rohithsteo/log-gaurd
GitHub: rohithsteo/log-gaurd
这是一个利用 Python 和无监督机器学习算法对应用日志进行实时监控与异常检测的系统。
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# log-sentinel
使用机器学习进行实时日志异常检测
# 🚨 LogSentinel: 实时日志异常检测
一个使用机器学习检测应用日志中异常的实时日志监控系统。
## 🧠 概述
LogSentinel 持续监控日志文件，将日志存储在数据库中，并使用无监督机器学习模型来检测异常模式或异常情况。
本项目模拟了生产环境中使用的真实后端监控系统。
## ⚙️ 功能
- 实时日志监控
- SQLite 数据库存储
- 使用 Isolation Forest 进行机器学习
- 自动异常检测
- 使用生成器脚本模拟日志
## 🛠️ 技术栈
- Python
- Scikit-learn
- NumPy
- SQLite
## 📂 项目结构
your_file.py # 主异常检测系统
log_generator.py # 生成样本日志
app.log # 日志文件（输入）
logs.db # 数据库（自动创建）
## 🚀 如何运行
1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2. 生成日志
python log_generator.py
3. 运行系统
python your_file.py
## 🧠 机器学习如何使用
该系统使用 Isolation Forest 算法（一种无监督学习模型）来识别异常。
步骤：
1. 将日志消息转换为数值特征
2. 基于正常模式训练模型
3. 检测偏差作为异常
## 🎯 示例输出
Monitoring logs... Press Ctrl+C to stop
🚨 检测到的异常：
(12, '2026-04-03 10:05:01', 'ERROR', 'Server overload detected')
## 📌 未来改进
- 添加实时仪表盘（Streamlit/Flask）
- 使用 NLP 技术（TF-IDF 或 embeddings）
- 邮件或 Telegram 告警
- Docker 部署
## 👨💻 作者
Rohith Raj
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标签：AMSI绕过, Apex, Isolation Forest, osquery, Python, Scikit-learn, SQLite, 威胁检测, 异常检测, 无后门, 无监督学习, 日志挖掘, 机器学习, 算法, 网络安全, 自动化监控, 运维安全, 逆向工具, 隐私保护