Web访问日志记录了Web服务器接收处理请求及运行时错误等各种原始信息。通过对WEB日志进行的安全分析，不仅可以帮助我们定位攻击者，还可以帮助我们还原攻击路径，找到网站存在的安全漏洞并进行修复。
首先，我们应该清楚，日志文件不但可以帮助我们溯源，找到入侵者攻击路径，而且在平常的运维中，日志也可以反应出很多的安全攻击行为。
咱们今天来谈谈上网日志分析算法吧，上网日志分析算法可不是一般的香饽饽，可以将上网日志分析算法看做是咱们电脑监控软件的得力助手，不仅能帮咱们监控、分析，还能精心照顾咱们电脑用户的上网行为，就像是一位贴心的管家。接下来就让咱们一起看看上网日志分析算法在电脑监控软件这个领域的研究和应用吧：
堡塔日志服务系统 功能描述：堡塔日志服务系统是一款功能强大的日志管理和分析工具、多主机多网站日志收集、汇总、存储、统计与分析等多项功能一体的日志分析系统
218.19.140.242 – - [10/Dec/2010:09:31:17 +0800] “GET /query/trendxml/district/todayreturn/month/2009-12-14/2010-12-09/haizhu_tianhe.xml HTTP/1.1″ 200 1933 “-” “Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9.2.8) Gecko/20100722 Firefox/3.6.8 (.NET CLR 3.5.30729)”
首先，咱们还是老规矩，先介绍一下什么是日志分析。 日志分析----计算机、网络和其他IT系统生成审计跟踪记录或记录系统活动的日志。日志分析是对这些记录的评估，帮助公司缓解各种风险并满足合规性法规。
为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性，都会很认同，不管是一个小网站，还是一个大系统，都会用到日志 网站初期，一般就是查看web服务器访问日志，例如，平时关注一下404访问，有的话及时处理一下；网站访问变慢了，查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳，这时可能都不需要什么工具，直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展，访问日志越来越多，勤劳的管理员肉眼搞不定了，需要学习使用一些日志处理小程序，例如linux下，要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
文章参考自官方文档，但无奈官方文档写的demo未联合说明怎么改，顺便mark下来做记录
静态逆向解析 : 静态解析 APK 安装文件 , 反编译 APK 文件 , 然后反汇编 Dex 字节码文件 , SO 动态库文件 ; 分析这些二进制文件细节 ;
Windows Server 2003 iis 6日志路径：C:\Windows\System32\LogFiles
Windows 系统日志是记录系统中硬件、软件和系统问题的信息，同时还可以监视系统中发生的事件。用户可以通过它来检查错误发生的原因，或者寻找受到攻击时攻击者留下的痕迹。
Nginx 日志对于大部分人来说是个未被发掘的宝藏，总结之前做某日志分析系统的经验，和大家分享一下 Nginx 日志的纯手工分析方式。 Nginx 日志相关配置有 2 个地方：access_log 和 log_format 。 默认的格式： access_log /data/logs/nginx-access.log; log_format old '$remote_addr [$time_local] $status $request_time $body_bytes_sent ' '"$request"
日志分析在web系统中故障排查、性能分析方面有着非常重要的作用。目前，开源的ELK系统是成熟且功能强大的选择。但是部署及学习成本亦然不低，这里我实现了一个方法上相对简单（但准确度和效率是有保证的）的实现。另外该脚本的侧重点不是通常的PV，UV等展示，而是短期内（如三天历史or一周历史）提供细粒度的异常和性能分析。 先说一下我想实现这个功能的驱动力（痛点）吧： 我们有不少站点，前边有CDN，原站前面是F5，走到源站的访问总量日均PV约5000w。下面是我们经常面临一些问题： CDN回源异常，可能导致我们
在系统被入侵后，要想了解下系统被入侵的过程，最好的途径大概就是通过查看日志，对日志进行分析，来还原整个过程的来龙去脉。每次对几百兆的日志进行查看时确实头疼，尤其是对关键字进行搜索时还会出现编辑器卡顿的情况。所以就想着能不能利用脚本去完成一些常规的排查过程，来辅助完成日志分析工作。
在日常使用CDN的过程中，我们会遇到各种异常的访问情况，通过查看监控信息能够获取到一些基本的信息，但是想要细致的了解访问的真实情况，往往就需要下载访问日志进行分析。访问日志格式虽然固定，但是如果遇到访问量比较大的域名，阅读日志就是一个很漫长而又辛苦的过程，需要自己编写脚本实现日志的过滤。本文提供一套平时自己使用的日志过滤工具，可以简单快捷的对访问日志进行过滤，进而简化工作效率。
