AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

ในโครงการล่าสุดของฉันฉันได้พัฒนา ระบบความปลอดภัยและการจัดการเหตุการณ์แบบเรียลไทม์และระบบการจัดการเหตุการณ์ (SIEM) การใช้ประโยชน์จาก เครือข่ายประสาท (CNN) , การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานขั้นสูงระบบนี้ให้โซลูชันความปลอดภัยที่แข็งแกร่งซึ่งตรวจจับการวิเคราะห์และตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบเรียลไทม์

เทคโนโลยีและไฮไลท์:

• โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและ AI : ระบบตรวจจับการบุกรุกแบบ CNN (IDS) สำหรับการตรวจจับและจำแนกแพ็คเก็ตเครือข่าย
• การแจ้งเตือนที่ใช้พลังงาน NLP : การแจ้งเตือนแบบอัตโนมัติ, การแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติและการเตือนภัยที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนเกี่ยวกับสถานะความปลอดภัย
• การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ : ตัวชี้วัดระบบ (CPU, RAM, GPU), แพ็คเก็ตเครือข่ายและบันทึกเหตุการณ์ได้รับการตรวจสอบและมองเห็นบนแผงควบคุมที่ทันสมัยที่สร้างขึ้นด้วย tailwind, chart.js, flask และ socket.io
• การรวมฐานข้อมูลสำหรับการบันทึกและการวิเคราะห์ : บันทึกข้อมูลเครือข่ายและตัวชี้วัดระบบจะถูกเก็บไว้สำหรับการวิเคราะห์และการตรวจสอบย้อนกลับ
• การรวม GROQ API : การวิเคราะห์ AI ที่ใช้พลังงานและบริการให้คำปรึกษาขั้นสูงโดยใช้ความสามารถในการประมวลผลที่ทรงพลังของ GROQ วิเคราะห์ข้อมูลสดและบันทึกเครือข่ายเพื่อการตรวจจับและตอบสนองการคุกคามที่ดีขึ้น

Project UI : แดชบอร์ดแบบไดนามิก ช่วยให้สามารถตรวจสอบตัวชี้วัดระบบบันทึกและเหตุการณ์เครือข่ายแบบเรียลไทม์ CPU, หน่วยความจำและการใช้ดิสก์จะปรากฏขึ้นผ่านชาร์ตสดในขณะที่การแจ้งเตือนที่สร้างขึ้นโดย Ai สามารถมองเห็นได้ในพื้นที่แชทเฉพาะ Flask Socketio ใช้ในการสตรีมข้อมูลสดไปยังไคลเอนต์สนับสนุนการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

วัตถุประสงค์และผลประโยชน์ : โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสนับสนุนองค์กรที่มีการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ให้ทั้งการตอบสนองอัตโนมัติและข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ผ่านผู้ประกอบการ SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบบเหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่ไวต่อความปลอดภัยซึ่งการตอบสนองเชิงรุกต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์เป็นสิ่งสำคัญ การรวม GROQ ช่วยเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์และการตัดสินใจทำให้โซลูชัน SIEM นี้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการดำเนินงานด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์

ผู้ให้บริการเรียลไทม์ SIEM ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กับการรวม GROQ

ภาพรวม

โครงการนี้เป็นระบบความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI และระบบการจัดการเหตุการณ์ (SIEM) ที่ออกแบบมาสำหรับการตรวจจับและตอบสนองการคุกคามแบบเรียลไทม์ การใช้ Neural Networks (CNN), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และ GROQ API ระบบนี้สามารถตรวจสอบวิเคราะห์และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของระบบบันทึกและข้อมูลเครือข่ายแบบเรียลไทม์

คุณสมบัติที่สำคัญ

• การตรวจจับการบุกรุก : ใช้โมเดลที่ใช้ CNN เพื่อตรวจจับและจำแนกแพ็คเก็ตเครือข่ายเป็นที่น่าสงสัยหรือปกติ
• การรวม GROQ : ใช้ประโยชน์จาก GROQ API สำหรับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสูงและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งส่งมอบความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้น
• ตัวชี้วัดระบบเรียลไทม์ : ตรวจสอบ CPU, RAM, การใช้งาน GPU และอื่น ๆ อีกมากมายแสดงตัวชี้วัดบนแผงควบคุมสด
• การแจ้งเตือน NLP-powered : ให้การแจ้งเตือนที่กระชับและดำเนินการได้ตามเหตุการณ์ของระบบและระดับการคุกคาม
• การสนับสนุน WebSocket : การสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ไปยังไคลเอนต์โดยใช้ Flask และ Socket.io
• การรวมฐานข้อมูล : เก็บบันทึกการร้องขอเครือข่ายและตัวชี้วัดระบบในฐานข้อมูล SQLite สำหรับการตรวจสอบย้อนกลับ

การติดตั้ง

1. โคลนที่เก็บ :

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

2. ติดตั้งการพึ่งพา :

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

3. กำหนดค่า GROQ API :

   • เพิ่มคีย์ GROQ API ของคุณลงใน config.py :

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. เรียกใช้แอปพลิเคชัน :

   python app.py

การใช้งาน

• เข้าถึงแดชบอร์ด : นำทางไปยัง http://localhost:5000 เพื่อดูตัวชี้วัดระบบบันทึกและข้อมูลเครือข่าย
• การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ : รับตัวชี้วัดสดกิจกรรมเครือข่ายและการแจ้งเตือนที่สร้างขึ้นโดย AI ในแบบเรียลไทม์
• API ที่ปรับแต่งได้ : รวมเข้ากับ GROQ เพื่อใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ AI ประสิทธิภาพสูง

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT ดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม