{"id":157,"title":"Python ile Geli\u015fmi\u015f Siber G\u00fcvenlik \u0130zleme Sistemi | Real-Time Threat Detection, Network Traffic Analysis, Log Monitoring","content":"Python'un g\u00fc\u00e7l\u00fc k\u00fct\u00fcphanelerini kullanarak geli\u015fmi\u015f bir siber g\u00fcvenlik izleme sistemi nas\u0131l olu\u015fturulur? Bu makalede, makine \u00f6\u011frenmesi destekli bir g\u00fcvenlik sisteminin detayl\u0131 implementasyonunu Sistemin Genel Yap\u0131s\u0131 G\u00fcvenlik izleme sistemimiz \u015fu ana bile\u015fenlerden olu\u015fuyor: 1. Log Analizi 2. Anomali Tespiti (Makine \u00d6\u011frenmesi) 3. Tehdit \u0130stihbarat\u0131 4. Uyar\u0131 Sistemi 5. Otomatik Engelleme Mekanizmas\u0131 Gerekli K\u00fct\u00fcphaneler 
import re import json import smtplib import requests import joblib import numpy as np from email.mime.text import MIMEText from collections import defaultdict from sklearn.ensemble import IsolationForest<\/pre>   Log Analizi ve Tehdit Tespiti Sistem, \u00fc\u00e7 farkl\u0131 log dosyas\u0131n\u0131 s\u00fcrekli olarak izliyor: - auth.log: Kimlik do\u011frulama loglar\u0131 - nginx\/access.log: Web sunucu eri\u015fim loglar\u0131 - firewall.log: G\u00fcvenlik duvar\u0131 loglar\u0131 
LOG_FILES = <\/pre> Log analizi \u015fu tehditleri tespit ediyor: 1. Brute Force sald\u0131r\u0131lar\u0131 (5 ba\u015far\u0131s\u0131z giri\u015f denemesi) 2. Bilinen zararl\u0131 IP'lerden gelen istekler 3. Anormal davran\u0131\u015f kal\u0131plar\u0131 Makine \u00d6\u011frenmesi ile Anomali Tespiti Sistem, Isolation Forest algoritmas\u0131n\u0131 kullanarak normal olmayan davran\u0131\u015flar\u0131 tespit ediyor: 
def train_anomaly_model(): \u00a0 \u00a0data = np.random.rand(100, 3) \u00a0 \u00a0model = IsolationForest(contamination=0.05) \u00a0 \u00a0model.fit(data) \u00a0 \u00a0joblib.dump(model, \"anomaly_model.pkl\") <\/pre> Bu model \u015fu \u00f6zellikleri analiz ediyor: - Log sat\u0131r\u0131 uzunlu\u011fu - Say\u0131sal karakter say\u0131s\u0131 - Alfabetik karakter say\u0131s\u0131 Uyar\u0131 Sistemi Tehdit tespit edildi\u011finde sistem iki farkl\u0131 kanaldan uyar\u0131 g\u00f6nderiyor: 1. Email Uyar\u0131lar\u0131: 
def send_email_alert(subject, message): \u00a0 \u00a0msg = MIMEText(message) \u00a0 \u00a0msg = subject \u00a0 \u00a0server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) \u00a0 \u00a0server.login(username, password) \u00a0 \u00a0server.sendmail(sender, recipient, msg.as_string()) <\/pre> 2. Slack Bildirimleri: 
def send_slack_alert(message): \u00a0 \u00a0payload = {\"text\": message} \u00a0 \u00a0requests.post(SLACK_WEBHOOK_URL, json=payload) <\/pre> Otomatik Koruma Mekanizmalar\u0131 Sistem, tehdit tespit etti\u011finde otomatik olarak harekete ge\u00e7iyor: - Brute force sald\u0131r\u0131s\u0131 yapan IP'leri otomatik engelleme - Zararl\u0131 IP'leri g\u00fcvenlik duvar\u0131nda bloklama - Tehdit istihbarat\u0131 verilerini s\u00fcrekli g\u00fcncelleme Nas\u0131l Kullan\u0131l\u0131r? 1. Gerekli k\u00fct\u00fcphaneleri y\u00fckleyin: bash pip install scikit-learn numpy requests joblib 2. Konfig\u00fcrasyon ayarlar\u0131n\u0131 g\u00fcncelleyin: - Email sunucu bilgileri - Slack webhook URL'i - G\u00fcvenlik duvar\u0131 API endpoint'i - Log dosyas\u0131 konumlar\u0131 3. Sistemi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131n: 
python security_monitor.py<\/pre>     Bu sistem, modern siber tehditlere kar\u015f\u0131 otomatik ve ak\u0131ll\u0131 bir koruma sa\u011fl\u0131yor. Makine \u00f6\u011frenmesi sayesinde bilinmeyen tehditleri bile tespit edebiliyor ve g\u00fcvenlik ekibini an\u0131nda bilgilendiriyor. Sistemin g\u00fc\u00e7l\u00fc yanlar\u0131: - Ger\u00e7ek zamanl\u0131 tehdit tespiti - Otomatik koruma mekanizmalar\u0131 - \u00c7oklu bildirim kanallar\u0131 - Makine \u00f6\u011frenmesi destekli anomali tespiti Gelecek geli\u015ftirmeler i\u00e7in \u00f6neriler: - Derin \u00f6\u011frenme modellerinin eklenmesi - Daha fazla log kayna\u011f\u0131n\u0131n entegrasyonu - Tehdit istihbarat\u0131 kaynaklar\u0131n\u0131n \u00e7e\u015fitlendirilmesi - Web aray\u00fcz\u00fc eklenmesi Bu projeyi GitHub'dan indirebilir ve kendi ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za g\u00f6re \u00f6zelle\u015ftirebilirsiniz. https:\/\/github.com\/onder7\/Real-Time-Threat-Detection","excerpt":"Python tabanl\u0131 bu geli\u015fmi\u015f siber g\u00fcvenlik \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc, ger\u00e7ek zamanl\u0131 tehdit tespiti, a\u011f trafi\u011fi analizi, log izleme ve otomatik uyar\u0131 sistemleriyle kritik altyap\u0131lar\u0131n\u0131z\u0131 korur. Yapay zeka destekli anomali tespiti ve a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 entegrasyonlar i\u00e7erir.","created_at":"2025-02-18 21:20:27","updated_at":"2026-09-07 14:07:22","category_id":7,"view_count":814,"reading_time":3,"status":"published","editor_choice":0,"is_editor_choice":0,"published_at":"2025-02-18 21:20:27","featured_image":"resimyok.jpg","slug":"python-ile-gelismis-siber-guvenlik-izleme-sistemi","category_name":"Cyber Security","category_slug":"cyber-security"}