SaanviShah30/Log-Analysis-Threat-Detection

GitHub: SaanviShah30/Log-Analysis-Threat-Detection

该项目通过分析超过50,000条安全日志,利用ELK Stack技术检测暴力破解攻击等威胁,解决SOC环境中的威胁识别问题。

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# 日志分析与威胁检测 **奥尔巴尼大学 | 2025年10月 – 2025年12月** ## 这是什么项目? 在此项目中,我在一个模拟的安全运营中心(SOC)内分析了超过 50,000 条网络安全日志记录。我使用 Elasticsearch 存储和搜索日志,使用 Kibana 构建可视化仪表盘,并使用 Python 帮助处理数据。其目标是从数千行日志数据中找出隐藏的真实威胁——就像真实的 SOC 分析师每天所做的那样。 ## 我发现了什么? 我发现了在一天内尝试登录超过 500 次的 IP 地址,这是暴力破解攻击。我检测到凌晨 2 点到 4 点之间发生的异常流量,这是自动化攻击工具的常见迹象。我还发现了内部系统之间的移动模式,这表明存在横向移动——这是攻击者进入网络后采取的行动。 ## 我使用的工具 Elasticsearch · Kibana · Kibana Lens · Python ## 此项目展示的技能 SOC 运营 · 威胁搜寻 · 日志分析 · SIEM 工具 · Kibana 仪表盘构建 · 异常检测 · 威胁情报 ## 完整项目代码 这是一个小组项目。完整的代码和文件在这里: https://github.com/aflarafeek03-max/Log-Analysis-and-Threat-Detection
标签:AMSI绕过, BurpSuite集成, Elasticsearch, ELK Stack, OISF, PE 加载器, Python, 仪表板构建, 威胁情报, 威胁检测, 安全信息与事件管理, 安全运营中心, 开发者工具, 异常检测, 搜索引擎爬取, 无后门, 日志可视化, 日志管理, 暴力破解攻击, 横向移动, 深度包检测, 编程规范, 网络安全, 网络安全分析, 网络映射, 越狱测试, 逆向工具, 速率限制, 隐私保护