 10 avril 2026

Date : 10 avril 2026 Référence : docs/THESIS_HTTP_Traffic_Detection.md Périmètre : services/bot-detector/, services/dashboard/, schéma SQL, scripts opérationnels

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Légende

Statut	Signification
✅ CONFORME	Implémenté conformément à la thèse
⚠️ PARTIEL	Implémenté mais incomplet ou dégradé
❌ ABSENT	Décrit dans la thèse, non implémenté
🔄 DIVERGENT	Implémenté différemment de ce que décrit la thèse

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Partie A — Conformité bot-detector vs Thèse

A1. Architecture multi-couches (Thèse §3)

Composant thèse	Statut	Détail
Pipeline L3-L5 (ja4ebpf TC ingress)	✅	TTL, IP-ID, DF, TCP win/mss/scale, JA4/JA3, ALPN, SNI via hooks TC + kprobe accept4
Pipeline L7 (ja4ebpf uprobe SSL_read)	✅	Headers, méthode, path, query, timestamps ns — HTTP/1.1 et HTTP/2 via uprobe SSL_read
Corrélation (ja4ebpf in-memory)	✅	Clé src_ip:src_port, 256 shards, Keep-Alive, orphelins, Slowloris 10s
Enrichissement ASN	✅	dict_iplocate_asn (714K CIDRs, 4 colonnes)
Enrichissement Anubis	✅	Simplifié à COALESCE(IP, ASN) — 2 dictionnaires (dict_anubis_ip IP_TRIE, dict_anubis_asn)
Agrégation 1h	✅	6 tables : agg_host_ip_ja4_1h, agg_header_fingerprint_1h, agg_ip_behavior_1h, agg_request_timing_1h, agg_path_sequences_1h, agg_resource_cascade_1h
Vue features	✅	view_ai_features_1h + view_thesis_features_1h
Bifurcation Complet/Applicatif	✅	2 modèles par cycle : Complet (~45 features L3→L7, correlated=1) + Applicatif (~35 features L7, correlated=0)

A2. Features L3 IP (Thèse §3.2)

Feature thèse	Statut	Colonne SQL / Python
avg_ttl	✅	avg_ttl dans view_ai_features_1h
ttl_std	✅	ttl_std
ip_id_zero_ratio	✅	ip_id_zero_ratio
ip_df_variance	✅	ip_df_variance
request_size_variance	✅	request_size_variance
anomalous_payload_ratio	✅	anomalous_payload_ratio

A3. Features L4 TCP (Thèse §3.3)

Feature thèse	Statut	Détail
true_window_size	✅	Calculé dans SQL, utilisé dans feats_complet
window_mss_ratio	✅	Calculé dans SQL, utilisé dans feats_complet
mss_mobile_mismatch	✅	Dans feats_complet
no_window_scale_ratio	✅	Dans feats_complet
tcp_shared_count	✅	Dans feats
tcp_jitter_variance	✅	Dans feats_complet
src_port_density	✅	Dans feats
port_exhaustion_ratio	✅	Dans feats
max_keepalives	✅	Dans feats

A4. Features L5 TLS (Thèse §3.4)

Feature thèse	Statut	Détail
JA4 fingerprint	✅	Clé de corrélation + feature
is_rare_ja4	✅	Dans feats_complet
ja3_diversity_ratio	✅	Dans feats_complet
is_alpn_missing	✅	Dans feats_complet
sni_host_mismatch	✅	Dans feats_complet
tls12_ratio	✅	Dans feats_complet
alpn_http_mismatch	✅	Dans feats_complet

A5. Features L7 HTTP (Thèse §3.5 + §2.3)

