niherhalder/Security_Monitoring_Dashboard

# 安全监控仪表盘 这是一个基于 Python 的网络安全监控与日志分析项目，旨在模拟轻量级的 SOC（安全运营中心）工作流，用于检测可疑活动、分析安全日志、生成仪表盘可视化以及创建自动化安全报告。 # 项目概述 **安全监控仪表盘** 是一个使用 Python 开发的网络安全自动化项目。 该项目模拟了一个基础的 SOC（安全运营中心）环境，通过分析系统日志来识别可疑活动、对事件严重程度进行分类、评估安全风险，并生成自动化监控报告。 该仪表盘还会生成图形化可视化，以便更好地理解安全事件和威胁模式。 本项目适用于： - 网络安全作品集项目 - SOC 分析师实践 - 威胁检测学习 - 日志分析自动化 - 安全监控模拟 - 检测工程基础 - Python 网络安全开发 # 功能 - 自动化安全日志分析 - 基于严重程度的事件分类 - 可疑活动检测 - 风险级别评估 - 仪表盘图表生成 - 饼图可视化 - 自动化安全报告生成 - SOC 风格的监控工作流 - 轻量级且对初学者友好的实现 - 支持截图文档记录 # 检测到的严重级别 系统检测并分析以下安全日志严重级别： - INFO - WARNING - ERROR - FAILED # 使用的技术 - Python - 文件处理 - 字符串处理 - 日志解析 - Matplotlib - 网络安全自动化 - 安全监控概念 # 项目结构 ``` Security_Monitoring_Dashboard/ │ ├── screenshots/ │ ├── project_folder.png │ ├── dashboard_chart_view.png │ ├── pie_chart_view.png │ ├── report_preview.png │ └── terminal_execution.png │ ├── dashboard.py ├── .gitignore ├── security_logs.txt ├── dashboard_report.txt ├── dashboard_chart.png ├── pie_chart.png ├── requirements.txt └── README.md ``` # 安装 使用以下命令安装所需的库： ``` pip install -r requirements.txt ``` # 运行项目 使用以下命令执行项目： ``` python dashboard.py ``` # 输出 该项目会自动生成： ``` dashboard_report.txt dashboard_chart.png pie_chart.png ``` # 生成的报告示例 ``` ===================================== Security Monitoring Dashboard Report ===================================== Generated: 2026-05-29 07:43:57 Total Logs Analyzed: 12 Total Issues Detected: 9 Severity Count: INFO: 3 WARNING: 3 ERROR: 4 FAILED: 2 Risk Summary: Risk Level: HIGH ``` # 检测场景示例 该仪表盘可以识别以下与安全相关的事件： - 多次登录失败尝试 - 未经授权的 SSH 访问尝试 - 恶意软件检测警报 - 高 CPU 使用率警告 - 数据库连接失败 - 远程登录拦截事件 - 可疑的 PowerShell 活动 - 异常系统行为指标 # 风险级别分类 该项目根据检测到的安全事件来评估系统的整体风险。 可能的分类包括： - LOW - MEDIUM - HIGH - CRITICAL # 仪表盘可视化 该项目为安全监控生成可视化分析。 ## 仪表盘柱状图 显示基于严重程度的日志事件数量。 ## 饼图可视化 显示检测到的安全事件的百分比分布。 # 截图 项目截图位于 `screenshots` 文件夹中。 包含的截图： - project_folder 结构 - Dashboard 图表可视化 - 饼图可视化 - 报告预览 - 终端执行 # 展示的网络安全概念 该项目演示了实用的网络安全概念，包括： - SOC（安全运营中心）工作流 - 安全日志监控 - 威胁检测基础 - 事件严重性分析 - 事件报告 - 安全自动化 - 检测工程基础知识 # 未来改进 计划中的未来增强功能： - 实时日志监控 - 实时仪表盘界面 - AI 驱动的威胁解释 - 电子邮件警报集成 - 威胁评分引擎 - SIEM 集成模拟 - CSV/XLSX 导出支持 - Flask/Django Web 仪表盘 - 机器学习异常检测 # 版本 当前版本：`v1.0` ## v1.0 功能 - 安全日志分析 - 严重程度统计 - 风险评估 - 仪表盘可视化 - 自动化报告生成 - 截图文档记录 # 作者 Niher Halder 网络安全工程师 | 威胁检测与安全自动化

标签：Python, 安全运营, 扫描框架, 无后门, 逆向工具