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NetWatch-AI/README.md

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🤖 NetWatch AI - Bot de Surveillance Réseau Intelligent

Projet complet de surveillance réseau avec IA, détection d'OS, identification de fabricants et dashboard web moderne.

Version Python License

📦 Contenu du Projet

Scripts Principaux

  • network_ai_bot.py - Bot principal de scan réseau avec IA
  • mac_vendor_db.py - Module de détection de fabricants (base OUI IEEE)
  • web_dashboard.py - Dashboard web avec interface moderne
  • nmap_os_detector.py - Module optionnel pour détection OS avancée avec nmap

Fichiers de Configuration

  • ports_config.txt - Configuration des 73+ ports à scanner (auto-chargé)
  • config.example.json - Exemple de configuration avancée
  • requirements.txt - Dépendances Python

Scripts Utilitaires

  • install.sh - Script d'installation automatique
  • demo.py - Démonstration du bot sans scan réel

Interface Web

  • templates/dashboard.html - Interface HTML du dashboard
  • static/css/dashboard.css - Design cybersécurité/tech noir
  • static/js/dashboard.js - Logique frontend complète

Documentation

  • README.md - Ce fichier (vue d'ensemble)
  • QUICKSTART.md - Guide de démarrage rapide
  • WEB_DASHBOARD_GUIDE.md - Guide du dashboard web
  • OUI_DATABASE_GUIDE.md - Guide d'utilisation de la base OUI
  • PORT_SCAN_GUIDE.md - Guide du scan de ports
  • OS_DETECTION_GUIDE.md - Guide de détection d'OS
  • TIMEOUT_FIX.md - Résolution des problèmes de timeout

🚀 Installation Rapide

Méthode 1 : Installation Automatique (Recommandé)

# 1. Extraire l'archive
tar -xzf netwatch-complete-project.tar.gz
cd netwatch-complete-project/

# 2. Lancer l'installation automatique
bash install.sh

Le script va :

  • ✅ Vérifier Python 3
  • ✅ Installer les dépendances
  • ✅ Installer et démarrer Ollama
  • ✅ Télécharger le modèle IA
  • ✅ Configurer les permissions

Méthode 2 : Installation Manuelle

# 1. Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt --break-system-packages

# 2. Installer Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama serve

# 3. Télécharger un modèle IA
ollama pull llama3.2

# 4. (Optionnel) Télécharger la base OUI
wget https://standards-oui.ieee.org/oui/oui.txt

🎯 Utilisation

1. Scan Simple

python3 network_ai_bot.py

Résultat :

🌐 Réseau détecté: 192.168.1.0/24
✅ Configuration ports chargée: 73 ports depuis ports_config.txt
✅ Base MAC Vendor chargée (30456 fabricants)

🔍 Scan du réseau 192.168.1.0/24...
  ✅ 192.168.1.1      router              [Network Device]  (TP-Link Corp.)        Ports: 80/HTTP, 443/HTTPS
  ✅ 192.168.1.10     proxmox             [Linux/Unix]      (Dell Inc.)            Ports: 22/SSH, 8006/Proxmox-Web, 8086/InfluxDB
  ✅ 192.168.1.25     iphone-jean         [iOS]             (Apple, Inc.)          
✅ Scan terminé: 3 appareil(s) trouvé(s)

🧠 ANALYSE IA EN COURS...
   .................................

📊 État général :
Votre réseau compte 3 appareils : 1 routeur TP-Link, 1 serveur Proxmox Dell, et 1 iPhone.

⚠️ Points d'attention :
Proxmox expose les ports 8006 et 8086 - vérifiez la sécurité.

💡 Recommandations :
Activez l'authentification forte sur l'interface Proxmox.

2. Dashboard Web

python3 web_dashboard.py

Accédez à : http://localhost:5000

Fonctionnalités :

  • 📊 Vue d'ensemble en temps réel
  • 💻 Liste de tous les appareils
  • 📈 Graphiques et analytics
  • 🤖 Chat IA interactif
  • ⚙️ Configuration

3. Mode Interactif (Chat IA)

python3 network_ai_bot.py --interactive

Posez des questions :

  • "Quels appareils Windows sont connectés ?"
  • "Y a-t-il des ports suspects ouverts ?"
  • "Identifie les appareils par fabricant"

4. Monitoring Continu

# Scan toutes les 5 minutes
python3 network_ai_bot.py --continuous --interval 300

🔧 Configuration

Fichiers Auto-Chargés

Le bot charge automatiquement ces fichiers s'ils existent :

  1. ports_config.txt - Ports à scanner (73 ports par défaut)
  2. oui.txt - Base IEEE des fabricants MAC (30 000+ entrées)

Pas besoin de les spécifier en ligne de commande !

