Este projeto foi desenvolvido para transformar dados complexos de rede em visualizações simples e intuitivas. Através da análise de logs, conseguimos identificar os IPs com maior volume de tráfego e entender o comportamento da rede.
📝 Artigo Técnico: A Importância da Visualização de Dados em Redes Monitorar uma rede não é apenas olhar para linhas de código ou terminais pretos. A verdadeira inteligência está em visualizar os dados. Ao utilizar o Pandas, conseguimos processar milhares de requisições em segundos. Já o Matplotlib e o Seaborn entram como a camada final, transformando números brutos em gráficos de barras (como o que você vê na imagem do projeto), facilitando a identificação de picos de acesso ou possíveis tentativas de invasão.
🛠 Tecnologias Utilizadas
🐍 Python 3: Linguagem base para o processamento.
🐼 Pandas: Utilizado para a manipulação, limpeza e estruturação de grandes volumes de dados.
📈 Matplotlib/Seaborn: Ferramentas poderosas para a geração de gráficos estatísticos e visuais.
📂 Estrutura do Projeto O coração da análise está organizado da seguinte forma: analise-trafego-python 📂 scripts/ 📂 analisa_dados.py 🐍
🎬 Demonstração
demo_final.mp4
🤝 Convite à Comunidade Este projeto é um ponto de partida para quem deseja unir Cibersegurança com Ciência de Dados. Como você pode colaborar? Sugerindo novos tipos de gráficos para análise de protocolos. Otimizando o script analisa_dados.py para processar arquivos ainda maiores. Integrando com ferramentas de captura em tempo real. Se você tem interesse em melhorar essa ferramenta, sinta-se à vontade para fazer um Fork ou abrir uma Issue! Vamos evoluir este analisador juntos.
⭐ Projeto desenvolvido por: Roberlanderrsilva (https://www.linkedin.com/in/roberlande-silva/)