slrbl/Intrusion-and-anomaly-detection-with-machine-learning
📦 オープンソースプロジェクトslrbl
ログ分析とサイバーセキュリティにおける侵入検知のための機械学習アルゴリズム集。
本リポジトリは、サイバーセキュリティ分野に機械学習を適用するための技術リソースです。ログ分析に最適化された様々なアルゴリズムの実装を提供し、悪意のある挙動を示すパターンの検出を可能にします。データの前処理、特徴量抽出、モデルの学習といった侵入検知のパイプライン全体を網羅しています。Pythonベースの機械学習ライブラリを活用することで、ユーザーは分類や異常検知の技術を実験し、インフラの保護に役立てることができます。特に、AIを活用した知見をセキュリティオペレーションセンター（SOC）に統合したい方や、進化する脅威に対応可能な独自の検知エンジンを構築したい方に最適です。
💡ハイライト
- ├─ログの異常検知を自動化
- ├─PythonベースのML実装
- └─スケーラブルな脅威特定
🎯対象
- ├─サイバーセキュリティエンジニア
- ├─データサイエンティスト
- └─セキュリティアナリスト