Anamika-aa/Real-Time-Cyber-Attack-Prediction-in-On-Premise-Using-Machine-Learning

# 基于机器学习的实时网络攻击预测 ## 项目概述 本项目使用机器学习和 Wazuh SIEM 日志，在本地环境中实时检测和预测网络攻击。 ## 功能 - 实时威胁检测 - 使用 Wazuh SIEM 进行日志分析 - 基于机器学习的攻击预测 - 异常检测 - 针对安全事件生成告警 ## 使用的技术 - Python - 机器学习 - Wazuh SIEM - Random Forest - JSON - Jupyter Notebook ## 项目文件 - ml_wazuh.py - predict.py - Wazuh_SIEM_RandomForest.py - Wazuh_SIEM_RandomForest.ipynb - alerts.json ## 未来改进 - 仪表盘可视化 - SOC 告警优先级排序 - 威胁情报集成 ## 作者 Anamika Suresh

标签：AMSI绕过, Apex, Homebrew安装, NoSQL, Python, 威胁检测, 异常检测, 无后门, 机器学习, 网络安全, 逆向工具, 隐私保护