import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from joblib import load
import logging
import gc
import os
import time
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from scipy import sparse
from scipy.sparse import hstack
import paramiko
import ipaddress
from dotenv import load_dotenv
import numpy as np
import sys
import pickle
from sqlalchemy.sql import text

# Carica le variabili d'ambiente
load_dotenv()

# Configurazione del logging avanzata per il debug
logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,  # Cambiato da INFO a DEBUG per maggiori informazioni
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.StreamHandler(sys.stdout),
        logging.FileHandler('ddetect_debug.log')  # Aggiunto file di log separato per debug
    ]
)

# Configurazione del database
DB_USER = os.getenv('DB_USER', 'root')
DB_PASSWORD = os.getenv('DB_PASSWORD', 'Hdgtejskjjc0-')
DB_HOST = os.getenv('DB_HOST', 'localhost')
DB_NAME = os.getenv('DB_NAME', 'LOG_MIKROTIK')
CONN_STRING = f'mysql+mysqlconnector://{DB_USER}:{DB_PASSWORD}@{DB_HOST}/{DB_NAME}'

# Percorsi dei file del modello
MODEL_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'models')
MODEL_PATH = os.path.join(MODEL_DIR, 'model.pkl')
PREPROCESSOR_PATH = os.path.join(MODEL_DIR, 'preprocessor.pkl')

# Percorso del file di whitelist
WHITELIST_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'whitelist.txt')

# Percorso per tracciare l'ultimo ID analizzato
LAST_ID_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'last_analyzed_id.txt')

# Configura il file di blocco degli IP
ip_block_file = 'ip_block.txt'
ip_activity_tracker = defaultdict(list)  # Traccia le attività degli IP
ip_count_tracker = defaultdict(int)      # Traccia il conteggio delle occorrenze degli IP
ip_last_seen = {}                        # Traccia l'ultimo timestamp in cui l'IP è stato visto

# Definizione dei livelli di rischio e soglie
RISK_LEVELS = {
    'NORMALE': 0.1,  # Nuovo livello aggiunto
    'BASSO': 0.3,
    'MEDIO': 0.6,
    'ALTO': 0.8,
    'CRITICO': 0.95
}

# Stampa di debug per le configurazioni
logging.debug(f"Percorsi: MODEL_DIR={MODEL_DIR}, WHITELIST_PATH={WHITELIST_PATH}")
logging.debug(f"Livelli di rischio configurati: {RISK_LEVELS}")

# Funzioni per la sincronizzazione con il router MikroTik

def load_ip_block(file_path):
    """
    Carica gli IP bloccati dal file di blocco.
    Formato per ogni riga: IP:count:last_seen_timestamp
    """
    ip_set = set()
    if not os.path.exists(file_path):
        logging.info(f"Il file {file_path} non esiste. Verrà creato uno nuovo.")
        return ip_set
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            stripped_line = line.strip()
            if not stripped_line:
                logging.warning("Linea vuota trovata, saltata.")
                continue
            parts = stripped_line.split(':', 2)  # Split solo sui primi due due punti
            if len(parts) == 3:
                ip, count, last_seen_str = parts
                logging.debug(f"Parsing IP: {ip}, Count: {count}, Timestamp: {last_seen_str}")
                try:
                    # Verifica se il count è un intero
                    count = int(count)
                    # Verifica se il timestamp è nel formato corretto con fuso orario
                    last_seen = datetime.fromisoformat(last_seen_str)
                    ip_set.add(ip)
                except ValueError as ve:
                    logging.warning(f"Formato non valido per l'IP {ip}: count='{count}', timestamp='{last_seen_str}'. Errore: {ve}")
            else:
                logging.warning(f"Linea non valida nel file di blocco: {stripped_line}")
    return ip_set

def get_current_ddos_ia(ssh, list_name='ddos_ia'):
    """
    Recupera gli IP attualmente presenti nella lista ddos_ia del router.
    """
    command = f"/ip firewall address-list print where list={list_name}"
    stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(command)
    output = stdout.read().decode('utf-8')
    error = stderr.read().decode('utf-8')
    if error:
        logging.error(f"Errore durante l'esecuzione del comando: {error}")
        return set()
    
    current_ips = set()
    for line in output.splitlines():
        line = line.strip()
        # Ignora linee non-dati
        if not line or line.startswith('Flags:') or line.startswith('Columns:') or line.startswith(';;;'):
            continue
        parts = line.split()
        if len(parts) >= 4:
            ip_candidate = parts[3]
            try:
                # Verifica se il candidato è un IP valido
                ip = ipaddress.ip_address(ip_candidate)
                current_ips.add(str(ip))
                logging.debug(f"IP valido trovato: {ip}")
            except ValueError:
                logging.warning(f"Non è un IP valido: {ip_candidate}")
    return current_ips

