LogSentinelAI — बस घोषणा करें और LLM लॉग का विश्लेषण करे (PoC)

नमस्ते!
मैं लॉग विश्लेषण ऑटोमेशन से जुड़ा LogSentinelAI नाम का एक open source प्रोजेक्ट बना रहा हूँ।

यह टूल Apache, Linux जैसे विभिन्न सिस्टम लॉग में security events या anomalous signs का LLM(AI) के ज़रिए विश्लेषण करता है, और Elasticsearch/Kibana के साथ visualization integration भी कर सकता है।
यह GeoIP, real-time monitoring, SSH remote log analysis आदि को भी support करता है, और परिणाम structured JSON में आते हैं, इसलिए उन्हें stats या dashboard कामों में तुरंत इस्तेमाल किया जा सकता है।

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⚡️ Declarative Extraction (घोषणात्मक एक्सट्रैक्शन)
LogSentinelAI की मुख्य सुविधा यह है कि डेवलपर केवल इच्छित analysis result structure को declare करे, तो LLM उसी structure के अनुसार अपने-आप लॉग का विश्लेषण करके JSON में लौटाता है।
यानी जटिल parsing या post-processing के बिना, आपको केवल “क्या निकालना है” परिभाषित करना होता है, और “कैसे निकालना है” यह AI खुद संभाल लेता है।

# उदाहरण: HTTP Access log analyzer में केवल इच्छित result structure declare कर दें,  
from pydantic import BaseModel  
  
class MyAccessLogResult(BaseModel):  
    ip: str  
    url: str  
    is_attack: bool  
  
# ऊपर की तरह केवल result structure (Pydantic class) define कर दें,  
# तो LLM अपने-आप हर log का विश्लेषण करके नीचे जैसा JSON लौटाता है:  
# {  
#   "ip": "192.168.0.1",  
#   "url": "/admin.php",  
#   "is_attack": true  
# }  

अभी इसमें बहुत-सी कमियाँ हैं, लेकिन अगर लॉग विश्लेषण ऑटोमेशन या security में रुचि रखने वाले लोग इसे एक बार आज़माएँ,
और सुधार के बिंदु या अपनी राय साझा करें, तो वह मेरे लिए बहुत बड़ी मदद होगी।

प्रोजेक्ट पता: https://github.com/call518/LogSentinelAI

धन्यवाद!