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# 🤖 NetWatch AI - Bot de Surveillance Réseau Intelligent
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**Projet complet de surveillance réseau avec IA, détection d'OS, identification de fabricants et dashboard web moderne.**
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## 📦 Contenu du Projet
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### Scripts Principaux
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- **`network_ai_bot.py`** - Bot principal de scan réseau avec IA
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- **`mac_vendor_db.py`** - Module de détection de fabricants (base OUI IEEE)
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- **`web_dashboard.py`** - Dashboard web avec interface moderne
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- **`nmap_os_detector.py`** - Module optionnel pour détection OS avancée avec nmap
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### Fichiers de Configuration
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- **`ports_config.txt`** - Configuration des 73+ ports à scanner (auto-chargé)
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- **`config.example.json`** - Exemple de configuration avancée
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- **`requirements.txt`** - Dépendances Python
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### Scripts Utilitaires
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- **`install.sh`** - Script d'installation automatique
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- **`demo.py`** - Démonstration du bot sans scan réel
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### Interface Web
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- **`templates/dashboard.html`** - Interface HTML du dashboard
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- **`static/css/dashboard.css`** - Design cybersécurité/tech noir
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- **`static/js/dashboard.js`** - Logique frontend complète
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### Documentation
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- **`README.md`** - Ce fichier (vue d'ensemble)
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- **`QUICKSTART.md`** - Guide de démarrage rapide
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- **`WEB_DASHBOARD_GUIDE.md`** - Guide du dashboard web
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- **`OUI_DATABASE_GUIDE.md`** - Guide d'utilisation de la base OUI
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- **`PORT_SCAN_GUIDE.md`** - Guide du scan de ports
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- **`OS_DETECTION_GUIDE.md`** - Guide de détection d'OS
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- **`TIMEOUT_FIX.md`** - Résolution des problèmes de timeout
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## 🚀 Installation Rapide
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### Méthode 1 : Installation Automatique (Recommandé)
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```bash
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# 1. Extraire l'archive
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tar -xzf netwatch-complete-project.tar.gz
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cd netwatch-complete-project/
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# 2. Lancer l'installation automatique
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bash install.sh
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```
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Le script va :
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- ✅ Vérifier Python 3
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- ✅ Installer les dépendances
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- ✅ Installer et démarrer Ollama
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- ✅ Télécharger le modèle IA
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- ✅ Configurer les permissions
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### Méthode 2 : Installation Manuelle
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```bash
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# 1. Installer les dépendances
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pip install -r requirements.txt --break-system-packages
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# 2. Installer Ollama
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curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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ollama serve
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# 3. Télécharger un modèle IA
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ollama pull llama3.2
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# 4. (Optionnel) Télécharger la base OUI
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wget https://standards-oui.ieee.org/oui/oui.txt
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```
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## 🎯 Utilisation
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### 1. Scan Simple
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```bash
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python3 network_ai_bot.py
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```
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**Résultat :**
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```
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🌐 Réseau détecté: 192.168.1.0/24
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✅ Configuration ports chargée: 73 ports depuis ports_config.txt
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✅ Base MAC Vendor chargée (30456 fabricants)
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🔍 Scan du réseau 192.168.1.0/24...
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✅ 192.168.1.1 router [Network Device] (TP-Link Corp.) Ports: 80/HTTP, 443/HTTPS
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✅ 192.168.1.10 proxmox [Linux/Unix] (Dell Inc.) Ports: 22/SSH, 8006/Proxmox-Web, 8086/InfluxDB
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✅ 192.168.1.25 iphone-jean [iOS] (Apple, Inc.)
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✅ Scan terminé: 3 appareil(s) trouvé(s)
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🧠 ANALYSE IA EN COURS...
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.................................
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📊 État général :
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Votre réseau compte 3 appareils : 1 routeur TP-Link, 1 serveur Proxmox Dell, et 1 iPhone.
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⚠️ Points d'attention :
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Proxmox expose les ports 8006 et 8086 - vérifiez la sécurité.
