Exploit for turboquant-monitoring-poc

## https://sploitus.com/exploit?id=7B661C75-C725-5080-BDFB-362B20C437D9
# TurboQuant x WhatAp Monitoring POC

[TurboQuant](https://arxiv.org/abs/2504.19874) 벡터 양자화 기술을 APM 모니터링 데이터에 적용하는 POC.

## 결과 문서

- [POC 결과 리포트 (웹)](https://devload.github.io/turboquant-poc/)
- [TurboQuant 논문 해설](https://devload.github.io/turboquant/)

## 4가지 시나리오

| 시나리오 | 데이터 규모 | 압축률 | 결과 |
|---------|-----------|--------|------|
| 이상 탐지 | 6,651 벡터 | 4.2x | 인위적 이상 3종 전부 탐지 |
| 시계열 압축 | 6,651 벡터 | 8.0x | MSE 0.005, 내적 오차 0.01 |
| 에러 시맨틱 검색 | 250 벡터 | 7.5x | 검색 정확도 100% |
| 패턴 매칭 | 6,643 윈도우 | 10.7x | 유사 과거 패턴 매칭 성공 |

## 실행 방법

### 1. whatapCli 빌드

```bash
cd /tmp && git clone https://github.com/devload/whatapCli.git
cd whatapCli && cargo build --release
```

### 2. WhatAp 로그인

```bash
whatap login -e  -p 
```

### 3. POC 실행

```bash
pip install numpy scipy
python3 turboquant_poc.py
```

## 파일 구조

```
turboquant_poc.py              # POC 전체 코드 (TurboQuant 구현 + 4개 시나리오)
whatap_cli_turboquant_poc.md   # POC 결과 리포트 (마크다운)
TurboQuant_WhatAp_POC.md      # POC 기획 문서
```

## 데이터 소스

- WhatAp Java APM Demo (pcode=5490)
- whatapCli MXQL로 24시간 데이터 10,000건 수집
- 메트릭: TPS, 응답시간, CPU, 활성TX, SQL, HTTPC, DBC (7차원)

## 참고

- 논문: [TurboQuant: Online Vector Quantization with Near-optimal Distortion Rate](https://arxiv.org/abs/2504.19874) (Google Research & DeepMind, 2025)
- whatapCli: [github.com/devload/whatapCli](https://github.com/devload/whatapCli)