Options de Ligne de Commande

# Réseau spécifique
python3 network_ai_bot.py --network 10.0.0.0/24

# Modèle IA différent
python3 network_ai_bot.py --model mistral

# Config ports personnalisée
python3 network_ai_bot.py --ports-config my_ports.txt

# Mode continu
python3 network_ai_bot.py --continuous --interval 600

Personnalisation des Ports

Éditez ports_config.txt pour ajouter vos ports :

# Mes services
8086 = InfluxDB/Proxmox
9000 = Portainer
3000 = Grafana

📊 Fonctionnalités Principales

✅ Détection Multi-Niveau

  1. Scan Réseau

    • Détection automatique du réseau local
    • Scan parallèle rapide (50 threads)
    • Détection IP, Hostname, MAC

  2. Détection OS (4 méthodes)

    • Analyse TTL (Linux/Windows/Network Device)
    • Banner Grabbing (SSH, HTTP)
    • Pattern Hostname
    • Fabricant MAC (via base OUI)

  3. Identification Fabricant

    • Base IEEE OUI complète (30 000+ fabricants)
    • Apple, Samsung, Dell, HP, Cisco, TP-Link, etc.
    • Cache JSON pour chargement ultra-rapide

  4. Scan de Ports

    • 73+ ports par défaut
    • Proxmox (8006, 8086)
    • Docker, Kubernetes, Monitoring
    • Bases de données, Web, Windows, etc.

🧠 Analyse IA

  • Génération de rapports en langage naturel
  • Détection de changements (nouveaux/déconnectés)
  • Recommandations de sécurité
  • Chat interactif pour questions

💾 Base de Données

  • SQLite pour historique complet
  • Suivi des appareils dans le temps
  • Statistiques et évolution
  • Export CSV

🌐 Dashboard Web

  • Design moderne cybersécurité
  • 5 vues : Dashboard, Appareils, Analytics, IA Chat, Paramètres
  • Graphiques Chart.js
  • Auto-scan configurable
  • API REST complète

📁 Structure du Projet

netwatch-complete-project/
├── network_ai_bot.py          # Bot principal ⭐
├── mac_vendor_db.py            # Détection fabricants
├── web_dashboard.py            # Dashboard web 🌐
├── nmap_os_detector.py         # Détection OS avancée
├── demo.py                     # Démonstration
│
├── ports_config.txt            # Config ports (auto-chargé)
├── config.example.json         # Config avancée
├── requirements.txt            # Dépendances Python
├── install.sh                  # Installation auto
│
├── templates/
│   └── dashboard.html          # Interface web
├── static/
│   ├── css/
│   │   └── dashboard.css       # Design
│   └── js/
│       └── dashboard.js        # Logique frontend
│
└── Documentation/
    ├── README.md               # Ce fichier
    ├── QUICKSTART.md           # Démarrage rapide
    ├── WEB_DASHBOARD_GUIDE.md  # Guide dashboard
    ├── OUI_DATABASE_GUIDE.md   # Guide base OUI
    ├── PORT_SCAN_GUIDE.md      # Guide ports
    ├── OS_DETECTION_GUIDE.md   # Guide détection OS
    └── TIMEOUT_FIX.md          # Résolution timeout

🎓 Guides Détaillés

Pour Débuter

  • 📖 QUICKSTART.md - Installation et premiers scans en 5 minutes

Fonctionnalités Avancées

  • 🌐 WEB_DASHBOARD_GUIDE.md - Tout sur le dashboard web
  • 🏷️ OUI_DATABASE_GUIDE.md - Utiliser la base de fabricants
  • 🔍 PORT_SCAN_GUIDE.md - Scanner vos ports personnalisés
  • 🖥️ OS_DETECTION_GUIDE.md - Méthodes de détection d'OS

Dépannage

  • ⏱️ TIMEOUT_FIX.md - Résoudre les problèmes de timeout Ollama

🔒 Sécurité & Permissions

Linux

# Option 1 : Exécuter avec sudo
sudo python3 network_ai_bot.py

# Option 2 : Donner les permissions (permanent)
sudo setcap cap_net_raw+ep $(which python3)

macOS

sudo python3 network_ai_bot.py

Windows

Exécutez PowerShell ou CMD en tant qu'Administrateur.

