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## Python 高性能日志分析器 一款使用 Python 构建的内存高效、基于 CLI 的安全工具，用于解析海量 Web 服务器日志、检测活跃威胁，并在不耗尽系统资源的情况下呈现可操作的情报。 该工具旨在超越人工分类（triage），通过处理 Web 日志 (Apache/Nginx) 来自动标记暴力破解 (Brute Force) 尝试和 SQL 注入 (SQL Injection) payload。 ### 🚀 核心功能 * **O(1) 内存流式处理引擎：** 通过利用字节流分块，能够处理 50GB 以上的日志文件，而不会引发内存溢出 (OOM) 崩溃。 * **双层检测架构：** 在执行繁重的状态机 Regex 解析之前，先通过超快速的初始字符串过滤器传递日志，从而节省 CPU 周期。 * **动态 CLI 仪表盘：** 基于 `rich` 库构建，提供实时进度跟踪和颜色编码的严重性表格，以便快速进行事件分类。 * **攻击模拟脚本：** 包含一个内置日志生成器，可模拟混合了恶意向量的基线流量，以便进行即时测试。 ### 🛠️ 安装说明 1. 下载此仓库或将其克隆到您的本地计算机。 2. 确保您已安装 Python 3。 3. 安装所需的依赖项： pip install -r requirements.txt 💻 使用方法 第 1 步：生成测试数据 如果您手头没有庞大的 access.log 文件，请使用随附的生成器脚本创建一个高度逼真的 Nginx/Apache 日志文件，其中包含标准流量、SQLi payload 和暴力破解集群。 Bash python generate_logs.py 第 2 步：运行分析器 执行主脚本来流式传输日志文件、解析威胁并渲染分类仪表盘。 Bash python analyzer.py 🧠 架构说明 依赖 `file.readlines()` 的标准 Python 脚本会将整个数据集拉入 RAM，这在企业环境中会造成灾难性的失败。该工具的架构设计旨在迭代地读取文件，无论日志文件是 10 MB 还是 100 GB，都能将内存占用保持在仅几兆字节。 通过将底层字节流处理与高级终端 UI 组件相结合，该项目弥合了原始数据工程与实际安全运营之间的差距。

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