AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

No meu projeto mais recente, desenvolvi um sistema de informações de segurança e gerenciamento de eventos (SIEM) movido a IA . Alavancando redes neurais convolucionais (CNN) , processamento de linguagem natural (PNL) e componentes avançados de infraestrutura, esse sistema fornece uma solução de segurança robusta que detecta, analisa e responde a ameaças em tempo real.

Tecnologias e destaques:

• MACHEREND APRENDENDO E MODELOS AI : Um sistema de detecção de intrusões baseado em CNN (IDS) para detectar e classificar pacotes de rede.
• Alertas movidos a NLP : notificações e alarmes automatizados e concisos que fornecem informações claras sobre os status de segurança.
• Monitoramento em tempo real : métricas do sistema (CPU, RAM, GPU), pacotes de rede e logs de eventos são monitorados e visualizados em um painel moderno construído com o vento de cauda, ​​Chart.js, Flask e Socket.io.
• Integração do banco de dados para registro e análise : logs, dados de rede e métricas do sistema são armazenados para análise e rastreabilidade.
• Integração da API GROQ : Análise avançada de AI e serviços de consultoria usando os poderosos recursos de processamento da GROQ, analisando dados ao vivo e logs de rede para melhorar a detecção e a resposta de ameaças.

UI do projeto : o painel dinâmico permite o monitoramento em tempo real das métricas do sistema, logs e eventos de rede. A CPU, a memória e o uso de disco são exibidos através de gráficos ao vivo, enquanto alertas gerados pela IA são visíveis em uma área de bate-papo dedicada. O Flask Socketio é usado para transmitir dados ao vivo para o cliente, suportando o monitoramento contínuo.

Objetivo e benefícios : Este projeto visa apoiar organizações com detecção de ameaças em tempo real, fornecendo respostas automatizadas e informações acionáveis ​​por meio de um operador SIEM acionado por IA. O sistema é ideal para ambientes sensíveis à segurança, onde a resposta proativa a ameaças cibernéticas é crítica. A integração do GROQ aprimora ainda mais a velocidade da análise e a tomada de decisões, tornando essa solução SIEM uma ferramenta poderosa nas operações de segurança cibernética.

Operador em tempo real do SIEM, acionado por IA, com integração Groq

Visão geral

Este projeto é um sistema de informações de segurança e gerenciamento de eventos (SIEM), projetado para detecção e resposta de ameaças em tempo real. Usando redes neurais convolucionais (CNN), processamento de linguagem natural (PNL) e API GROQ, esse sistema pode monitorar, analisar e fornecer informações acionáveis ​​sobre o desempenho do sistema, logs e dados de rede em tempo real.

Principais recursos

• Detecção de intrusão : usa um modelo baseado em CNN para detectar e classificar pacotes de rede como suspeitos ou normais.
• Integração do GROQ : Aproveita a API GROQ para análise de alto desempenho e tomada de decisão orientada pela IA, oferecendo recursos aprimorados de detecção de ameaças.
• Métricas de sistema em tempo real : monitora a CPU, RAM, uso da GPU e muito mais, exibindo métricas em um painel ao vivo.
• Alertas movidos a NLP : fornece alertas concisos e acionáveis ​​com base em eventos do sistema e níveis de ameaças.
• Suporte do WebSocket : transmissão de dados em tempo real para o cliente usando o Flask e o Socket.io.
• Integração do banco de dados : armazena logs, solicitações de rede e métricas do sistema em um banco de dados SQLite para rastreabilidade.

Instalação

1. Clone o repositório :

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

2. Instale dependências :

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

3. Configurar API Groq :

   • Adicione sua tecla API Groq para config.py :

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. Execute o aplicativo :

   python app.py

Uso

• Acesse o painel : navegue para http://localhost:5000 para visualizar as métricas do sistema, logs e dados de rede.
• Monitoramento em tempo real : receba métricas ao vivo, atividade de rede e alertas gerados pela IA em tempo real.
• API personalizável : integra ao GROQ para aproveitar a análise de IA de alto desempenho.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença do MIT. Consulte o arquivo de licença para obter mais informações.