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💡 Recommandations :
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Activez l'authentification forte sur l'interface Proxmox.
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```
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### 2. Dashboard Web
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```bash
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python3 web_dashboard.py
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```
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Accédez à : **http://localhost:5000**
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**Fonctionnalités :**
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- 📊 Vue d'ensemble en temps réel
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- 💻 Liste de tous les appareils
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- 📈 Graphiques et analytics
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- 🤖 Chat IA interactif
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- ⚙️ Configuration
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### 3. Mode Interactif (Chat IA)
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```bash
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python3 network_ai_bot.py --interactive
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```
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Posez des questions :
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- "Quels appareils Windows sont connectés ?"
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- "Y a-t-il des ports suspects ouverts ?"
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- "Identifie les appareils par fabricant"
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### 4. Monitoring Continu
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```bash
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# Scan toutes les 5 minutes
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python3 network_ai_bot.py --continuous --interval 300
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```
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## 🔧 Configuration
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### Fichiers Auto-Chargés
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Le bot charge **automatiquement** ces fichiers s'ils existent :
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1. **`ports_config.txt`** - Ports à scanner (73 ports par défaut)
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2. **`oui.txt`** - Base IEEE des fabricants MAC (30 000+ entrées)
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**Pas besoin de les spécifier en ligne de commande !**
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### Options de Ligne de Commande
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```bash
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# Réseau spécifique
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python3 network_ai_bot.py --network 10.0.0.0/24
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# Modèle IA différent
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python3 network_ai_bot.py --model mistral
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# Config ports personnalisée
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python3 network_ai_bot.py --ports-config my_ports.txt
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# Mode continu
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python3 network_ai_bot.py --continuous --interval 600
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```
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### Personnalisation des Ports
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Éditez `ports_config.txt` pour ajouter vos ports :
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# Mes services
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8086 = InfluxDB/Proxmox
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9000 = Portainer
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3000 = Grafana
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## 📊 Fonctionnalités Principales
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### ✅ Détection Multi-Niveau
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1. **Scan Réseau**
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- Détection automatique du réseau local
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- Scan parallèle rapide (50 threads)
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- Détection IP, Hostname, MAC
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2. **Détection OS (4 méthodes)**
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- Analyse TTL (Linux/Windows/Network Device)
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- Banner Grabbing (SSH, HTTP)
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- Pattern Hostname
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- Fabricant MAC (via base OUI)
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3. **Identification Fabricant**
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- Base IEEE OUI complète (30 000+ fabricants)
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- Apple, Samsung, Dell, HP, Cisco, TP-Link, etc.
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- Cache JSON pour chargement ultra-rapide
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4. **Scan de Ports**
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- 73+ ports par défaut
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- Proxmox (8006, 8086)
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- Docker, Kubernetes, Monitoring
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- Bases de données, Web, Windows, etc.
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### 🧠 Analyse IA
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- **Génération de rapports** en langage naturel
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- **Détection de changements** (nouveaux/déconnectés)
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- **Recommandations de sécurité**
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- **Chat interactif** pour questions
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### 💾 Base de Données
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- **SQLite** pour historique complet
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- Suivi des appareils dans le temps
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- Statistiques et évolution
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- Export CSV
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### 🌐 Dashboard Web
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- **Design moderne** cybersécurité
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- **5 vues** : Dashboard, Appareils, Analytics, IA Chat, Paramètres
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- **Graphiques** Chart.js
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- **Auto-scan** configurable
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- **API REST** complète
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## 📁 Structure du Projet
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netwatch-complete-project/
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├── network_ai_bot.py # Bot principal ⭐
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├── mac_vendor_db.py # Détection fabricants
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├── web_dashboard.py # Dashboard web 🌐
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├── nmap_os_detector.py # Détection OS avancée
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├── demo.py # Démonstration
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├── ports_config.txt # Config ports (auto-chargé)
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├── config.example.json # Config avancée
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├── requirements.txt # Dépendances Python
