AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

En mi último proyecto, desarrollé un sistema de información de seguridad y gestión de eventos (SIEM) con AI con motor REAL . Aprovechando las redes neuronales convolucionales (CNN) , el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y los componentes avanzados de infraestructura, este sistema proporciona una solución de seguridad robusta que detecta, analiza y responde a las amenazas en tiempo real.

Tecnologías y aspectos destacados:

• Modelos de aprendizaje automático y AI : un sistema de detección de intrusos (IDS) basado en CNN para detectar y clasificar los paquetes de red.
• Alertas con PNL : notificaciones y alarmas automatizadas y concisas que proporcionan información clara sobre los estados de seguridad.
• Monitoreo en tiempo real : las métricas del sistema (CPU, RAM, GPU), los paquetes de red y los registros de eventos se monitorizan y visualizan en un tablero moderno construido con viento de cola, chart.js, frask y socket.io.
• Integración de la base de datos para el registro y el análisis : los registros, los datos de la red y las métricas del sistema se almacenan para el análisis y la trazabilidad.
• Integración de API Groq : análisis avanzados de análisis y asesoramiento con alimentación de IA utilizando las potentes capacidades de procesamiento de Groq, analizando datos en vivo y registros de red para mejorar la detección y respuesta de amenazas.

UI del proyecto : el tablero dinámico permite el monitoreo en tiempo real de las métricas del sistema, los registros y los eventos de red. La CPU, la memoria y el uso de disco se muestran a través de gráficos en vivo, mientras que las alertas generadas por IA son visibles en un área de chat dedicada. Flask Socketio se utiliza para transmitir datos en vivo al cliente, admitiendo el monitoreo continuo.

Objetivo y beneficios : este proyecto tiene como objetivo apoyar a las organizaciones con detección de amenazas en tiempo real, proporcionando respuestas automatizadas y ideas procesables a través de un operador SIEM basado en AI. El sistema es ideal para entornos sensibles a la seguridad, donde la respuesta proactiva a las amenazas cibernéticas es crítica. La integración de Groq mejora aún más la velocidad del análisis y la toma de decisiones, lo que hace que esta solución SIEM sea una herramienta poderosa en las operaciones de ciberseguridad.

Operador de tiempo real de SIEM dirigido por AI con integración Groq

Descripción general

Este proyecto es un sistema de información de seguridad y gestión de eventos (SIEM) alimentado por IA diseñado para la detección y respuesta de amenazas en tiempo real. Utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la API Groq, este sistema puede monitorear, analizar y proporcionar información procesable sobre el rendimiento del sistema, los registros y los datos de red en tiempo real.

Características clave

• Detección de intrusos : utiliza un modelo basado en CNN para detectar y clasificar los paquetes de red como sospechosos o normales.
• Integración de Groq : aprovecha la API Groq para el análisis de alto rendimiento y la toma de decisiones impulsada por la IA, que ofrecen capacidades de detección de amenazas mejoradas.
• Métricas del sistema en tiempo real : CPU de monitores, RAM, uso de GPU y más, mostrando métricas en un tablero en vivo.
• Alertas con PNL : proporciona alertas concisas y procesables basadas en eventos del sistema y niveles de amenazas.
• Soporte de WebSocket : transmisión de datos en tiempo real al cliente usando Flask y Socket.io.
• Integración de la base de datos : los registros de almacenamiento, las solicitudes de red y las métricas del sistema en una base de datos SQLite para la trazabilidad.

Instalación

1. Clon el repositorio :

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

2. Instalar dependencias :

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

3. Configurar API Groq :

   • Agregue su tecla API Groq a config.py :

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. Ejecute la aplicación :

   python app.py

Uso

• Acceda al tablero : navegue a http://localhost:5000 para ver métricas del sistema, registros y datos de red.
• Monitoreo en tiempo real : reciba métricas en vivo, actividad de red y alertas generadas por IA en tiempo real.
• API personalizable : integrarse con Groq para aprovechar el análisis de IA de alto rendimiento.

Licencia

Este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT. Consulte el archivo de licencia para obtener más información.