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Replit-Commit-Author: Agent Replit-Commit-Session-Id: 7a657272-55ba-4a79-9a2e-f1ed9bc7a528 Replit-Commit-Checkpoint-Type: full_checkpoint Replit-Commit-Event-Id: 1c71ce6e-1a3e-4f53-bb5d-77cdd22b8ea3
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# Comandi di Test - Versioni Semplificate
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## File Creati
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### Sistema di Addestramento
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- **analisys_01.py** - Versione semplificata per addestramento modelli
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- Query database semplificate
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- Solo 50 feature invece di 125
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- Parametri ridotti per velocità massima
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- Timeout di connessione ridotti
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### Sistema di Rilevamento
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- **detect_multi_02.py** - Versione semplificata per rilevamento DDoS
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- Compatibile con modelli di analisys_01.py
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- Stessa logica di feature engineering
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- Gestione anomalie semplificata
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## Comandi di Test
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### 1. Test Connessione Database
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```bash
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# Test addestramento
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python3 analisys_01.py --test
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# Test rilevamento (dopo aver addestrato i modelli)
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python3 detect_multi_02.py --debug
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```
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### 2. Addestramento Modelli
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```bash
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# Addestramento base (50k record max)
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python3 analisys_01.py --max-records 50000
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# Addestramento con meno record per test veloce
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python3 analisys_01.py --max-records 10000
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# Addestramento forzato (ignora timestamp)
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python3 analisys_01.py --force-training --max-records 20000
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# Addestramento con debug
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python3 analisys_01.py --debug --max-records 10000
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```
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### 3. Rilevamento DDoS
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```bash
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# Rilevamento singolo
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python3 detect_multi_02.py --batch-size 5000
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# Rilevamento con sensibilità alta (più anomalie)
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python3 detect_multi_02.py --sensibility 3 --batch-size 5000
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# Rilevamento con sensibilità bassa (meno anomalie)
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python3 detect_multi_02.py --sensibility 7 --batch-size 5000
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# Rilevamento in ciclo continuo
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python3 detect_multi_02.py --ciclo --pausa 30 --batch-size 5000
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# Rilevamento con debug
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python3 detect_multi_02.py --debug --batch-size 1000
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```
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## Sequenza di Test Completa
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### Passo 1: Test Connessione
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```bash
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python3 analisys_01.py --test
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```
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**Risultato atteso:** "Test SUPERATO"
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### Passo 2: Addestramento Veloce
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```bash
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python3 analisys_01.py --max-records 10000
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```
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**Risultato atteso:**
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- Estrazione dati in <30 secondi
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- Addestramento completato in <60 secondi
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- Modelli salvati in cartella `models/`
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### Passo 3: Verifica Modelli
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```bash
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ls -la models/
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```
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**File attesi:**
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- `isolation_forest.joblib`
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- `lof.joblib`
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- `svm.joblib`
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- `ensemble_weights.joblib`
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- `preprocessor.joblib`
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### Passo 4: Test Rilevamento
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```bash
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python3 detect_multi_02.py --batch-size 1000 --debug
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```
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**Risultato atteso:**
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- Caricamento modelli OK
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- Estrazione dati veloce
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- Rilevamento anomalie funzionante
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## Parametri Ottimizzati
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### analisys_01.py
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- `--max-records`: 10000-50000 (default: 50000)
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- `--force-training`: Per forzare riaddestramento
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- `--test`: Solo test connessione
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- `--debug`: Logging dettagliato
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### detect_multi_02.py
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- `--batch-size`: 1000-10000 (default: 10000)
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- `--sensibility`: 1-10 (default: 5)
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- 1 = massima sensibilità (più anomalie)
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- 10 = minima sensibilità (meno anomalie)
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- `--ciclo`: Esecuzione continua
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- `--pausa`: Secondi tra cicli (default: 60)
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- `--debug`: Logging dettagliato
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## Risoluzione Problemi
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### Errore "Database non raggiungibile"
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```bash
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# Verifica credenziali database
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export DB_USER=root
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export DB_PASSWORD=Hdgtejskjjc0-
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export DB_HOST=localhost
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export DB_DATABASE=LOG_MIKROTIK
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```
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### Errore "Modello non trovato"
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```bash
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# Prima esegui addestramento
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python3 analisys_01.py --force-training --max-records 10000
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```
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### Errore "Nessun dato estratto"
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```bash
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# Verifica tabella Esterna
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python3 analisys_01.py --test
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```
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### Performance lente
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```bash
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# Riduci batch size
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python3 analisys_01.py --max-records 5000
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python3 detect_multi_02.py --batch-size 1000
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```
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## Monitoraggio
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### File di Log
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- `analisys_debug.log` - Log addestramento
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- `detect_debug.log` - Log rilevamento
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### File di Stato
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- `models/last_training.txt` - Timestamp ultimo addestramento
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- `last_analyzed_id.txt` - Ultimo ID analizzato per rilevamento
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### Statistiche in Tempo Reale
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Durante l'esecuzione vengono mostrate:
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- Tempo trascorso
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- Record processati
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- Anomalie trovate
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- IP analizzati
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## Note Tecniche
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### Differenze dalle Versioni Originali
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1. **Query semplificate**: Niente filtri temporali complessi
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2. **Feature ridotte**: 50 invece di 125 per velocità
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3. **Parametri modelli ridotti**: Meno estimatori, campioni limitati
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4. **Timeout ridotti**: 15-30 secondi invece di 5 minuti
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5. **Gestione errori migliorata**: Fallback e recovery automatici
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### Compatibilità
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- **analisys_01.py** genera modelli compatibili con **detect_multi_02.py**
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- Stessa logica di feature engineering per consistenza
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- Formato file modelli standard joblib
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### Performance Attese
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- **Addestramento**: 1-3 minuti per 10k record
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- **Rilevamento**: 5-15 secondi per 1k record
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- **Memoria**: <1GB RAM utilizzata
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- **CPU**: Utilizzo moderato (2-4 core) |