AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

在我的最新项目中，我开发了一个AI驱动的实时安全信息和事件管理（SIEM）系统。利用卷积神经网络（CNN） ，自然语言处理（NLP）和高级基础架构组件，该系统提供了强大的安全解决方案，可实时检测，分析和对威胁进行实时响应。

技术和亮点：

• 机器学习与AI模型：用于检测和分类网络数据包的基于CNN的入侵检测系统（IDS）。
• NLP驱动的警报：自动化，简明的通知和警报，可清楚了解安全状态。
• 实时监视：系统指标（CPU，RAM，GPU），网络数据包和事件日志在使用Tailwind，Chart.js，Blask和Socket.io的现代仪表板上进行监视和可视化。
• 用于记录和分析的数据库集成：日志，网络数据和系统指标存储以进行分析和可追溯性。
• GROQ API集成：使用GROQ强大的处理功能，分析实时数据和网络日志以改善威胁检测和响应的高级AI驱动分析和咨询服务。

项目UI ：动态仪表板可以实时监视系统指标，日志和网络事件。 CPU，内存和磁盘用法通过实时图表显示，而AI生成的警报在专用的聊天区域中可见。 Blask socketio用于将实时数据传输到客户端，以支持连续监视。

目标与好处：该项目旨在为实时威胁检测提供支持组织，通过AI-DRIENS SIEM操作员提供自动响应和可行的见解。该系统是对安全敏感环境的理想选择，在这种环境中，对网络威胁的积极反应至关重要。 GROQ集成进一步增强了分析速度和决策，使该SIEM解决方案成为网络安全操作中的强大工具。

AI驱动的SIEM实时操作员与GROQ集成

概述

该项目是AI驱动的安全信息和事件管理（SIEM）系统，旨在实时威胁检测和响应。使用卷积神经网络（CNN），自然语言处理（NLP）和GROQ API，该系统可以实时监视，分析和提供有关系统性能，日志和网络数据的可行见解。

关键功能

• 入侵检测：使用基于CNN的模型来检测和将网络数据包分类为可疑或正常。
• GROQ集成：利用GROQ API进行高性能分析和AI驱动的决策，从而提供了增强的威胁检测能力。
• 实时系统指标：监视CPU，RAM，GPU使用等，在实时仪表板上显示指标。
• NLP驱动的警报：根据系统事件和威胁级别提供简洁，可操作的警报。
• WebSocket支持：使用Blask和Socket.io实时数据流到客户端。
• 数据库集成：将日志，网络请求和系统指标存储在SQLite数据库中，以进行可追溯性。

安装

1. 克隆存储库：

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

2. 安装依赖项：

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

3. 配置GROQ API ：

   • 将您的GROQ API密钥添加到config.py ：

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. 运行应用程序：

   python app.py

用法

• 访问仪表板：导航到http://localhost:5000查看系统指标，日志和网络数据。
• 实时监控：实时接收实时指标，网络活动和AI生成的警报。
• 可自定义的API ：与GROQ集成以利用高性能AI分析。

执照

该项目已根据MIT许可获得许可。有关更多信息，请参见许可证文件。