🎯 Cas d'Usage

1. Audit Réseau

# Scan complet avec rapport IA
python3 network_ai_bot.py > audit_$(date +%Y%m%d).txt

2. Monitoring Serveurs

# Surveillance continue
python3 network_ai_bot.py --continuous --interval 300

3. Détection Intrusions

# Dashboard web avec alertes
python3 web_dashboard.py
# Activer auto-scan dans l'interface

4. Inventaire Matériel

# Export CSV des appareils
# Via le dashboard : Appareils → Exporter CSV

🚀 Performance

Ressources Recommandées

  • CPU : 4+ cœurs (votre i9 12 cœurs est parfait ✅)
  • RAM : 8-16 Go
  • Stockage : ~500 MB (scripts + cache + DB)

Vitesse de Scan

  • Scan rapide (9 ports) : ~2-5s par appareil
  • Scan complet (73 ports) : ~10-20s par appareil
  • Réseau /24 (254 IPs) : ~2-5 minutes

Modèles IA

Modèle RAM Vitesse Qualité
llama3.2:1b 2 GB ⚡⚡⚡ ⭐⭐⭐
llama3.2 3 GB ⚡⚡ ⭐⭐⭐⭐
mistral 5 GB ⚡ ⭐⭐⭐⭐⭐

🛠️ Dépendances

Python (requirements.txt)

requests>=2.31.0
flask>=3.0.0
flask-cors>=4.0.0

Système

  • Ollama - Moteur IA local
  • Python 3.8+
  • arp - Détection MAC (préinstallé Linux/macOS)
  • ping - Test connectivité (préinstallé)

Optionnel

  • nmap - Détection OS avancée
  • oui.txt - Base fabricants IEEE (auto-téléchargeable)

📝 Exemples d'Utilisation

Exemple 1 : Premier Scan

$ python3 network_ai_bot.py

🌐 Réseau détecté: 192.168.1.0/24
✅ Configuration ports chargée: 73 ports
✅ Base MAC Vendor chargée (30456 fabricants)

🔍 Scan du réseau 192.168.1.0/24...
  ✅ 192.168.1.1      livebox             [Network Device]  (Sagemcom SAS)         Ports: 80/HTTP
  ✅ 192.168.1.10     nas-synology        [Linux/Unix]      (Synology Inc.)        Ports: 22/SSH, 5000/Web, 5001/HTTPS
  ✅ 192.168.1.50     rpi-homeassistant   [Linux]           (Raspberry Pi)         Ports: 22/SSH, 8123/Home-Assistant
✅ Scan terminé: 3 appareil(s) trouvé(s)

Exemple 2 : Chat IA

$ python3 network_ai_bot.py --interactive

💬 MODE INTERACTIF
Posez des questions sur votre réseau (tapez 'exit' pour quitter)

🔹 Votre question: Quels appareils ont des ports web ouverts ?

🤔 Réflexion...

🤖 Réponse:
Deux appareils ont des ports web ouverts :
1. La Livebox (192.168.1.1) - port 80 (HTTP)
2. Le NAS Synology (192.168.1.10) - ports 5000 (HTTP) et 5001 (HTTPS)

Le Raspberry Pi exécute Home Assistant sur le port 8123.

Exemple 3 : Dashboard Web

$ python3 web_dashboard.py

============================================================
🌐 DASHBOARD WEB - BOT AI DE SURVEILLANCE RÉSEAU
============================================================

📡 Serveur démarré sur: http://localhost:5000
🔗 Accédez au dashboard: http://localhost:5000

Appuyez sur Ctrl+C pour arrêter
============================================================

❓ FAQ

Q: Pourquoi certains appareils ne sont pas détectés ?

R: Vérifiez :

  • Que vous êtes sur le bon réseau
  • Les permissions (sudo sur Linux)
  • Que le pare-feu n'est pas actif
  • Que les appareils répondent au ping

Q: Comment ajouter mes propres ports ?

R: Éditez ports_config.txt :

9999 = Mon-Service

Q: Ollama ne démarre pas ?

R:

# Vérifier l'installation
ollama --version

# Redémarrer
pkill ollama
ollama serve

Q: La détection de fabricant ne fonctionne pas ?

R: Téléchargez la base OUI :

wget https://standards-oui.ieee.org/oui/oui.txt

Q: Comment accéder au dashboard depuis une autre machine ?

R: Le serveur écoute sur 0.0.0.0:5000

Accédez via : http://IP_DU_SERVEUR:5000

🤝 Contribution

Ce projet est open source. Améliorations bienvenues !

Idées de fonctionnalités :

  • Notifications push/email
  • Détection d'anomalies ML
  • Scan de vulnérabilités
  • Intégration MQTT
  • Export Grafana
  • Mode WiFi sniffer

📄 Licence

MIT License - Libre d'utilisation et modification

🙏 Remerciements

  • IEEE - Base OUI des fabricants MAC
  • Ollama - Moteur IA local
  • Flask - Framework web Python
  • Chart.js - Graphiques JavaScript

📞 Support

Pour toute question :

  1. Consultez les guides dans /Documentation
  2. Vérifiez la section FAQ ci-dessus
  3. Testez avec demo.py pour valider l'installation

NetWatch AI - Surveillance Réseau Intelligente 🤖🔍

Détection complète • Analyse IA • Dashboard moderne

Créé avec ❤️ pour la sécurité réseau

🎉 Démarrage Immédiat

# Installation complète en 3 commandes
bash install.sh
ollama pull llama3.2
python3 network_ai_bot.py

C'est parti ! 🚀

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