SIEM Veri Görselleştirme

Bu depo, Python kullanarak SIEM ve güvenlik ile ilgili verilerin görsel analizine odaklanmaktadır. Amaç, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış güvenlik günlüklerini, tespit mühendisliğini, tehdit avcılığını ve SOC karar alma süreçlerini destekleyen yorumlanabilir görsel kalıplara dönüştürmektir.

Proje, kategorik ağ ve güvenlik verilerinin nasıl kodlanabileceğini, analiz edilebileceğini ve görselleştirilebileceğini göstererek, ham günlükler aracılığıyla kolayca gözlemlenemeyen ilişkileri, davranışları ve anormallikleri ortaya çıkarır.

📌 Kapsam ve Amaçlar

• SIEM benzeri ağ trafiği verilerinin görsel olarak incelenmesi

• Çoklu kategorik boyutlarda desen analizi

• Aşağıdaki gibi SOC kullanım durumlarına destek:

• Davranışsal analiz

• Anomali tespiti hazırlığı

• Tespit mühendisliği içgörüleri

• Tehdit avlama hipotezi oluşturma

📊 Temel Kavramlar

Bu depo aşağıdaki kavramları uygulamaktadır:

• Güvenlik günlükleri için kategorik veri kodlaması
• Çok boyutlu görselleştirme teknikleri
• Günlük öznitelikleri arasında desen ve ilişki keşfi
• SOC ve SIEM iş akışları için veri odaklı destek

🛠️ Kullanılan Teknolojiler

• Python
• Pandas – veri işleme ve ön işleme
• Scikit-learn – kategorik kodlama
• Plotly – etkileşimli, çok boyutlu görselleştirmeler

📂 Depo İçindekiler

SIEM_Veri_Görselleştirme/
│
├── fake_network_traffic.csv
├── fake_network_traffic - dummy data.py
├── traffic_pattern_visualization(multi_color).py
├── README.md