AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

В моем последнем проекте я разработал систему управления информацией и управлением безопасностью и событиями в режиме реального времени (SIEM) в реальном времени . Используя сверточные нейронные сети (CNN) , обработку естественного языка (NLP) и передовые компоненты инфраструктуры, эта система обеспечивает надежное решение безопасности, которое обнаруживает, анализирует и реагирует на угрозы в режиме реального времени.

Технологии и основные моменты:

• Модели машинного обучения и ИИ : система обнаружения вторжений на основе CNN (IDS) для обнаружения и классификации сетевых пакетов.
• Оповещения о НЛП : автоматизированные, краткие уведомления и тревоги, которые дают четкое представление о статусах безопасности.
• Мониторинг в режиме реального времени : системные метрики (процессор, оперативная память, графический процессор), сетевые пакеты и журналы событий контролируются и визуализируются на современной приборной панели, построенной с Tailwind, chart.js, Flask и Socket.io.
• Интеграция базы данных для ведения журнала и анализа : журналы, сетевые данные и системные метрики хранятся для анализа и отслеживания.
• Интеграция API GROQ : передовые анализы AI и консультативные услуги с использованием мощных возможностей обработки GROQ, анализа живых данных и сетевых журналов для улучшения обнаружения угроз и ответа.

Project UI : Динамическая панель инструментов обеспечивает мониторинг системных метрик, журналов и сетевых событий в режиме реального времени. Использование процессора, памяти и диска отображается через живые графики, в то время как в специальной области чата видны оповещения, сгенерированные AI. Flask Socketio используется для потоковой передачи данных к клиенту, поддерживая непрерывный мониторинг.

Цель и преимущества : этот проект направлен на поддержку организаций с обнаружением угроз в реальном времени, предоставляя как автоматизированные ответы, так и действенные идеи через оператора SIEM, управляемого AI. Система идеально подходит для чувствительной к безопасности сред, где упреждающая реакция на киберугрозы имеет решающее значение. Интеграция GROQ еще больше повышает скорость анализа и принятие решений, что делает это решение SIEM мощным инструментом в операциях кибербезопасности.

Оператор SIEM в реальном времени, управляемый AI с интеграцией Groq

Обзор

Этот проект представляет собой систему управления информацией и управлением безопасности (SIEM) на основе AI (SIEM), предназначенная для обнаружения и реагирования угроз в реальном времени. Используя сверточные нейронные сети (CNN), обработку естественного языка (NLP) и API GROQ, эта система может отслеживать, анализировать и предоставлять действенную информацию о производительности системы, журналах и сетевых данных в режиме реального времени.

Ключевые функции

• Обнаружение вторжений : использует модель на основе CNN для обнаружения и классификации сетевых пакетов как подозрительных или нормальных.
• Интеграция GROQ : использует API GROQ для высокоэффективного анализа и принятия решений, управляемых AI, обеспечивая расширенные возможности обнаружения угроз.
• Метрики системы в реальном времени : контролирует процессор, оперативную память, использование графического процессора и многое другое, отображая метрики на живой панели панели.
• Оповещения о НЛП : обеспечивает краткие, действенные оповещения, основанные на системных событиях и уровнях угроз.
• Поддержка WebSocket : потоковая передача данных в реальном времени для клиента с использованием Flask и Socket.io.
• Интеграция базы данных : хранит журналы, сетевые запросы и системные метрики в базе данных SQLite для отслеживания.

Установка

1. Клонировать репозиторий :

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

2. Установить зависимости :

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

3. Настройте Groq API :

   • Добавьте свой клавиша API Groq в config.py :

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. Запустите приложение :

   python app.py

Использование

• Доступ к панели панели : перейдите к http://localhost:5000 для просмотра системных метрик, журналов и сетевых данных.
• Мониторинг в режиме реального времени : получение живых метрик, сетевой активности и сгенерированных AI-оповещений в режиме реального времени.
• Настраиваемый API : интегрируйте с GROQ для использования высокопроизводительного анализа ИИ.

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии MIT. См. Файл лицензии для получения дополнительной информации.