AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

In meinem neuesten Projekt habe ich ein KI-angetriebener System für die Sicherheit und Event Management (SIEM) in Echtzeit entwickelt. Nutzung von Faltungsnetzwerken (CNN) , natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und fortschrittliche Infrastrukturkomponenten bietet eine robuste Sicherheitslösung, die Bedrohungen in Echtzeit erkennt, analysiert und auf Bedrohungen reagiert.

Technologien & Highlights:

• Modelle für maschinelles Lernen und KI : Ein CNN-basierter Intrusion Detection System (IDS) zum Erkennen und Klassifizieren von Netzwerkpaketen.
• NLP-Börsenwarnungen : Automatische, präzise Benachrichtigungen und Alarme, die klare Einblicke in den Sicherheitsstatus liefern.
• Echtzeitüberwachung : Systemmetriken (CPU, RAM, GPU), Netzwerkpakete und Ereignisprotokolle werden in einem modernen Armaturenbrett überwacht und visualisiert.
• Datenbankintegration zur Protokollierung und Analyse : Protokolle, Netzwerkdaten und Systemmetriken werden zur Analyse und Rückverfolgbarkeit gespeichert.
• Integration von GROQ-API : Fortgeschrittene KI-Analyse und Beratungsdienste unter Verwendung der leistungsstarken Verarbeitungsfunktionen von GRE, Analyse von Live-Daten und Netzwerkprotokollen für eine verbesserte Erkennung und Reaktion der Bedrohung.

Projekt UI : Das dynamische Dashboard ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Systemmetriken, Protokollen und Netzwerkereignissen. CPU-, Speicher- und Festplattennutzung werden in Live-Diagrammen angezeigt, während AI-generierte Warnungen in einem speziellen Chat-Bereich sichtbar sind. Flask Socketio wird verwendet, um Live -Daten an den Kunden zu streamen und die kontinuierliche Überwachung zu unterstützen.

Ziel und Vorteile : Dieses Projekt zielt darauf ab, Organisationen mit Echtzeit-Bedrohungserkennung zu unterstützen und sowohl automatisierte Antworten als auch umsetzbare Erkenntnisse durch einen KI-gesteuerten Siem-Betreiber zu liefern. Das System ist ideal für sicherheitsrelevante Umgebungen, in denen proaktive Reaktion auf Cyber-Bedrohungen von entscheidender Bedeutung ist. Die GROQ-Integration verbessert die Analysegeschwindigkeit und Entscheidungsfindung weiter und macht diese Siem-Lösung zu einem leistungsstarken Werkzeug für Cybersicherheitsoperationen.

AI-gesteuerte Siem-Echtzeitbetreiber mit GROQ-Integration

Überblick

Dieses Projekt ist ein SIEM-System (KI-angetanter Sicherheitsinformationen und Event Management), das für die Erkennung und Reaktion in Echtzeit bedroht ist. Mithilfe von Faltungsnetzwerken (CNN), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und der GROQ -API kann dieses System umsetzbare Einblicke in die Systemleistung, die Protokolle und die Netzwerkdaten in Echtzeit überwachen, analysieren und liefern.

Schlüsselmerkmale

• Intrusion Detection : Verwendet ein CNN-basiertes Modell zum Erkennen und Klassifizieren von Netzwerkpaketen als misstrauisch oder normal.
• GROQ-Integration : Nutzt die GROQ-API für Hochleistungsanalysen und KI-gesteuerte Entscheidungsfindung und liefert verbesserte Bedrohungskennlinien.
• Echtzeit-Systemmetriken : Monitore CPU, RAM, GPU-Nutzung und vieles mehr und Metriken auf einem Live-Dashboard anzeigen.
• NLP-Bemerkung Warnungen : bietet präzise, ​​umsetzbare Warnungen basierend auf Systemereignissen und Bedrohungsstufen.
• WebSocket-Support : Echtzeitdaten-Streaming für den Client mit Flask und Socket.io.
• Datenbankintegration : Speichert Protokolle, Netzwerkanforderungen und Systemmetriken in einer SQLite -Datenbank zur Rückverfolgbarkeit.

Installation

1. Klonen Sie das Repository :

   git clone https://github.com/Keyvanhardani/AI-Driven-SIEM-Realtime-Operator-with-Groq-Integration.git
   cd AI-Driven-SIEM-Operator

2. Abhängigkeiten installieren :

   pip install -r requirements.txt
   Install Ollama and Llama3.2

3. Konfigurieren Sie die GROQ -API :

   • Fügen Sie Ihren COQ -API -Schlüssel zu config.py hinzu:

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. Führen Sie die Anwendung aus :

   python app.py

Verwendung

• Zugriff auf das Dashboard : Navigieren Sie zu http://localhost:5000 um Systemmetriken, Protokolle und Netzwerkdaten anzuzeigen.
• Echtzeitüberwachung : Erhalten Sie Live-Metriken, Netzwerkaktivitäten und AI-generierte Warnungen in Echtzeit.
• Anpassbare API : Integrieren Sie sich in GRQ, um die Hochleistungs-AI-Analyse zu nutzen.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in der Lizenzdatei.