hsrodrigues/SOC-Threat-Intelligence-Dashboard
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一个模拟SOC运营过程的蓝队威胁情报仪表板项目,演示如何将SIEM原始日志通过数据仓库建模转化为可视化防御情报。
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# 🛡️ SOC 威胁情报仪表板(蓝队行动)
本项目模拟了一个真实的**安全运营中心(SOC)**运营过程,将 SIEM 的原始日志转化为防御情报。其重点是识别攻击模式、监控防火墙规则的效率,并优先响应关键事件。
## 🎯 安全挑战
在企业环境中,每秒会产生数千个警报。“噪音”会增加识别真实威胁的难度。构建此仪表板是为了让**蓝队**能够实时(24小时窗口)可视化监控 **SQL Injection**、**Brute Force** 和恶意软件的企图,从而实现协调响应。
## 🛠️ 技术栈与最佳实践
* **Python (Pandas/Numpy):** 模拟 5,000 条带有 IP 地理定位的安全日志。
* **MySQL Data Warehouse:** 采用 **Star Schema** 建模,以确保在海量日志下的高性能。
* **DevSecOps:** 通过环境变量(`.env`)实现凭证安全管理,确保数据库密码绝不在代码中暴露。
* **Power BI & 高级 DAX:** 开发拦截效率指标并进行时间序列分析。
## 📊 防御情报 KPI
1. **拦截效率比率:** 以百分比监控被防火墙自动中和的威胁。
2. **指纹分析:** 自动识别该时段内被利用最多的漏洞(例如:重点关注 SQL 注入攻击)。
3. **全球威胁热力图:** 攻击者 IP 的地理位置可视化,为 Geo-Blocking 规则提供支持。
4. **动态风险状态:** 一种基于事件严重程度定义基础设施警报级别(紧急、警戒、安全)的 DAX 算法。
## 🎨 界面与用户体验(暗色 SOC 风格)
设计遵循了 **Glassmorphism** 和 **Dark Mode** 原则,使用霓虹发光效果突出关键指标。刻意设计的对比度便于在 24/7 监控环境中进行阅读。
**技术说明:** 这是一个用于展示数据分析和网络安全技能的作品集项目。所有的 IP 和日志均是虚构的,由 Python 脚本生成。
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