Junaid-1972/AI-Driven-Log-Analyser

# AI-Driven-Log-Analyser 本项目展示了安全运营中心 (SOC) 自动化的深度发展。这是一个基于 AI 的网络安全日志分析智能体，能够自动化执行异常检测并生成专业的 SOC 报告。该工具旨在支持 NIST CSF 的检测/响应以及 ISO 27001 附录 A.5 和 A.8，帮助安全团队高效地将原始日志转化为可操作的情报。 # 网络安全日志分析 AI Agent 开发 **项目报告** **报告日期：** 2026年7月14日 **编写人：** Junaid ## 执行摘要 我们成功开发并演示了一个使用 Python 构建的功能完备的 AI 驱动网络安全日志分析 agent。该应用程序允许用户上传日志文件（CSV 格式），自动执行异常和威胁分析，并生成专业的 SOC 风格报告。 尽管在库安装和环境配置的初始设置中遇到了一些挑战，但演示展示了端到端的完整功能。该 agent 利用 LLM 能力（通过 OpenRouter）提供关于可疑用户活动、拒绝的操作、异常协议和潜在威胁的可操作性洞察。 ## 项目目标 - 构建一个用户友好的 Web 界面，用于上传和分析网络安全日志。 - 集成 AI/LLM，以智能检测异常、可疑行为和潜在威胁。 - 生成结构化的 SOC（安全运营中心）报告，总结关键发现。 - 支持常见的网络安全用例：日志分析、威胁检测、IP 调查和活动总结。 **[截图：执行摘要与目标]** ## 技术实现 - **前端：** Streamlit - **后端：** Python 3.12，包含 pandas、streamlit、crewai 等核心库，并通过 OpenRouter API 集成 LLM。 - **数据处理：** 包含网络流量、IP 地址、端口、协议、操作和用户详情的 CSV 日志文件。 - **AI 层：** 使用 OpenRouter API 进行基于 LLM 的分析和报告生成。 **[截图：VS Code 编辑器中的完整 Python 脚本]** ## 开发过程与挑战 1. **初始设置** - 编写并审查了脚本。 - 遇到了多个 Python 环境问题（Python 3.14 兼容性问题，通过使用 Python 3.12 解决）。 2. **库安装** - 通过终端安装了所需的包。 - 某些包需要额外的依赖项。 3. **API 配置** - OpenRouter API 密钥配置（通过 `.env` 文件加载）。 - 通过修正路径和拼写错误，解决了初始导入和命令错误。 4. **应用程序启动** - 命令：`streamlit run Buildings.py` - 本地服务器在 `http://localhost:8501` 成功启动。 **[截图：显示 Streamlit 服务器启动的终端输出]** ## 演示流程与结果 ### 第一步：应用程序界面 - 界面整洁，标题为 **“JUNAID AI Agent for Cybersecurity Use Cases”**。 - 包含用于上传日志的文件上传区域。 **[截图：Junaid AI Agent Web 界面全貌]** ### 第二步：日志上传 - 成功上传了示例日志文件（`company_h_logs.csv`）。 **[截图：日志文件上传成功界面]** ### 第三步：执行分析 - 提交了分析提示词。 - AI agent 处理了数据并生成了一份综合报告。 **[截图：分析执行与 Agent 发现]** ### 示例报告的关键发现（2026年6月24日） **[截图：生成的 SOC 报告 – 关键发现与概述]** **[截图：生成的 SOC 报告 – 威胁与建议]** ## 成就与影响 - **功能完备的原型：** 成功地从代码过渡到交互式 Web 应用，再到可操作的安全报告。 - **实用价值：** 自动化繁琐的日志分析，帮助 SOC 分析师专注于高优先级的威胁。 - **可扩展性：** 框架支持更多用例（威胁检测、IP 调查、活动总结）。 ## 经验教训 - 环境一致性（Python 版本、虚拟环境）对于依赖管理至关重要。 - 妥善处理 `.env` 中的 API 密钥可以防止运行时错误。 ## 结论 此 AI Agent 项目为智能网络安全助手奠定了坚实的基础。成功的演示——从克服设置障碍到交付精美的 SOC 风格报告——突显了技术能力和实际解决问题的能力。 该项目有效地将传统的日志分析与现代 AI 能力连接起来，为现实世界中的安全运营提供了巨大的潜力。 **[截图：最终报告结论或应用程序概述]** **报告结束**

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