def add_ip_to_ddos_ia(ssh, ip, timeout='480:00:00', comment='DDoS Attacker', list_name='ddos_ia'):
    """
    Aggiunge un IP alla lista ddos_ia del router.
    """
    command = f"/ip firewall address-list add list={list_name} address={ip} timeout={timeout} comment=\"{comment}\""
    logging.info(f"Aggiungo {ip} alla lista {list_name}...")
    stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(command, timeout=10)
    output = stdout.read().decode('utf-8').strip()
    error = stderr.read().decode('utf-8').strip()
    if output:
        logging.debug(f"Output aggiunta IP {ip}: {output}")
    if error:
        logging.error(f"Errore durante l'aggiunta di {ip}: {error}")

def is_ip_whitelisted(ip, whitelist):
    """
    Verifica se un IP è presente nella whitelist.
    """
    try:
        ip_obj = ipaddress.ip_address(ip)
    except ValueError:
        logging.warning(f"IP non valido durante la verifica whitelist: {ip}")
        return False
    for entry in whitelist:
        if isinstance(entry, ipaddress.IPv4Network) or isinstance(entry, ipaddress.IPv6Network):
            if ip_obj in entry:
                return True
        elif isinstance(entry, ipaddress.IPv4Address) or isinstance(entry, ipaddress.IPv6Address):
            if ip_obj == entry:
                return True
    return False

def run_ssh_commands(router_ip, username, password, port, ip_block_file, whitelist, list_name='ddos_ia', max_retries=3, retry_delay=5):
    """
    Sincronizza gli IP bloccati con la lista ddos_ia sul router MikroTik.
    Aggiunge solo gli IP mancanti senza rimuovere alcuno e verifica la whitelist.
    """
    retries = 0
    while retries < max_retries:
        try:
            # Crea una connessione SSH
            logging.info(f"Connettendo a {router_ip} sulla porta {port}... (Tentativo {retries + 1})")
            ssh = paramiko.SSHClient()
            ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
            ssh.connect(router_ip, username=username, password=password, port=int(port))
            logging.info("Connessione SSH riuscita.")
        
            # Carica gli IP dal file di blocco
            blocked_ips = load_ip_block(ip_block_file)
            logging.info(f"IP bloccati da aggiungere: {len(blocked_ips)}")
        
            # Ottieni gli IP attuali nella lista ddos_ia
            current_ddos_ips = get_current_ddos_ia(ssh, list_name)
            logging.info(f"IP attualmente nella lista {list_name}: {len(current_ddos_ips)}")
        
            # Determina quali IP aggiungere, escludendo quelli nella whitelist
            ips_to_add = {ip for ip in blocked_ips - current_ddos_ips if not is_ip_whitelisted(ip, whitelist)}
            logging.info(f"IP da aggiungere dopo verifica whitelist: {len(ips_to_add)}")
        
            # Aggiungi gli IP mancanti
            for ip in ips_to_add:
                add_ip_to_ddos_ia(ssh, ip, list_name=list_name)
        
            # **Non rimuovere alcun IP**
        
            # Chiudi la connessione SSH
            ssh.close()
            logging.info("Connessione SSH chiusa.")
            logging.info("Aggiornamento della lista ddos_ia completato.")
        
            # Successo, esci dalla funzione
            return
        
        except paramiko.SSHException as ssh_error:
            logging.error(f"Errore SSH: {ssh_error}")
        except FileNotFoundError as fnf_error:
            logging.error(f"Errore file non trovato: {fnf_error}")
        except Exception as e:
            logging.error(f"Errore durante l'esecuzione del comando SSH: {e}")
        
        # Incrementa il contatore dei ritentativi
        retries += 1
        logging.info(f"Ritentativo {retries} di {max_retries} dopo {retry_delay} secondi...")
        time.sleep(retry_delay)
    
    logging.error("Massimo numero di ritentativi raggiunto. Operazione fallita.")

def save_ip_block(file_path):
    """
    Salva gli IP bloccati nel file di blocco con il formato IP:count:last_seen_timestamp.
    """
    try:
        with open(file_path, 'w') as f:
            for ip, count in ip_count_tracker.items():
                last_seen = ip_last_seen.get(ip)
                if last_seen:
                    # Assicurati di salvare il timestamp in formato ISO con fuso orario
                    last_seen_str = last_seen.astimezone(timezone.utc).isoformat()
                    f.write(f"{ip}:{count}:{last_seen_str}\n")
        logging.info(f"Salvati {len(ip_count_tracker)} IP nel file di blocco.")
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore durante il salvataggio del file di blocco: {e}")

def load_models():
    """
    Carica il modello e gli oggetti di preprocessing
    """
    logging.info("Caricamento del modello e degli oggetti di preprocessing...")
    
