Lucas RayanandClaude Sonnet 5
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Acauã: Network Detection & Threat Hunting, heuristic analysis over a rolling 7-day window using deterministic math (time series, graph theory, information theory) instead of opaque ML models. Third product in the Ciberfauna ecosystem, alongside Guará and Sabiá. Follows the ecosystem's established conventions: OpenWolf project memory, bilingual PT-BR/EN docs and UI, Gitea Actions CI/CD on the same self-hosted runners, Conventional Commits, SemVer, logo and productName handling, MIT OR Apache-2.0 licensing. Architecture decision (made with the project owner after a dedicated consultation, not the original blueprint's suggested stack): Rust throughout, not Python/FastAPI/React. Most of the statistics (Bowley skew, MADM, Shannon entropy, PCR, Z-score, novel-edge detection, pivot chains) reduces to SQL over an embedded DuckDB/Parquet store; only the spectral analysis and graph centrality need host-language code, and both have workable Rust crates. Documented in full, including six corrections to the original blueprint's math (Rayleigh/Schuster instead of a degenerate Lomb-Scargle over bare timestamps, an explicit sentinel for Bowley skew's Q3=Q1 case, Jensen-Shannon instead of unbounded KL, a dedicated long-connection detector, JA4 vs. JA4+ licensing caution, deterministic per-alert evidence), in docs/architecture.md. Skeleton only: crates/acaua-core has the four detection pillars, fusion, storage, zeek log parsing and the updater as typed stubs that compile and return a clear "skeleton" status rather than real detection logic — that is separate, future work. crates/acaua-cli has serve/analyze/doctor/update. apps/gui is a minimal Tauri shell. Also already includes the one-click desktop self-update mechanism shared with Guará and Sabiá (AppImage/.deb/Windows installer), even with no release published yet, for consistency across the ecosystem. No Gitea repository exists for this project yet; this is a local-only commit. Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01VAyr8d7HuAdUGB6aA5xmDD
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# Interface
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[English](../interface.md) · **Português**
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A interface é um app HTML/CSS/JS vanilla embutido no binário `acaua` e carregado
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pelo shell Tauri. Não há etapa de build de frontend nem runtime React/Next.js.
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Esta página descreve o shell `0.1.0`; não é um tour de screenshots, porque as
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telas de detecção ainda não têm nada real para mostrar.
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## Layout
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- **Barra lateral:** marca, navegação, estado da conexão, versão e checagem de
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atualização.
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- **Visão geral:** aviso de escopo, aviso de uso autorizado e os quatro cards dos
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pilares.
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- **Análise:** campo de caminho do dataset, botão analisar, atualizar e saída
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JSON bruta.
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- **Alertas:** estado vazio explicando que o motor de detecção chega em spec
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futura.
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- **Configurações:** idioma e tema, guardados localmente.
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## Idioma
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O texto-fonte é em português. O `i18n.js` aplica as strings em inglês de
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`i18n-en.js` em tempo de execução e persiste a escolha no `localStorage`. `Auto`
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segue o idioma do navegador/sistema. A checagem
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`node scripts/check-ui-i18n.mjs` falha quando uma string visível em português não
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tem par em inglês.
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## Tema
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`Auto`, claro e escuro. `Auto` segue `prefers-color-scheme`. A escolha fica
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guardada localmente; nenhuma preferência sai da máquina.
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## Estado da conexão
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O rodapé consulta `/api/health` e mostra um de:
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- **Conectando…:** a primeira requisição ainda não terminou.
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- **Serviço local ativo:** `/api/health` respondeu.
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- **Serviço indisponível:** a requisição falhou; o shell continua utilizável para
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configurações.
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O shell Tauri poderá apontar para um daemon local ou um `serve` remoto em versão
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futura. Em `0.1.0` ele usa a API local.
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## Tela de análise
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`Analisar` envia o caminho para `/api/analyze` e imprime a resposta JSON. O
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esqueleto valida o caminho e devolve um relatório stub. Ele não lê registros Zeek
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e não renderiza pontuações. Falhas aparecem como texto, nunca como estado vazio
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silencioso.
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## Tela de alertas
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A lista está vazia de propósito. Uma linha futura de alerta vai mostrar pilar,
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pontuação, timestamp e link para o registro de evidência. A evidência precisa
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incluir entradas, valores intermediários, sentinelas, pesos e versão do código;
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pontuação sozinha não basta.
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## Acessibilidade
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- A navegação usa botões reais e `aria-label`.
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- O diálogo de configurações usa `<dialog>` com título rotulado.
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- Mudanças de estado usam texto, não só cor.
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## Limitações
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- Sem screenshots reais: as telas são shells.
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- Sem detalhe de alerta, gráficos ou navegador de dataset ainda.
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- Sem autenticação: a UI assume daemon em loopback.
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- O app desktop não se auto-atualiza; ele só informa a versão disponível.
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