3、日志聚类方法综述

日志聚类方法综述

1. 引言

在当今的系统环境中，日志数据以庞大的规模和极快的速度产生。对于大型企业系统而言，每天产生的日志行数达到数百万并不罕见，例如公开可用的Hadoop分布式文件系统（HDFS）日志每天包含超过四百万行日志。如此大量的日志数据使得人工分析变得几乎不可能。

为了应对这一挑战，采用机器学习算法自动处理日志行并识别有趣的模式是合理的选择。聚类是分析大量日志数据的一种方法，过去已经提出了几种专门为文本日志数据设计的聚类算法。然而，目前缺乏针对网络安全应用的最新日志数据聚类方法的详尽调查。本文旨在对科学文献中现有的日志聚类策略进行调查，帮助分析师选择适合其系统要求的方法。我们关注的研究问题包括：
- 现有日志聚类算法的基本属性是什么？
- 这些算法如何应用于网络安全？
- 这些算法处理何种类型的数据？
- 这些算法是如何评估的？

2. 调查背景

2.1 日志数据的性质

日志数据虽然形式多样，但可以对其组成做出一些一般性假设。通常，日志文件由按固有时间顺序列出的单条或多条字符串组成，这种时间顺序通常由附加到日志消息的时间戳来支撑。日志消息可能是高度结构化的（如逗号分隔值列表）、部分结构化的（如属性 - 值对）、非结构化的（如任意长度的自由文本）或它们的组合。此外，日志消息有时会包含与生成它们的任务（也称为线程或用例）相关的进程ID（PID），这有助于提取日志轨迹并进行工作流和流程挖掘。日志消息中有时还包含行号、消息级别或严重性的指示符（如TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL、ALL或OFF）以及引用打印消息语句的静态标识符。

日志文件