    try:
        model_exists = os.path.exists(MODEL_PATH)
        preprocessor_exists = os.path.exists(PREPROCESSOR_PATH)
        
        logging.debug(f"File modello esiste: {model_exists}, file preprocessor esiste: {preprocessor_exists}")
        
        if model_exists and preprocessor_exists:
            model = joblib.load(MODEL_PATH)
            preprocessor = joblib.load(PREPROCESSOR_PATH)
            logging.info("Modello e preprocessor caricati con successo.")
        else:
            logging.warning("Modello o preprocessor non trovati. Utilizzo di un modello semplice per test.")
            # Crea un modello dummy per scopi di test
            from sklearn.ensemble import IsolationForest
            model = IsolationForest(contamination=0.05, random_state=42)
            preprocessor = None
            
        logging.info("Caricamento completato.")
        return model, preprocessor
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nel caricamento del modello: {e}")
        # Crea un modello dummy per scopi di test
        from sklearn.ensemble import IsolationForest
        model = IsolationForest(contamination=0.05, random_state=42)
        preprocessor = None
        logging.warning("Utilizzando un modello di fallback a causa dell'errore.")
        return model, preprocessor

def classify_risk(anomaly_score):
    """
    Classifica il livello di rischio in base allo score di anomalia
    """
    logging.debug(f"Classificazione rischio per score: {anomaly_score}")
    
    if anomaly_score < RISK_LEVELS['NORMALE']:
        return 'NORMALE'
    elif anomaly_score < RISK_LEVELS['BASSO']:
        return 'BASSO'
    elif anomaly_score < RISK_LEVELS['MEDIO']:
        return 'MEDIO'
    elif anomaly_score < RISK_LEVELS['ALTO']:
        return 'ALTO'
    else:
        return 'CRITICO'

def is_known_attacker(engine, ip_address):
    """
    Verifica se un IP è un attaccante noto
    Crea la tabella se non esiste
    """
    try:
        with engine.connect() as conn:
            # Crea la tabella se non esiste
            logging.debug(f"Verifica tabella known_attackers per IP {ip_address}")
            create_table_query = text("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS known_attackers (
                id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
                ip_address VARCHAR(45) NOT NULL,
                first_seen TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
                last_seen TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
                attack_count INT DEFAULT 1,
                risk_level VARCHAR(20) DEFAULT 'NORMALE',
                ports_used TEXT DEFAULT NULL,
                attack_patterns TEXT DEFAULT NULL,
                is_blocked TINYINT(1) DEFAULT 0,
                UNIQUE KEY unique_ip (ip_address)
            ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
            """)
            
            # Assicurati che la transazione sia valida
            conn.execute(create_table_query)
            
            # Verifica se l'IP esiste
            check_query = text("SELECT * FROM known_attackers WHERE ip_address = :ip")
            logging.debug(f"Esecuzione query: {check_query} con parametri: {{'ip': {ip_address}}}")
            result = conn.execute(check_query, {"ip": ip_address}).fetchone()
            
            exists = result is not None
            logging.debug(f"IP {ip_address} è un attaccante noto: {exists}")
            return exists
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nel verificare se l'IP {ip_address} è un attaccante noto: {e}")
        return False

def update_known_attacker(engine, ip_address, risk_level, port=None, message=None):
    """
    Aggiorna o inserisce un attaccante noto
    Incrementa il livello di rischio se l'IP viene visto più volte
    """
    try:
        conn = engine.connect()
        trans = conn.begin()  # Inizia una transazione esplicita
        
        try:
            # Verifica se l'IP esiste già
            logging.debug(f"Aggiornamento attaccante noto: {ip_address}, rischio iniziale: {risk_level}")
            query = text("SELECT * FROM known_attackers WHERE ip_address = :ip")
            result = conn.execute(query, {"ip": ip_address}).fetchone()
            
            if result:
                # Ottieni il conteggio attacchi e il rischio attuale
                attack_count = result[4] + 1  # Indice 4 = attack_count
                current_risk = result[5]  # Indice 5 = risk_level
                current_ports = result[6]  # Indice 6 = ports_used
                
                logging.debug(f"IP {ip_address}: conteggio attuale={attack_count-1}, rischio attuale={current_risk}")
                
                # Aggiorna la lista delle porte
                new_ports = current_ports or ""
                if port and port not in new_ports:
                    new_ports = f"{new_ports},{port}" if new_ports else port
                
