AI Driven SIEM Realtime Operator with Groq Integration

在我的最新項目中，我開發了一個AI驅動的實時安全信息和事件管理（SIEM）系統。利用卷積神經網絡（CNN） ，自然語言處理（NLP）和高級基礎架構組件，該系統提供了強大的安全解決方案，可實時檢測，分析和對威脅進行實時響應。

技術和亮點：

• 機器學習與AI模型：用於檢測和分類網絡數據包的基於CNN的入侵檢測系統（IDS）。
• NLP驅動的警報：自動化，簡明的通知和警報，可清楚了解安全狀態。
• 實時監視：系統指標（CPU，RAM，GPU），網絡數據包和事件日誌在使用Tailwind，Chart.js，Blask和Socket.io的現代儀表板上進行監視和可視化。
• 用於記錄和分析的數據庫集成：日誌，網絡數據和系統指標存儲以進行分析和可追溯性。
• GROQ API集成：使用GROQ強大的處理功能，分析實時數據和網絡日誌以改善威脅檢測和響應的高級AI驅動分析和諮詢服務。

項目UI ：動態儀表板可以實時監視系統指標，日誌和網絡事件。 CPU，內存和磁盤用法通過實時圖表顯示，而AI生成的警報在專用的聊天區域中可見。 Blask socketio用於將實時數據傳輸到客戶端，以支持連續監視。

目標與好處：該項目旨在為實時威脅檢測提供支持組織，通過AI-DRIENS SIEM操作員提供自動響應和可行的見解。該系統是對安全敏感環境的理想選擇，在這種環境中，對網絡威脅的積極反應至關重要。 GROQ集成進一步增強了分析速度和決策，使該SIEM解決方案成為網絡安全操作中的強大工具。

AI驅動的SIEM實時操作員與GROQ集成

概述

該項目是AI驅動的安全信息和事件管理（SIEM）系統，旨在實時威脅檢測和響應。使用卷積神經網絡（CNN），自然語言處理（NLP）和GROQ API，該系統可以實時監視，分析和提供有關係統性能，日誌和網絡數據的可行見解。

關鍵功能

• 入侵檢測：使用基於CNN的模型來檢測和將網絡數據包分類為可疑或正常。
• GROQ集成：利用GROQ API進行高性能分析和AI驅動的決策，從而提供了增強的威脅檢測能力。
• 實時系統指標：監視CPU，RAM，GPU使用等，在實時儀表板上顯示指標。
• NLP驅動的警報：根據系統事件和威脅級別提供簡潔，可操作的警報。
• WebSocket支持：使用Blask和Socket.io實時數據流到客戶端。
• 數據庫集成：將日誌，網絡請求和系統指標存儲在SQLite數據庫中，以進行可追溯性。

安裝

1. 克隆存儲庫：

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

2. 安裝依賴項：

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

3. 配置GROQ API ：

   • 將您的GROQ API密鑰添加到config.py ：

    GROQ_API_KEY = "your_groq_api_key"

4. 運行應用程序：

   python app.py

用法

• 訪問儀表板：導航到http://localhost:5000查看系統指標，日誌和網絡數據。
• 實時監控：實時接收實時指標，網絡活動和AI生成的警報。
• 可自定義的API ：與GROQ集成以利用高性能AI分析。

執照

該項目已根據MIT許可獲得許可。有關更多信息，請參見許可證文件。