日志智能分析技术教学文档

一、日志智能分析概述

日志智能分析主要分为三种思路：

1. 借助Splunk平台的ML工具包(MLtoolkit)
2. 使用AIOPS人工智能运维工具
3. 基于知识图谱的知识流分析

二、Splunk平台机器学习应用

1. Splunk基础功能

• 基本搜索命令：search
• 常用日志标识字段：timestamp、source_ip、port等
• 示例搜索命令：source_ip='' AND port='' AND timestamp=''

2. 集成Python SDK

1. 创建Splunk应用：

   cd $PLUNK_HOME/etc/apps/MyNewApp/bin
   pip install -t . splunk-sdk
   

2. 示例Python脚本：

   import sys
   from splunklib.searchcommands import dispatch, StreamingCommand, Configuration
   
   @Configuration()
   class FoobarCommand(StreamingCommand):
       def stream(self, records):
           for record in records:
               record['foo'] = 'bar'
               yield record
   
   if __name__ == "__main__":
       dispatch(FoobarCommand, sys.argv, sys.stdin, sys.stdout, __name__)
   

3. 配置步骤：

   • 在commands.conf中注册自定义搜索命令
   • 将python.version设置为python3
   • 重启Splunk服务

3. 机器学习模型应用

• 可实现的检测类型：

  • DDoS攻击检测（基于TCP SYN连接时间、流量字节等特征）
  • 暴力破解检测
  • 端口扫描检测

• 注意事项：

  • 日志平台收集的流量处理方式可能与模型训练需求不同
  • 可能需要修改Splunk的数据收集方式以满足模型输入要求

三、开源工具应用

1. 时序异常检测工具

1. 腾讯Metis系统：

   • GitHub: https://github.com/tencent/metis
   • 参考了Opprentice实现
   • 功能：时序指标检测、内存/主机异常检测

2. Arundo ADTK：

   • GitHub: https://github.com/arundo/adtk
   • Python时序异常检测库

3. Netflix Surus：

   • GitHub: https://github.com/netflix/surus
   • 基于PCA算法的异常检测
   • 运行在Pig上

4. Twitter异常检测库：

   • GitHub: https://github.com/twitter/anomalydetection
   • 使用R语言实现

2. 事件关联挖掘工具

1. 微软亚研Log3C：

   • GitHub: https://github.com/logpai/Log3C
   • 功能：系统日志、接口信息和流量信息的关联挖掘

2. I-am-an-ai-engineer：

   • GitHub: https://github.com/zzsza/I-am-an-ai-engineer
   • 模仿Splunk处理模型
   • 流程：先进行模型训练再搜索

四、文本日志分析方法

1. 日志预处理：

   • 按文根格式汇聚日志
   • 文本降重处理

2. 机器学习算法应用：

   • 使用文本机器学习算法将类似异常日志汇聚
   • 异常日志检测

五、知识图谱应用

1. 知识流分析：
   • 按知识图谱建立体系
   • 构建日志分析知识网络

六、实施建议

1. 工具选择考量：

   • 日志智能分析不仅涉及安全问题，还包含运维问题
   • 自动化工具的准确率可能低于人工深入分析
   • 建议作为辅助工具使用，简化操作而非完全替代人工

2. 实施步骤：

   • 明确分析需求（安全/运维）
   • 评估现有日志收集系统的兼容性
   • 选择适合的工具或平台
   • 进行必要的定制开发
   • 建立验证机制确保分析结果可靠性

3. 持续优化：

   • 定期评估分析效果
   • 根据新出现的威胁模式更新模型
   • 结合人工分析反馈改进算法