AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

私の最新のプロジェクトでは、 AIを搭載したリアルタイムセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムを開発しました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 、自然言語処理（NLP） 、および高度なインフラストラクチャコンポーネントを活用するこのシステムは、脅威をリアルタイムで検出、分析、および応答する堅牢なセキュリティソリューションを提供します。

テクノロジーとハイライト：

• 機械学習およびAIモデル：ネットワークパケットを検出および分類するためのCNNベースの侵入検知システム（IDS）。
• NLP搭載アラート：セキュリティステータスに関する明確な洞察を提供する自動化された簡潔な通知とアラーム。
• リアルタイム監視：システムメトリック（CPU、RAM、GPU）、ネットワークパケット、およびイベントログは、Tailwind、Chart.JS、Flask、およびSocket.ioで構築された最新のダッシュボードで監視および視覚化されます。
• ロギングと分析のためのデータベース統合：ログ、ネットワークデータ、およびシステムメトリックは、分析とトレーサビリティのために保存されます。
• GROQ API統合：GROQの強力な処理機能を使用した高度なAI搭載の分析とアドバイザリーサービス、ライブデータとネットワークログの分析により、脅威の検出と応答が改善されました。

プロジェクトUI ：動的ダッシュボードにより、システムメトリック、ログ、ネットワークイベントのリアルタイム監視が可能になります。 CPU、メモリ、およびディスクの使用はライブチャートを介して表示されますが、AIに生成されたアラートは専用のチャットエリアで表示されます。 Flask Socketioは、ライブデータをクライアントにストリーミングするために使用され、継続的な監視をサポートします。

目的と利点：このプロジェクトは、リアルタイムの脅威検出を備えた組織をサポートすることを目的としており、AI駆動型のSIEMオペレーターを通じて自動化された応答と実用的な洞察の両方を提供します。このシステムは、サイバー脅威に対する積極的な対応が重要なセキュリティに敏感な環境に最適です。 GROQ統合は、分析の速度と意思決定をさらに強化し、このSIEMソリューションをサイバーセキュリティ運用の強力なツールにします。

GROQ統合を備えたAI駆動型のSIEMリアルタイムオペレーター

概要

このプロジェクトは、リアルタイムの脅威の検出と対応のために設計されたAI搭載のセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムです。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、自然言語処理（NLP）、およびGROQ APIを使用して、このシステムは、システムのパフォーマンス、ログ、およびネットワークデータに関する実用的な洞察をリアルタイムで監視、分析、および実用的な洞察を提供できます。

重要な機能

• 侵入検出：CNNベースのモデルを使用して、ネットワークパケットを疑わしいものまたは正常として検出および分類します。
• GROQ統合：高性能分析とAI駆動型の意思決定のためにGROQ APIを活用して、強化された脅威検出機能を提供します。
• リアルタイムシステムメトリック：CPU、RAM、GPU使用などを監視し、ライブダッシュボードにメトリックを表示します。
• NLP駆動のアラート：システムイベントと脅威レベルに基づいて、簡潔で実用的なアラートを提供します。
• WebSocketのサポート：FlaskとSocket.ioを使用してクライアントにリアルタイムデータストリーミング。
• データベース統合：トレーサビリティのためのSQLiteデータベースにログ、ネットワークリクエスト、およびシステムメトリックを保存します。

インストール

1. リポジトリをクローンします：

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

2. 依存関係をインストールします：

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

3. GROQ APIを構成します：

   • groq apiキーをconfig.pyに追加します：

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. アプリケーションを実行します：

   python app.py

使用法

• ダッシュボードへのアクセス： http://localhost:5000に移動して、システムメトリック、ログ、およびネットワークデータを表示します。
• リアルタイム監視：ライブメトリック、ネットワークアクティビティ、およびAIに生成されたアラートをリアルタイムで受け取ります。
• カスタマイズ可能なAPI ：GROQと統合して、高性能AI分析を活用します。

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。