Feature thèse	Statut	Détail
hits, hit_velocity	✅
fuzzing_index	✅
post_ratio, head_ratio	✅
asset_ratio, direct_access_ratio	✅
modern_browser_score	✅	0/50/100
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	✅
temporal_entropy	✅	Shannon entropie
path_diversity_ratio, url_depth_variance	✅
http10_ratio, http_scheme_ratio	✅
orphan_ratio	✅
is_ua_rotating	✅
login_post_concentration	✅	Détection brute-force (concentration POST login) — preprocessing.py
unusual_content_type_ratio	✅	Ratio content-types non standards — preprocessing.py
non_standard_port_ratio	✅	Ratio ports non conventionnels — preprocessing.py
has_xff	✅	Présence du header X-Forwarded-For — preprocessing.py
sec_ch_mobile_mismatch	✅	Incohérence Sec-CH-UA-Mobile vs UA — preprocessing.py

A6. ML Pipeline (Thèse §2.4 + §3.8)

Élément thèse	Statut	Détail
Extended Isolation Forest (EIF)	✅	isotree lib, ntrees=300, contamination=0.001 — pipeline.py
Bifurcation Complet/Applicatif	✅	Deux modèles par cycle — cycle.py
Baseline ISP (humaine)	✅	asn_label == 'isp' — cycle.py
Seuil adaptatif	✅	min(percentile_5, -0.05) — scoring.py
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. 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
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 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	✅	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 ja4ebpf 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 + cross_domain_path_similarity (Jaccard) dans view_thesis_features_1h

Bilan §5 : 7/8 techniques implémentées (87,5%). Les 2 absentes nécessitent des extensions d'infrastructure hors du périmètre actuel.

A8. Taxonomie 8 familles (Thèse §4)

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, 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 : 87 features déclarées sur 8 familles (73 FEATURES communes + 12 FEATURES_COMPLET TCP/TLS)

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Partie B — Qualité du code bot-detector

B1. Architecture modulaire

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	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

Évaluation : la séparation des responsabilités est propre et conforme aux bonnes pratiques. Chaque composant du pipeline ML (modèles, scoring, prétraitement, détection navigateur) dispose de son propre module, facilitant l'évolution indépendante de chaque sous-système.

B2. Points d'attention restants

#	Sévérité	Description	Localisation
B2.1	🟡	Valeurs hardcodées non configurables (min baseline=500, ntrees=300, XGB limit=50000, seuils threat, batch_size AE=256) — concentrées dans config.py mais pas toutes exposées en env vars	config.py
B2.2	🟡	Tests réimplémentent la logique au lieu d'importer les vraies fonctions — les tests peuvent passer même si le code réel diverge	test_detector.py
B2.3	⚪	joblib utilisé mais non déclaré en dépendance directe (transitif via sklearn)	requirements.txt

Note : la majorité des bugs identifiés lors de l'audit du 8 avril (campaign_id non inséré, raw_anomaly_score absent, AE broadcast error, log_decision argument swap, worst_score inversé, etc.) ont été corrigés lors de la refactorisation modulaire.

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Partie C — Conformité dashboard

C1. Couverture fonctionnelle (16 pages)

Page	Route	Statut	Détail
Vue d'ensemble	/overview	✅	Stats agrégées, top IPs, top JA4, tendances
Détections	/detections	✅	Tri, filtres, pagination, détail anomalie
Scores ML	/scores	✅	Toutes les sessions scorées, filtrage par threat level
Trafic brut	/traffic	✅	Navigation, filtres, export
Détail IP	/ip/<ip>	✅	Historique complet, détections, scores, trafic
Détail JA4	/ja4/<fingerprint>	✅	Analyse fingerprint, IPs associées
Détail cluster	/cluster/<id>	✅	Membres du cluster, caractéristiques
Campagnes	/campaigns	✅	Clusters HDBSCAN, campagnes coordonnées
Features avancées	/features	✅	Heatmap, distributions, corrélations
Modèles ML	/models	✅	État des modèles, historique entraînement
Classification SOC	/classify	✅	Feedback loop analyste (FP/TP)
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 (37 routes)

Le module api.py expose 37 endpoints JSON couvrant l'ensemble des besoins du dashboard SOC :