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├── install.sh # Installation auto
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│
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├── templates/
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│ └── dashboard.html # Interface web
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├── static/
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│ ├── css/
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│ │ └── dashboard.css # Design
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│ └── js/
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│ └── dashboard.js # Logique frontend
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└── Documentation/
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├── README.md # Ce fichier
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├── QUICKSTART.md # Démarrage rapide
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├── WEB_DASHBOARD_GUIDE.md # Guide dashboard
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├── OUI_DATABASE_GUIDE.md # Guide base OUI
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├── PORT_SCAN_GUIDE.md # Guide ports
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├── OS_DETECTION_GUIDE.md # Guide détection OS
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└── TIMEOUT_FIX.md # Résolution timeout
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## 🎓 Guides Détaillés
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### Pour Débuter
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- 📖 **QUICKSTART.md** - Installation et premiers scans en 5 minutes
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### Fonctionnalités Avancées
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- 🌐 **WEB_DASHBOARD_GUIDE.md** - Tout sur le dashboard web
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- 🏷️ **OUI_DATABASE_GUIDE.md** - Utiliser la base de fabricants
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- 🔍 **PORT_SCAN_GUIDE.md** - Scanner vos ports personnalisés
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- 🖥️ **OS_DETECTION_GUIDE.md** - Méthodes de détection d'OS
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### Dépannage
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- ⏱️ **TIMEOUT_FIX.md** - Résoudre les problèmes de timeout Ollama
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## 🔒 Sécurité & Permissions
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### Linux
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```bash
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# Option 1 : Exécuter avec sudo
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sudo python3 network_ai_bot.py
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# Option 2 : Donner les permissions (permanent)
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sudo setcap cap_net_raw+ep $(which python3)
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### macOS
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```bash
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sudo python3 network_ai_bot.py
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```
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### Windows
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Exécutez PowerShell ou CMD en tant qu'**Administrateur**.
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## 🎯 Cas d'Usage
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### 1. Audit Réseau
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```bash
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# Scan complet avec rapport IA
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python3 network_ai_bot.py > audit_$(date +%Y%m%d).txt
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### 2. Monitoring Serveurs
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```bash
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# Surveillance continue
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python3 network_ai_bot.py --continuous --interval 300
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```
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### 3. Détection Intrusions
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```bash
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# Dashboard web avec alertes
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python3 web_dashboard.py
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# Activer auto-scan dans l'interface
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```
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### 4. Inventaire Matériel
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```bash
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# Export CSV des appareils
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# Via le dashboard : Appareils → Exporter CSV
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```
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## 🚀 Performance
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### Ressources Recommandées
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- **CPU** : 4+ cœurs (votre i9 12 cœurs est parfait ✅)
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- **RAM** : 8-16 Go
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- **Stockage** : ~500 MB (scripts + cache + DB)
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### Vitesse de Scan
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- **Scan rapide** (9 ports) : ~2-5s par appareil
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- **Scan complet** (73 ports) : ~10-20s par appareil
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- **Réseau /24** (254 IPs) : ~2-5 minutes
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### Modèles IA
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| Modèle | RAM | Vitesse | Qualité |
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|--------|-----|---------|---------|
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| llama3.2:1b | 2 GB | ⚡⚡⚡ | ⭐⭐⭐ |
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| llama3.2 | 3 GB | ⚡⚡ | ⭐⭐⭐⭐ |
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| mistral | 5 GB | ⚡ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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## 🛠️ Dépendances
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### Python (requirements.txt)
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requests>=2.31.0
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flask>=3.0.0
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flask-cors>=4.0.0
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```
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### Système
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- **Ollama** - Moteur IA local
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- **Python 3.8+**
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- **arp** - Détection MAC (préinstallé Linux/macOS)
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- **ping** - Test connectivité (préinstallé)
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### Optionnel
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- **nmap** - Détection OS avancée
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- **oui.txt** - Base fabricants IEEE (auto-téléchargeable)
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## 📝 Exemples d'Utilisation
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### Exemple 1 : Premier Scan
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```bash
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$ python3 network_ai_bot.py
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🌐 Réseau détecté: 192.168.1.0/24
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✅ Configuration ports chargée: 73 ports
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✅ Base MAC Vendor chargée (30456 fabricants)
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🔍 Scan du réseau 192.168.1.0/24...