                # Incrementa il livello di rischio basato sul numero di rilevamenti
                new_risk = risk_level
                
                # Escalation del rischio in base al numero di rilevamenti
                if risk_level == 'NORMALE' and attack_count >= 10:
                    new_risk = 'BASSO'
                    logging.info(f"IP {ip_address} aumentato da NORMALE a BASSO dopo {attack_count} rilevamenti")
                elif current_risk == 'BASSO' and attack_count >= 5:
                    new_risk = 'MEDIO'
                    logging.info(f"IP {ip_address} aumentato da BASSO a MEDIO dopo {attack_count} rilevamenti")
                elif current_risk == 'MEDIO' and attack_count >= 3:
                    new_risk = 'ALTO'
                    logging.info(f"IP {ip_address} aumentato da MEDIO a ALTO dopo {attack_count} rilevamenti")
                
                # Usa sempre il livello di rischio più alto tra quello attuale e quello rilevato
                risk_order = ['NORMALE', 'BASSO', 'MEDIO', 'ALTO', 'CRITICO']
                if risk_order.index(current_risk) > risk_order.index(new_risk):
                    new_risk = current_risk  # Mantiene il rischio più alto
                
                logging.debug(f"IP {ip_address}: nuovo conteggio={attack_count}, nuovo rischio={new_risk}, porte={new_ports}")
                    
                # Aggiorna l'esistente
                update_query = text("""
                UPDATE known_attackers 
                SET last_seen = NOW(), 
                    attack_count = attack_count + 1,
                    risk_level = :risk,
                    ports_used = :ports
                WHERE ip_address = :ip
                """)
                
                conn.execute(update_query, {"ip": ip_address, "risk": new_risk, "ports": new_ports})
                
                # Commit della transazione
                trans.commit()
                
                # Restituisci il nuovo livello di rischio
                return new_risk
            else:
                # Inserisci nuovo
                logging.debug(f"Inserimento nuovo attaccante: {ip_address}, rischio={risk_level}, porta={port}")
                insert_query = text("""
                INSERT INTO known_attackers 
                (ip_address, risk_level, ports_used, attack_patterns, is_blocked) 
                VALUES (:ip, :risk, :port, :message, 0)
                """)
                
                result = conn.execute(insert_query, {"ip": ip_address, "risk": risk_level, "port": port, "message": message})
                logging.debug(f"Risultato inserimento: {result.rowcount} righe inserite")
                
                # Commit della transazione
                trans.commit()
                
                return risk_level
        except Exception as e:
            # Rollback in caso di errore
            trans.rollback()
            logging.error(f"Errore nell'aggiornare l'attaccante noto {ip_address}: {e}")
            logging.error(f"Dettagli errore: {str(e)}")
            return risk_level
        finally:
            # Chiudi la connessione
            conn.close()
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nel creare la connessione per {ip_address}: {e}")
        return risk_level

def should_block_ip(risk_level):
    """
    Determina se un IP dovrebbe essere bloccato in base al suo livello di rischio
    """
    should_block = risk_level in ['ALTO', 'CRITICO']
    logging.debug(f"IP con rischio {risk_level} dovrebbe essere bloccato: {should_block}")
    return should_block

def handle_anomaly(engine, ip_address, risk_level, port=None, message=None, list_name='ddos_ia'):
    """
    Gestisce un'anomalia decidendo se bloccare l'IP e aggiornare le tabelle
    """
    try:
        # Prima aggiorna l'attaccante noto, il che potrebbe aumentare il livello di rischio
        logging.debug(f"Gestione anomalia per IP {ip_address} con rischio {risk_level}, porta {port}")
        updated_risk_level = update_known_attacker(engine, ip_address, risk_level, port, message)
        
        # Verifica se l'IP dovrebbe essere bloccato
        if should_block_ip(updated_risk_level):
            # Se è ALTO o CRITICO, inserisci nella tabella ip_list per il blocco
            insert_anomaly_to_db(engine, ip_address, updated_risk_level, list_name)
            logging.info(f"IP {ip_address} con rischio {updated_risk_level} aggiunto alla lista di blocco")
            return True
        else:
            logging.info(f"IP {ip_address} con rischio {updated_risk_level} monitorato ma non bloccato")
            return False
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nella gestione dell'anomalia per IP {ip_address}: {e}")
        return False

def insert_anomaly_to_db(engine, ip_address, risk_level, list_name):
    """
    Inserisce o aggiorna un'anomalia nel database
    """
    try:
        with engine.connect() as conn:
            # Verifica se la colonna risk_level esiste nella tabella ip_list
            try:
                # Verifica la struttura della tabella
                check_column_query = text("""
                SELECT COUNT(*) AS column_exists 
                FROM information_schema.COLUMNS 
                WHERE TABLE_SCHEMA = :db_name 
                AND TABLE_NAME = 'ip_list' 
                AND COLUMN_NAME = 'risk_level'
                """)
                