在项目中，或者开发过程中，出现bug或者其他线上问题，开发人员可以通过查看日志记录来定位问题。通过日志定位 bug 是一种常见的软件开发和运维技巧，只有观察日志才能追踪到具体代码。在软件开发过程中，开发人员会在代码中添加日志记录，以记录程序的运行情况和异常信息。当程序出现问题时，就可以通过日志检索来定位。所以搭建一个高性能日志系统或者便捷查询的日志系统是十分重要的。
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
运维工作是一个比较复杂的工作，有时候面对上万条的日志，如何作分析？难道一条条的分析？ 这估计看两眼就要打哈欠了吧？聪明的人会选择脚本，这就是为什么现在提倡自动化运维的原因吧，废话不多说，直接上脚本。
为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
对apache的日志分析做下简单的介绍,主要参考apache官网的Log Files,手册参照 http://httpd.apache.org/docs/2.2/logs.html
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
Nginx 是一款广泛使用的高性能 Web 服务器和反向代理服务器。通过记录访问日志，我们可以获得关于网站访问的有用信息。然而，有时在 Nginx 访问日志中会出现来自其他网站的 GET 请求，这可能引发一些疑问。本文将探讨这种现象背后的原因，并提供相关解释。
Log日志，不论对开发者自身，还是对软件系统乃至产品服务都是非常重要的事情。每个开发者都接触过日志，以至于每个人对日志的了解都会有所不同。
产品要求的功能都都开发完了，但这并不是终结。怎么样做才能让我们的服务具有更好的质量。 笔者结合自己的遇到的问题和工作中的经验，并以提问的方式，给读者一点点建议
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉，通过日志可以分析出很多有用的监控信息，如下面的这些信息。
在一开始我仅仅对 Node.js 这个技术栈比较感兴趣，但是随着项目的进行，我发现 Node.js 也仅仅是后台服务开发的冰山一角，你需要考虑的更多，需要对很多的技术领域进行学习，它们可能并不是你感兴趣的，例如 CICD、日志传输、火焰图分析、分布式架构设计，但是只要坚持下去，你会发现很多有趣的 idea，本文也是希望将自己的探索之路分享给大家，亦作参考。 Node.js 目前已经诞生了 11 年，相信各位前端爱好者或多或少已经学习或者实践过了。一般当 Node.js 项目成长到一定阶段后，就不可避免要遇到
继上次日志日志服务到审计溯源 第一篇，此文是第二篇，Tone菜鸡继续讲解，包含的领域知识点比较多，但是都是比较基础的，大佬们勿喷，如果自己的网站遭受入侵如何抓住凶手的作案过程以及溯源。
https://www.cnblogs.com/bestzhang/p/6669878.html
看到小编鼓励作者写连载，趁着截稿日期延长并且还有Apple Watch大奖的诱惑就又有动力再肝一篇出来了 2333……
网站log日志其实就是百度蜘蛛抓取的记录，百度蜘蛛每来一次，并且都抓取了什么，哪类蜘蛛来进行抓取的，网站log日志都会记得非常清楚，我们可以获取日志进行分析，百度蜘蛛今天都抓取了我们多少个页面，其中哪些页面没有抓取成功等等，从而可以进行优化我们的网站，使之更加符合网站SEO优化。
我是做后端开发的，服务器日志分析这工作把和我没有太大的关系，但是本人也是一个站长，运维工作都是自己做的，所以日志分析还是要有的，并且也要经常看看，在日志中去发现问题处理问题。及时作出相应的调整。
网上，关于入侵痕迹分析的文章很多，在此将个人工作中常用的一些方法技巧(班门弄斧了)，以及爬过的坑总结如下（当然，其中有些方法也是从各位前辈的经验中学习的）。入侵痕迹分析，不外乎正向推理，和逆向推理。当已经掌握部分线索时，可通过逆向推理，快速确定事发时间、影响范围、事发原因等；当没有明确的线索，可以入侵者的视角，通过正向思维进行推理，从而发现入侵行为；两种方法都可以以敏感文件、敏感命令、敏感IP、攻击特征关键字为线索，推理出事发时间、事发原因。
📌 猫头虎博主再次出击！ 日志分析，这个听起来可能有些枯燥的话题，其实隐藏着诸多机密和宝藏！在复杂的系统中，日志是发现、定位和解决问题的关键。通过深入分析日志，我们不仅可以快速响应当前的问题，还能预测潜在的风险。本文将深入介绍如何进行高效的系统日志分析，发掘其中的价值。准备好了吗？让我们一起探索日志分析的奥秘！
对于想在短时间内快速的生成小站点访问情况的统计数据，一般会选择使用sed、awk、grep三剑客，但是对于要对数据的展示就需要填充到已有开发面板中，比较耗时费力，当然对于也可以使用ELK/EFK专业日志分析平台来做，但搭建缓慢，服务笨重，不是小站点的首选，这里介绍一个使用C语言研发的轻量级日志分析工具GoAccess[1]，性能稳定，可作为小站点日志分析统计的首选。
Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模的实时数据流。它可以在容错的、弹性的集群中进行分布式实时计算，并提供了丰富的库和工具来处理和分析数据流。本文将介绍如何入门使用Apache Storm。
前段时间偶然间在一朋友处获得了多个系统的web日志，并被被要求针对这些日志进行分析。一时兴起，随便打开了一个，打开后发现日志数量极大，接着又打开了好几个，发现每个系统的日志量都极大的。起初准备找web日志分析工具，收集一番后对这些日志分析工具不熟悉，因此凭着经验进行分析。
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而，每个不同的服务，或者同一个系统中不同的组件中，日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的，它们的用处才能体现出来，例如，日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表，而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回，还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
日志分析，其实涵盖的面是很广的，什么地方都可以有日志。而本篇文章主要针对 web 日志做一下分析。因为之前去学校里授课的时候有讲过一次，感觉内容挺不错的，就写到了文章里。（可绝不是偷懒什么的呢o(´^｀)o）
MobSF，全称（Mobile-Security-Framework），是一款优秀的开源移动应用自动测试框架。该平台可对安卓、苹果应用程序进行静态、动态分析，并在web端输出报告。静态分析适用于安卓、苹果应用程序，而动态分析暂时只支持安卓应用程序。
Elasticsearch 技术是日志分析场景的首选解决方案，随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析等面临挑战，降本增效的诉求也越来越高。
Elasticsearch技术是日志分析场景的首选解决方案，随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析等面临挑战，降本增效的诉求也越来越高。
随着业务的发展，服务越来越多，相应地，日志的种类和数量也越来越多。一般地，我们会用grep、awk，或者编写脚本进行日志分析。对于多个服务构成的系统，需要人为把这些日志分析工作有机地结合起来。在业务系统组件多而组件间关联复杂的情况下，这种分析方法效率十分低下，一个日志分析平台极为必要。从日志的整合和展示看，日志分析平台主要由两部分构成，一是日志整合系统，负责把各组件日志集中并索引起来，以方便快速的搜索和分析，这可以用ELK开源软件进行搭建；二是日志分析展示系统，对各类日志提供尽可能多的自动化分析和评估报表，这需要辨识并固化尽可能多的日志分析的行为模式。这些都基于对ELK的认识和对业务系统各组件日志的理解。
安装 [url]http://sourceforge.net/projects/awstats/[/url] 下载安装包后： GNU/Linux：tar zxf awstats-version.tgz awstats的脚本和静态文件缺省都在wwwroot目录下：将cgi-bin目录下的文件都部署到 cgi-bin/目录下：/home/apache/cgi-bin/awstats/ mv awstats-version/wwwroot/cgi-bin /path/to/apache/cgi-bin/awstats 把图标等文件目录复制到WEB的HTML文件发布目录下，例如：/home/apache/htdocs/ 下发布 更多的批量更新脚本等在tools 目录下，可以一并放到cgi-bin/awstats/ 目录下 升级国内主要 搜索引擎和蜘蛛定义，安装GeoIP的应用库：C [url]http://www.maxmind.com/download/geoip/api/c/[/url] 解包，编译安装 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP”‘ 或者使用纯Perl包 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP::PurePerl”‘ 下载GeoIP/GeoIPCityLite包：解包并部署到awstats目录下:
（本次课程是通过小程序对外推广的，所以PPT是竖版的。电脑端浏览体验可能不太好，望大家见谅）
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