feat(bot-detector): Browser Signature Detection engine (parallel mode)
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>