                db_name = os.environ.get('MYSQL_DATABASE', 'LOG_MIKROTIK')
                result = conn.execute(check_column_query, {"db_name": db_name}).fetchone()
                
                if result[0] == 0:
                    # La colonna non esiste, aggiungiamola
                    logging.info("La colonna risk_level non esiste nella tabella ip_list. Aggiunta in corso...")
                    alter_query = text("""
                    ALTER TABLE ip_list 
                    ADD COLUMN risk_level VARCHAR(20) DEFAULT 'MEDIO'
                    """)
                    conn.execute(alter_query)
                    logging.info("Colonna risk_level aggiunta con successo.")
                else:
                    logging.debug("La colonna risk_level esiste già nella tabella ip_list.")
            
            except Exception as e:
                logging.error(f"Errore nella verifica/aggiunta della colonna risk_level: {e}")
                # Continua comunque, potrebbe fallire nell'insert ma almeno ci abbiamo provato
            
            # Ora procediamo con l'inserimento
            upsert_query = text("""
            INSERT INTO ip_list (list_name, ip_address, retrieved_at, risk_level)
            VALUES (:list_name, :ip_address, NOW(), :risk_level)
            ON DUPLICATE KEY UPDATE 
                retrieved_at = NOW(),
                risk_level = :risk_level
            """)
            
            conn.execute(upsert_query, {
                "list_name": list_name, 
                "ip_address": ip_address, 
                "risk_level": risk_level
            })
            
            logging.info(f"IP {ip_address} inserito/aggiornato nella lista {list_name} con rischio {risk_level}")
            return True
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nell'inserire l'IP {ip_address} nel database: {e}")
        return False

def check_ip_in_db(engine, ip_address, list_name='ddos_ia'):
    """
    Verifica se un IP è già presente nel database
    """
    try:
        with engine.connect() as conn:
            query = text("""
            SELECT COUNT(*) as count 
            FROM ip_list 
            WHERE ip_address = :ip_address AND list_name = :list_name
            """)
            result = conn.execute(query, {"ip_address": ip_address, "list_name": list_name}).fetchone()
            return result[0] > 0
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nella verifica dell'IP {ip_address}: {e}")
        return False

def load_whitelist(file_path):
    """
    Carica la whitelist dal file.
    """
    whitelist = []
    if not os.path.exists(file_path):
        logging.warning(f"Il file whitelist {file_path} non esiste. Nessun IP sarà escluso.")
        return whitelist
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            stripped_line = line.strip()
            if not stripped_line or stripped_line.startswith('#'):
                continue  # Salta linee vuote o commenti
            try:
                if '/' in stripped_line:
                    network = ipaddress.ip_network(stripped_line, strict=False)
                    whitelist.append(network)
                else:
                    ip = ipaddress.ip_address(stripped_line)
                    whitelist.append(ip)
                logging.debug(f"Aggiunto alla whitelist: {stripped_line}")
            except ValueError as ve:
                logging.warning(f"Formato non valido nella whitelist: {stripped_line}. Errore: {ve}")
    logging.info(f"Whitelisted {len(whitelist)} IP o network.")
    return whitelist

def test_database_connection():
    """
    Test di connessione al database
    """
    try:
        logging.debug("Tentativo di connessione al database...")
        engine = create_engine(f'mysql+mysqlconnector://{DB_USER}:{DB_PASSWORD}@{DB_HOST}/{DB_NAME}')
        with engine.connect() as conn:
            result = conn.execute(text("SELECT 1")).fetchone()
            if result[0] == 1:
                logging.debug("Test connessione al database riuscito!")
                tables = conn.execute(text("SHOW TABLES")).fetchall()
                logging.debug(f"Tabelle disponibili: {[t[0] for t in tables]}")
                return True
            return False
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nel test di connessione al database: {e}")
        return False

def load_last_analyzed_id():
    """
    Carica l'ultimo ID analizzato dal file
    """
    try:
        if os.path.exists(LAST_ID_PATH):
            with open(LAST_ID_PATH, 'r') as f:
                last_id = int(f.read().strip())
                return last_id
        else:
            logging.info(f"File {LAST_ID_PATH} non trovato. Inizializzo last_analyzed_id a 0.")
            return 0
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nel caricamento dell'ultimo ID analizzato: {e}")
        return 0

def save_last_analyzed_id(last_id):
    """
    Salva l'ultimo ID analizzato nel file
    """
    try:
        with open(LAST_ID_PATH, 'w') as f:
            f.write(str(last_id))
        logging.info(f"Ultimo ID analizzato salvato: {last_id}")
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nel salvataggio dell'ultimo ID analizzato: {e}")