Catégorie	Endpoints	Détail
Vue d'ensemble	/api/overview	Stats agrégées multi-requêtes
Détections	/api/detections	Liste paginée, filtres threat level
Scores	/api/scores	Tous les scores ML avec métadonnées
Trafic	/api/traffic	Logs HTTP bruts paginés
Détail IP	/api/ip/{ip}, /api/ip/{ip}/timeline, /api/ip/{ip}/radar	Profil complet, historique temporel, radar de risque
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 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)
Campagnes	/api/campaigns, /api/cluster/{id}	Clusters HDBSCAN, détail campagne
Brute-force	/api/brute-force	Détection concentration POST login
Rotation JA4	/api/ja4-rotation	IPs avec rotation de fingerprints
Récurrence	/api/recurrence	Analyse récurrence IP
Cascade	/api/cascade	Arbre de dépendances ressources
Alertes	/api/alerts	Alertes temps réel
Rotation UA	/api/ua-rotation	Détection rotation User-Agent
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

#	Sévérité	Description	Remarque
C3.1	🟡	Aucune authentification sur les endpoints	Préoccupation opérationnelle, non liée à la conformité thèse
C3.2	🟡	CORS allow_origins=["*"]	Configuration à restreindre en production
C3.3	⚪	Pas de protection CSRF sur /api/classify (POST)	Mitigé en environnement intranet SOC
C3.4	⚪	Erreurs internes potentiellement exposées en 500	À durcir pour la production

Note : ces points sont des préoccupations de sécurité opérationnelle, pas des écarts de conformité vis-à-vis de la thèse. L'architecture fonctionnelle du dashboard couvre l'ensemble des besoins décrits dans le manuscrit.

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Partie D — Synthèse quantitative

D1. Conformité thèse

Section thèse	Éléments	Conformes	Partiels	Absents	Score
§3 Architecture	8	8	0	0	100%
§3.2 L3 IP	6	6	0	0	100%
§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 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

Métrique	Valeur
Volume de logs traités	3M+ entrées
Sessions par cycle	~34 000
Anomalies détectées	~777
Durée d'un cycle	~5 minutes
Tables d'agrégation	6 (fenêtres glissantes 1h)
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 🟡	§5.6 DNS Shadow Analysis	Technique originale manquante	Nécessite extension ja4ebpf 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

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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Partie E — Scripts et outillage opérationnel

E1. Scripts de déploiement et exploitation

Script	Localisation	Rôle
init-stack.sh	Racine	Initialisation complète de la stack Docker (ClickHouse, services, schéma)
import-prod-data.sh	Racine	Import de données de production dans l'environnement de développement
reload-prod-logs.sh	Racine	Rechargement des logs de production (mise à jour incrémentale)
update-csv-data.sh	Racine	Mise à jour des données CSV de référence (ASN, bots connus, etc.)

E2. Infrastructure SQL et déploiement

• 13 fichiers SQL ordonnés (shared/clickhouse/00_database.sql → 12_thesis_features.sql) couvrant la totalité du schéma
• deploy_schema.sh : déploiement automatisé avec substitution des noms de bases depuis les variables d'environnement (CLICKHOUSE_DB_LOGS, CLICKHOUSE_DB_PROCESSING)
• Dual database : ja4_logs (logs bruts, enrichis, MV) + ja4_processing (agrégations, ML, vues, dictionnaires, audit)
• 7 dictionnaires : dict_iplocate_asn, dict_bot_ip, dict_bot_ja4, dict_browser_ja4, dict_asn_reputation, dict_anubis_ip, dict_anubis_asn
• Migrations post-déploiement : shared/clickhouse/ (ALTER TABLE pour déploiements existants)

E3. Pipeline de build et tests

• Docker-first : chaque service dispose de Dockerfile (prod), Dockerfile.dev ou Dockerfile.tests (tests), et Dockerfile.package (RPM) pour les services Go/C
• Tests d'intégration : suite complète en 8 phases (build → start → schema → traffic → pipeline → dashboard → bot-detector → ja4ebpf) via make test-integration
• Couverture : tests Go (ja4ebpf), tests Python (pytest pour bot-detector, dashboard, ja4_common)
• RPM packaging : 3 distributions (el8/el9/el10) via Rocky Linux / AlmaLinux