AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

Dalam proyek terbaru saya, saya mengembangkan sistem Informasi Keamanan dan Manajemen Keamanan (SIEM) yang bertenaga AI . Leveraging Convolutional Neural Networks (CNN) , Natural Language Processing (NLP) , dan komponen infrastruktur canggih, sistem ini memberikan solusi keamanan yang kuat yang mendeteksi, menganalisis, dan menanggapi ancaman secara real-time.

Teknologi & Sorotan:

• Model Pembelajaran Mesin & AI : Sistem Deteksi Intrusi Berbasis CNN (IDS) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan paket jaringan.
• Peringatan bertenaga NLP : pemberitahuan otomatis, ringkas dan alarm yang memberikan wawasan yang jelas tentang status keamanan.
• Pemantauan real-time : Metrik sistem (CPU, RAM, GPU), paket jaringan, dan log acara dipantau dan divisualisasikan pada dasbor modern yang dibangun dengan tailwind, chart.js, flask, dan socket.io.
• Integrasi basis data untuk pencatatan dan analisis : Log, data jaringan, dan metrik sistem disimpan untuk analisis dan keterlacakan.
• Integrasi API GROQ : Analisis AI-bertenaga AI dan layanan penasehat menggunakan kemampuan pemrosesan yang kuat dari GROQ, menganalisis data langsung dan log jaringan untuk peningkatan deteksi dan respons ancaman.

Project UI : Dasbor dinamis memungkinkan pemantauan waktu nyata dari metrik sistem, log, dan acara jaringan. CPU, memori, dan penggunaan disk ditampilkan melalui bagan langsung, sementara peringatan yang dihasilkan AI terlihat di area obrolan khusus. Flask Socketio digunakan untuk mengalirkan data langsung ke klien, mendukung pemantauan berkelanjutan.

Tujuan & Manfaat : Proyek ini bertujuan untuk mendukung organisasi dengan deteksi ancaman waktu nyata, memberikan tanggapan otomatis dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti melalui operator SIEM yang digerakkan oleh AI. Sistem ini ideal untuk lingkungan yang sensitif terhadap keamanan, di mana respons proaktif terhadap ancaman dunia maya sangat penting. Integrasi GROQ lebih lanjut meningkatkan kecepatan analisis dan pengambilan keputusan, menjadikan solusi SIEM ini sebagai alat yang kuat dalam operasi keamanan siber.

Operator Realtime SIEM yang digerakkan AI dengan Integrasi GROQ

Ringkasan

Proyek ini adalah sistem Informasi Keamanan dan Manajemen Acara (SIEM) bertenaga AI yang dirancang untuk deteksi dan respons ancaman waktu nyata. Menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN), Natural Language Processing (NLP), dan GROQ API, sistem ini dapat memantau, menganalisis, dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang kinerja sistem, log, dan data jaringan secara real time.

Fitur utama

• Deteksi intrusi : Menggunakan model berbasis CNN untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan paket jaringan sebagai hal yang mencurigakan atau normal.
• Integrasi GROQ : Memanfaatkan API GROQ untuk analisis kinerja tinggi dan pengambilan keputusan yang digerakkan oleh AI, memberikan kemampuan deteksi ancaman yang ditingkatkan.
• Metrik sistem real-time : Monitor CPU, RAM, penggunaan GPU, dan banyak lagi, menampilkan metrik di dasbor langsung.
• Lansiran bertenaga NLP : Menyediakan peringatan yang ringkas dan dapat ditindaklanjuti berdasarkan peristiwa sistem dan tingkat ancaman.
• Dukungan WebSocket : Streaming data waktu-nyata ke klien menggunakan flask dan socket.io.
• Integrasi Basis Data : Menyimpan log, permintaan jaringan, dan metrik sistem dalam database SQLite untuk keterlacakan.

Instalasi

1. Klon Repositori :

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

2. Instal dependensi :

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

3. Konfigurasikan API GROQ :

   • Tambahkan tombol API GROQ Anda ke config.py :

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. Jalankan aplikasi :

   python app.py

Penggunaan

• Akses dasbor : Navigasikan ke http://localhost:5000 untuk melihat metrik sistem, log, dan data jaringan.
• Pemantauan real-time : Terima metrik langsung, aktivitas jaringan, dan peringatan yang dihasilkan AI secara real-time.
• API yang dapat disesuaikan : Integrasi dengan GROQ untuk memanfaatkan analisis AI berkinerja tinggi.

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah lisensi MIT. Lihat file lisensi untuk informasi lebih lanjut.