def extract_data(engine, last_analyzed_id, batch_size=10000):
    """
    Estrae i dati dal database a partire dall'ultimo ID analizzato
    """
    try:
        query = text("""
        SELECT ID, Data, Ora, Host, IndirizzoIP, Messaggio1, Messaggio2, Messaggio3, Messaggio4
        FROM Fibra
        WHERE ID > :last_id
        ORDER BY ID ASC
        LIMIT :batch_size
        """)
        
        new_data = pd.read_sql(query, engine, params={"last_id": last_analyzed_id, "batch_size": batch_size})
            logging.info(f"Dati estratti: {len(new_data)} record.")
        return new_data
        except Exception as e:
            logging.error(f"Errore durante l'esecuzione della query SQL: {e}")
        return pd.DataFrame()

def prepare_data(new_data, preprocessor=None):
    """
    Prepara i dati per la predizione
    """
    try:
        # Minimo preprocessing per i dati
        if 'Data' in new_data.columns and 'Ora' in new_data.columns:
        new_data['Data'] = pd.to_datetime(new_data['Data'], errors='coerce')
        new_data['Ora'] = pd.to_timedelta(new_data['Ora'].astype(str), errors='coerce')
        new_data.dropna(subset=['Data', 'Ora'], inplace=True)
        new_data['Timestamp'] = new_data['Data'] + new_data['Ora']
    
        # Se preprocessor è None, creiamo una matrice di features semplificata
        if preprocessor is None:
            from category_encoders import HashingEncoder
            from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
            
            # Encoder per Host e IndirizzoIP
            he_host = HashingEncoder(n_components=8, hash_method='md5')
            X_host = he_host.fit_transform(new_data['Host'].astype(str))
            
            he_ip = HashingEncoder(n_components=8, hash_method='md5')
            X_ip = he_ip.fit_transform(new_data['IndirizzoIP'].astype(str))
    
        # Unione dei messaggi
        new_data['Messaggio'] = new_data[['Messaggio1', 'Messaggio2', 'Messaggio3', 'Messaggio4']].fillna('').agg(' '.join, axis=1)
            
            # TF-IDF per i messaggi
            vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=100)
            X_messages = vectorizer.fit_transform(new_data['Messaggio'])
            
            # Combinazione delle features
            from scipy.sparse import hstack
            X = hstack([X_host, X_ip, X_messages]).tocsr()
            
            return X
        else:
            # Usa il preprocessor fornito
            return preprocessor.transform(new_data)
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nella preparazione dei dati: {e}")
        return None

def predict_anomalies(model, features):
    """
    Predice le anomalie usando il modello fornito
    """
    try:
        if features is None:
            logging.error("Impossibile predire anomalie: features è None")
            return []
            
        predictions = model.predict(features)
        return predictions
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nella predizione delle anomalie: {e}")
        return []

def get_details(engine, ids):
    """
    Ottieni i dettagli completi per gli ID specificati
    """
    try:
        if not ids:
            return pd.DataFrame()
            
        id_list = ','.join(map(str, ids))
        query = text("""
        SELECT ID, Data, Ora, Host, IndirizzoIP, Messaggio1, Messaggio2, Messaggio3, Messaggio4
        FROM Fibra
        WHERE ID IN ({})
        """.format(id_list))
        
        details = pd.read_sql(query, engine)
        
        # Converti timestamp
        if 'Data' in details.columns and 'Ora' in details.columns:
            details['Data'] = pd.to_datetime(details['Data'], errors='coerce')
            details['Ora'] = pd.to_timedelta(details['Ora'].astype(str), errors='coerce')
            details['Timestamp'] = details['Data'] + details['Ora']
            
        return details
            except Exception as e:
        logging.error(f"Errore nell'ottenere i dettagli: {e}")
        return pd.DataFrame()

def create_engine_with_retry(conn_string, max_retries=3, retry_delay=2):
    """
    Crea una connessione al database con tentativi multipli
    """
    from sqlalchemy import create_engine, event
    from sqlalchemy.pool import QueuePool
    
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            # Configurazione ottimizzata per SQLAlchemy
            engine = create_engine(
                conn_string,
                pool_size=5,
                max_overflow=10,
                pool_recycle=3600,
                pool_pre_ping=True,
                pool_timeout=30,
                echo=False,
                # Assicuriamo che le transazioni siano esplicite
                isolation_level="READ COMMITTED"
            )
            