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✅ 192.168.1.1 livebox [Network Device] (Sagemcom SAS) Ports: 80/HTTP
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✅ 192.168.1.10 nas-synology [Linux/Unix] (Synology Inc.) Ports: 22/SSH, 5000/Web, 5001/HTTPS
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✅ 192.168.1.50 rpi-homeassistant [Linux] (Raspberry Pi) Ports: 22/SSH, 8123/Home-Assistant
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✅ Scan terminé: 3 appareil(s) trouvé(s)
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```
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### Exemple 2 : Chat IA
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```bash
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$ python3 network_ai_bot.py --interactive
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💬 MODE INTERACTIF
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Posez des questions sur votre réseau (tapez 'exit' pour quitter)
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🔹 Votre question: Quels appareils ont des ports web ouverts ?
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🤔 Réflexion...
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🤖 Réponse:
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Deux appareils ont des ports web ouverts :
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1. La Livebox (192.168.1.1) - port 80 (HTTP)
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2. Le NAS Synology (192.168.1.10) - ports 5000 (HTTP) et 5001 (HTTPS)
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|
Le Raspberry Pi exécute Home Assistant sur le port 8123.
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```
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### Exemple 3 : Dashboard Web
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```bash
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$ python3 web_dashboard.py
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🌐 DASHBOARD WEB - BOT AI DE SURVEILLANCE RÉSEAU
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📡 Serveur démarré sur: http://localhost:5000
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🔗 Accédez au dashboard: http://localhost:5000
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Appuyez sur Ctrl+C pour arrêter
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## ❓ FAQ
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### Q: Pourquoi certains appareils ne sont pas détectés ?
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**R:** Vérifiez :
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- Que vous êtes sur le bon réseau
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- Les permissions (sudo sur Linux)
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- Que le pare-feu n'est pas actif
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- Que les appareils répondent au ping
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### Q: Comment ajouter mes propres ports ?
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**R:** Éditez `ports_config.txt` :
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9999 = Mon-Service
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### Q: Ollama ne démarre pas ?
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**R:**
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```bash
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# Vérifier l'installation
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ollama --version
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# Redémarrer
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pkill ollama
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ollama serve
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### Q: La détection de fabricant ne fonctionne pas ?
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**R:** Téléchargez la base OUI :
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```bash
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wget https://standards-oui.ieee.org/oui/oui.txt
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### Q: Comment accéder au dashboard depuis une autre machine ?
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**R:** Le serveur écoute sur `0.0.0.0:5000`
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Accédez via : `http://IP_DU_SERVEUR:5000`
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## 🤝 Contribution
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Ce projet est open source. Améliorations bienvenues !
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**Idées de fonctionnalités :**
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- [ ] Notifications push/email
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- [ ] Détection d'anomalies ML
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- [ ] Scan de vulnérabilités
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- [ ] Intégration MQTT
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- [ ] Export Grafana
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- [ ] Mode WiFi sniffer
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## 📄 Licence
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MIT License - Libre d'utilisation et modification
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## 🙏 Remerciements
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- **IEEE** - Base OUI des fabricants MAC
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- **Ollama** - Moteur IA local
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- **Flask** - Framework web Python
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- **Chart.js** - Graphiques JavaScript
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## 📞 Support
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Pour toute question :
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1. Consultez les guides dans `/Documentation`
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2. Vérifiez la section FAQ ci-dessus
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3. Testez avec `demo.py` pour valider l'installation
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**NetWatch AI - Surveillance Réseau Intelligente** 🤖🔍
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*Détection complète • Analyse IA • Dashboard moderne*
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**Créé avec ❤️ pour la sécurité réseau**
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## 🎉 Démarrage Immédiat
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```bash
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# Installation complète en 3 commandes
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bash install.sh
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ollama pull llama3.2
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python3 network_ai_bot.py
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**C'est parti ! 🚀**
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Reference in New Issue
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