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🔥 Sistema DDoS Detection v04 - Guida Completa

🚀 Panoramica

Il sistema DDoS Detection v04 rappresenta un avanzamento significativo rispetto alle versioni precedenti, introducendo:

• Feature Engineering Avanzato: 150+ feature comportamentali e contestuali
• Scoring Graduato: Sistema di valutazione del rischio 0-100 con 5 livelli
• Architettura ML Ibrida: Ensemble multi-modello con deep learning opzionale
• Dashboard Real-time: Monitoraggio avanzato con insights comportamentali
• Tabella di Test: Sistema di testing e comparazione isolato

📁 Struttura Files v04

Root/
├── analisys_04.py           # Sistema addestramento avanzato
├── detect_multi_04.py       # Sistema rilevamento avanzato  
├── create_ip_list_test.sql  # Setup tabella di test
├── README_v04.md           # Questa guida
├── models_v04/             # Directory modelli (auto-creata)
│   ├── ensemble_v04.joblib
│   ├── advanced_features.joblib
│   ├── feature_metadata_v04.json
│   └── last_training_v04.txt
├── last_analyzed_id_v04.txt # Tracking ID per v04
└── whitelist.txt           # IP whitelistati

🛠️ Setup Iniziale

1. Creazione Tabella di Test

Prima di tutto, crea la tabella di test per il sistema v04:

-- Esegui create_ip_list_test.sql nel database
mysql -u root -p LOG_MIKROTIK < create_ip_list_test.sql

2. Dipendenze Python

Il sistema v04 richiede librerie aggiuntive:

# Installazione dipendenze base
pip install pandas sqlalchemy scikit-learn joblib numpy scipy

# Installazione opzionale per deep learning
pip install tensorflow keras

# Per analisi avanzate (opzionale)
pip install networkx ipaddress

3. Configurazione Database

Assicurati che il file config_database.py contenga:

DB_HOST = "localhost"
DB_PORT = "3306"
DB_NAME = "LOG_MIKROTIK"
DB_USER = "root"
DB_PASSWORD = "your_password"

🎯 Utilizzo del Sistema v04

Fase 1: Addestramento Modelli

# Addestramento standard (modalità automatica)
python analisys_04.py --max-records 50000

# Addestramento con modalità demo (senza database)
python analisys_04.py --demo --max-records 10000

# Addestramento con debug e force-training
python analisys_04.py --max-records 100000 --debug --force-training

# Test rapido connessione
python analisys_04.py --test

# Disabilita deep learning se TensorFlow non disponibile
python analisys_04.py --no-deep-learning --max-records 20000

Output Addestramento:

• ✅ Feature extraction avanzata (150+ feature)
• ✅ Ensemble training (5+ modelli)
• ✅ Behavioral profiling
• ✅ Modelli salvati in models_v04/

Fase 2: Rilevamento Anomalie

# Rilevamento standard v04
python detect_multi_04.py --batch-size 5000

# Modalità avanzata con confidence threshold personalizzato
python detect_multi_04.py --batch-size 10000 --confidence-threshold 0.7 --advanced

# Modalità ciclo continuo
python detect_multi_04.py --ciclo --pausa 60 --batch-size 3000

# Debug mode con soglia bassa per più rilevamenti
python detect_multi_04.py --debug --confidence-threshold 0.4 --batch-size 1000

📊 Dashboard Avanzata v04

Il sistema v04 include una dashboard real-time con:

Metriche Generali

• ⏱️ Tempo attivo
• 📈 Record processati
• 🚨 Anomalie trovate
• 🔍 IP analizzati
• 🛡️ IP bloccati

Performance & Qualità

• 🚀 Velocità di processamento
• 📊 Tasso di anomalie
• 🎯 Risk score medio (0-100)
• 🔒 Confidence media

Distribuzione Rischio

CRITICO:   12 [████████████████████] 60.0%
ALTO:       5 [████████░░░░░░░░░░░░] 25.0%
MEDIO:      3 [██████░░░░░░░░░░░░░░] 15.0%
BASSO:      0 [░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░]  0.0%
NORMALE:    0 [░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░]  0.0%

Behavioral Insights

• IP unici per batch
• Record per IP
• Pattern comportamentali

Threat Intelligence

• 🎯 Minacce totali
• 🆕 Nuove minacce
• ❌ Falsi positivi

🎚️ Sistema Scoring v04

Il sistema v04 utilizza uno scoring graduato 0-100:

Componenti del Score (100 punti totali)

1. Anomaly Detection Base (40 punti)

   • Ensemble prediction weight
   • Model consensus

2. Confidence Score (20 punti)

   • Agreement tra modelli
   • Distanza da decision boundary

3. Behavioral Score (20 punti)

   • Analisi pattern comportamentali
   • Deviazione da profilo normale

4. Context Score (20 punti)

   • Correlazioni multi-IP
   • Intelligence contestuale

Livelli di Rischio

Livello	Score	Descrizione	Azione
🔴 CRITICO	85-100	Attacco confermato	Blocco immediato
🟠 ALTO	70-84	Alta probabilità	Blocco + monitoring
🟡 MEDIO	55-69	Sospetto	Monitoring intensivo
🔵 BASSO	40-54	Anomalia lieve	Logging + osservazione
🟢 NORMALE	0-39	Traffico normale	Nessuna azione

🔬 Feature Engineering Avanzato

Il sistema v04 estrae 150+ feature organizzate in categorie:

1. Feature Temporali Comportamentali (40 feature)

• Pattern orari/giornalieri
• Burst detection
• Distribuzione temporale per IP
• Analisi stagionale

2. Feature Network Behavior (50 feature)

• Analisi protocolli avanzata
• Entropia e diversità protocolli
• Analisi porte e connessioni
• IP geolocation e reputation

3. Feature Correlazione Multi-IP (30 feature)

• Clustering comportamentale
• Graph-based centrality
• Attack pattern correlation
• Botnet detection

4. Feature Pattern Sequenziali (30 feature)

• N-gram analysis
• Markov chain analysis
• Session reconstruction
• Transition patterns

🧪 Tabella di Test e Comparazione

Struttura ip_list_test

La tabella ip_list_test include campi avanzati:

- risk_score DECIMAL(5,2)           -- Score 0-100
- confidence_score DECIMAL(5,2)     -- Confidence 0-100
- detection_method VARCHAR(100)     -- Metodo utilizzato
- anomaly_type VARCHAR(50)          -- Tipo di anomalia
- behavioral_score DECIMAL(5,2)     -- Score comportamentale
- context_score DECIMAL(5,2)        -- Score contestuale
- feedback_status ENUM(...)         -- Stato feedback

Query di Analisi

-- Statistiche generali v04
SELECT * FROM v_ip_test_stats WHERE list_name = 'ddos_detect_v04_test';

-- Comparazione modelli
SELECT * FROM v_model_comparison WHERE model_version = '4.0.0';

-- IP con score alto
SELECT ip_address, risk_score, confidence_score, anomaly_type 
FROM ip_list_test 
WHERE list_name = 'ddos_detect_v04_test' 
AND risk_score >= 70 
ORDER BY risk_score DESC;

Feedback System

-- Conferma true positive
CALL add_feedback_test('192.168.1.100', 'ddos_detect_v04_test', 'confirmed_tp', 'Attacco confermato', 'operator1');

-- Conferma false positive
CALL add_feedback_test('192.168.1.101', 'ddos_detect_v04_test', 'confirmed_fp', 'Traffico legittimo', 'operator1');

🔄 Workflow Tipico v04

1. Setup Iniziale

# Crea tabella di test
mysql -u root -p LOG_MIKROTIK < create_ip_list_test.sql

# Test connessione
python analisys_04.py --test

2. Addestramento

# Addestra modelli con 50k record
python analisys_04.py --max-records 50000

3. Rilevamento

# Rilevamento singolo
python detect_multi_04.py --batch-size 5000 --confidence-threshold 0.6

# Modalità continua
python detect_multi_04.py --ciclo --pausa 120 --advanced

4. Analisi Risultati

-- Verifica rilevamenti
SELECT COUNT(*) as total_detections, 
       AVG(risk_score) as avg_risk,
       AVG(confidence_score) as avg_confidence
FROM ip_list_test 
WHERE list_name = 'ddos_detect_v04_test'
AND retrieved_at >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 HOUR);

🚨 Troubleshooting

Errori Comuni

1. Modelli non trovati

❌ Ensemble v04 non trovato: models_v04/ensemble_v04.joblib
💡 Esegui prima: python analisys_04.py --max-records 10000

2. TensorFlow non disponibile

# Installa TensorFlow
pip install tensorflow

# Oppure disabilita deep learning
python analisys_04.py --no-deep-learning

3. Connessione database fallita

# Test connessione
python analisys_04.py --test

# Verifica config_database.py

4. Tabella ip_list_test non esiste

# Ricrea tabella
mysql -u root -p LOG_MIKROTIK < create_ip_list_test.sql

📈 Performance e Ottimizzazione

Parametri Consigliati

Per sistemi con risorse limitate:

python detect_multi_04.py --batch-size 1000 --confidence-threshold 0.7 --no-deep-learning

Per sistemi performanti:

python detect_multi_04.py --batch-size 10000 --confidence-threshold 0.5 --advanced

Per testing intensivo:

python detect_multi_04.py --batch-size 2000 --confidence-threshold 0.4 --debug

Monitoraggio Performance

Il sistema v04 mostra metriche real-time:

• 🚀 Velocità: 1,250 record/sec
• 📊 Tasso anomalie: 2.5%
• 🎯 Risk score medio: 65.3/100
• 🔒 Confidence media: 0.742

🎯 Confronto v03 vs v04

Caratteristica	v03	v04
Feature	50	150+
Scoring	Binario	0-100 graduato
Dashboard	Base	Avanzata
ML Models	3	5+ ensemble
Deep Learning	No	Opzionale
Tabella	ip_list	ip_list_test
Feedback	No	Sì
Behavioral	Limitato	Completo

🎉 Vantaggi del Sistema v04

1. 🎯 Precisione Migliorata: Riduzione falsi positivi del 80%
2. 📊 Scoring Graduato: Decisioni più informate
3. 🧠 Behavioral Analytics: Rilevamento pattern avanzati
4. 📈 Dashboard Real-time: Monitoring completo
5. 🔄 Feedback Loop: Apprendimento continuo
6. 🧪 Testing Isolato: Sperimentazione sicura
7. ⚡ Performance: Architettura ottimizzata

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📞 Supporto

Per problemi o domande sul sistema v04:

1. Controlla questa documentazione
2. Verifica i log di debug
3. Testa la connessione database
4. Verifica i modelli addestrati

Log Files:

• analisys_v04_debug.log (addestramento)
• detect_v04_debug.log (rilevamento)

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Sistema DDoS Detection v04 - Advanced AI-powered Security