            # Test di connessione
            with engine.connect() as conn:
                conn.execute(text("SELECT 1")).fetchone()
                
            logging.info("Connessione al database creata con successo")
            return engine
        except Exception as e:
            logging.error(f"Tentativo {attempt+1} fallito: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
                logging.info(f"Nuovo tentativo tra {retry_delay} secondi...")
                time.sleep(retry_delay)
                retry_delay *= 2  # Aumenta il ritardo in modo esponenziale
            else:
                logging.error("Impossibile connettersi al database dopo tutti i tentativi")
                raise

def main():
    # Test connessione database
    if not test_database_connection():
        logging.error("Impossibile connettersi al database. Verificare le credenziali e la disponibilità del server.")
        return
    
    try:
        # Connessione al database
        logging.info("Connessione al database...")
        engine = create_engine_with_retry(CONN_STRING)
        
        # Caricamento del modello
        model, preprocessor = load_models()
        
        # Caricamento della whitelist
        whitelist = load_whitelist(WHITELIST_PATH)
        logging.info(f"Whitelisted {len(whitelist)} IP o network.")
        
        # Caricamento dell'ultimo ID analizzato
        last_analyzed_id = load_last_analyzed_id()
        logging.info(f"Last analyzed ID: {last_analyzed_id}")
        
        # Caricamento degli IP blacklistati
        blocked_ips = load_ip_block(ip_block_file)
        logging.info(f"Caricati {len(blocked_ips)} IP bloccati dal file di blocco.")
        
        # Estrazione dei dati
        logging.info(f"Estrazione dei nuovi dati a partire da ID > {last_analyzed_id}...")
        
        try:
            new_data = extract_data(engine, last_analyzed_id)
            
            if new_data.empty:
                logging.info("Nessun nuovo dato da analizzare.")
                return
                
            # Preparazione dei dati
            logging.info("Preparazione dei dati...")
            features = prepare_data(new_data, preprocessor)
            
            # Predizione di anomalie
            logging.info("Predizione di anomalie...")
            predictions = predict_anomalies(model, features)
            
            # Applica le predizioni
            new_data['anomaly'] = predictions
            new_data['anomaly_score'] = 0.0  # Default
            
            # Verifica quali sono le anomalie
            anomalies = new_data[new_data['anomaly'] == -1].copy()
            
            # Stampa il numero di anomalie e alcuni esempi
            logging.info(f"Rilevate {len(anomalies)} anomalie su {len(new_data)} eventi.")
            
            if not anomalies.empty:
                # Calcola lo score di anomalia (può essere omesso se non disponibile)
                if hasattr(model, 'decision_function'):
                    anomaly_scores = model.decision_function(features)
                    anomaly_scores = (anomaly_scores - anomaly_scores.min()) / (anomaly_scores.max() - anomaly_scores.min())
                    new_data['anomaly_score'] = anomaly_scores
                
                # Classifica il rischio
                new_data['risk_level'] = new_data['anomaly_score'].apply(classify_risk)
                
                # Conta i livelli di rischio
                risk_distribution = new_data['risk_level'].value_counts().to_dict()
                logging.info(f"Distribuzione livelli di rischio: {risk_distribution}")
                
                # Estrae i dettagli
                anomalies_details = get_details(engine, anomalies['ID'].tolist())
                
                if 'Timestamp' not in anomalies.columns and 'Timestamp' in anomalies_details.columns:
                    anomalies['Timestamp'] = anomalies_details['Timestamp']
                
                logging.info(f"Dettaglio anomalie:\n{anomalies.head(10)}")
    
        # Gestione delle anomalie
                anomalies = new_data[new_data['anomaly'] == -1].copy()
    
        if not anomalies.empty:
            logging.info(f"Anomalie rilevate nel blocco corrente: {len(anomalies)}")
    
                    # Stampa le colonne disponibili per debug
                    logging.info(f"Colonne disponibili: {anomalies.columns.tolist()}")
                    
                    # Merge con i dettagli
            anomalies['ID'] = anomalies['ID'].astype(int)
            anomalies_details['ID'] = anomalies_details['ID'].astype(int)
            anomalies = anomalies.merge(anomalies_details, on='ID', how='left', suffixes=('', '_details'))
    
                    if 'Timestamp_details' in anomalies.columns:
            anomalies['Timestamp'] = anomalies['Timestamp_details']
            anomalies.drop(columns=['Timestamp_details'], inplace=True)
    
                    # Estrae la porta da 'Messaggio2' se esiste
                    if 'Messaggio2' in anomalies.columns:
                        try:
                            # Estrazione più robusta di IP e porta
                            anomalies['source_port'] = None
                            anomalies['dest_port'] = None
                            
                            # Crea una funzione per estrarre le porte
                            def extract_ports(row):
                                if pd.isna(row['Messaggio2']):
                                    return None, None
                                
                                try:
                                    parts = row['Messaggio2'].split(':')
                                    logging.debug(f"Messaggio2: {row['Messaggio2']}, parti: {parts}")
                                    
                                    if len(parts) >= 3:  # Formato IP:PORTA:IP:PORTA
                                        source_port = parts[1].split(' ')[-1]
                                        dest_port = parts[-1]
                                        return source_port, dest_port
                                except Exception as e:
                                    logging.error(f"Errore nell'estrazione porte: {e} per messaggio: {row['Messaggio2']}")
                                return None, None
                            
                            # Applica la funzione
                            ports_data = anomalies.apply(extract_ports, axis=1, result_type='expand')
                            anomalies['source_port'] = ports_data[0]
                            anomalies['dest_port'] = ports_data[1]
                            
                            # Debug delle porte estratte
                            logging.debug(f"Estratto {len(anomalies[anomalies['dest_port'].notna()])} porte di destinazione")
    
            # Filtra le anomalie escludendo quelle con porta 443
                            anomalies_filtered = anomalies[anomalies['dest_port'] != '443'].copy()
                            logging.info(f"Anomalie dopo esclusione porta 443: {len(anomalies_filtered)}")
                        except Exception as e:
                            logging.error(f"Errore nell'estrazione della porta: {e}")
                            anomalies_filtered = anomalies.copy()
                    else:
                        anomalies_filtered = anomalies.copy()
                        logging.warning("Colonna 'Messaggio2' non trovata, non posso filtrare per porta.")
                        
                    # Processa gli IP sospetti
                    ip_column = 'IndirizzoIP' if 'IndirizzoIP' in anomalies_filtered.columns else 'ip_address'
                    if ip_column not in anomalies_filtered.columns:
                        logging.error(f"Colonna IP non trovata. Colonne disponibili: {anomalies_filtered.columns.tolist()}")
                    else:
                        # Debug delle colonne chiave prima del processing
                        logging.debug(f"Sample IP: {anomalies_filtered[ip_column].iloc[0] if not anomalies_filtered.empty else 'N/A'}")
                        logging.debug(f"Colonne utilizzate per il processing: {ip_column}, rischio, porta, messaggio")
                        
                        for idx, row in anomalies_filtered.iterrows():
                            ip = row[ip_column]
                            risk_level = row['risk_level'] if 'risk_level' in row else 'NORMALE'
                            port = row['dest_port'] if 'dest_port' in row and not pd.isna(row['dest_port']) else None
                            message = None
                            
                            if 'Messaggio1' in row and not pd.isna(row['Messaggio1']):
                                message = row['Messaggio1']
                                if 'Messaggio2' in row and not pd.isna(row['Messaggio2']):
                                    message += " " + row['Messaggio2']
                            
                            # Verifica se è nella whitelist
                            if not is_ip_whitelisted(ip, whitelist):
                                # Gestisci l'anomalia (aggiorna known_attackers e, se necessario, ip_list)
                                handle_anomaly(engine, ip, risk_level, port, message, list_name)
                                
                                if risk_level in ['ALTO', 'CRITICO']:
                                    logging.warning(f"ALLARME: IP ad alto rischio {ip} (Livello: {risk_level})")
            
            # Salva l'ultimo ID analizzato
            save_last_analyzed_id(new_data['ID'].max())
            
        except Exception as e:
            logging.error(f"Errore durante l'esecuzione: {e}")
            import traceback
            logging.error(traceback.format_exc())
    
    except Exception as e:
        logging.error(f"Errore generale: {e}")
        import traceback
        logging.error(traceback.format_exc())

# Esecuzione del main se lo script è eseguito direttamente
if __name__ == "__main__":
    logging.info("Avvio dell'analisi DDoS Detection...")
    
    # Opzione per test manuale delle funzioni principali
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--test":
        logging.info("MODALITÀ TEST: verifica delle funzioni principali")
        try:
            engine = create_engine_with_retry(CONN_STRING)
            test_ip = "192.168.1.1"
            
            logging.info(f"Test 1: Verifica tabella known_attackers")
            is_known = is_known_attacker(engine, test_ip)
            logging.info(f"IP {test_ip} è un attaccante noto: {is_known}")
            
            logging.info(f"Test 2: Aggiornamento known_attacker")
            new_risk = update_known_attacker(engine, test_ip, "NORMALE", "80", "Test message")
            logging.info(f"Nuovo livello di rischio: {new_risk}")
            
            logging.info(f"Test 3: Verifica se ora è un attaccante noto")
            is_known = is_known_attacker(engine, test_ip)
            logging.info(f"IP {test_ip} è ora un attaccante noto: {is_known}")
            
            logging.info("MODALITÀ TEST completata")
            sys.exit(0)
        except Exception as e:
            logging.error(f"Errore nei test: {e}")
            sys.exit(1)
            
    main()