BhumilNariya/Automated-Log-Analyzer

GitHub: BhumilNariya/Automated-Log-Analyzer

一个基于 Bash 的 Linux 日志自动分析工具,通过扫描系统日志提取错误与安全事件并生成 HTML 报告,帮助运维人员简化日常日志监控工作。

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# 📊 自动化日志分析器 ## 📖 概述 自动化日志分析器是一个 Linux shell 脚本项目,旨在简化系统日志监控。该工具会扫描日志文件,识别诸如错误、警告、登录失败尝试和可疑活动等重要事件,然后生成详细的 HTML 报告以便于分析。 它面向 Linux 管理员、DevOps 工程师、学生以及任何学习 shell 脚本和系统管理的人。 ## ✨ 功能 - 🔍 分析 Linux 日志文件 - ❌ 检测错误和警告 - 🔐 识别登录失败尝试 - 🚨 检测可疑的安全事件 - 📈 显示日志统计信息 - 📄 生成 HTML 报告 - 📁 归档已分析的日志文件 - 📧 可选的邮件通知支持 - ⏰ 支持使用 Cron 定时执行 - 💻 简单的命令行界面 ## 🛠️ 技术栈 | 技术 | 用途 | |------------|---------| | Bash | 核心脚本语言 | | Linux 工具 | grep, awk, sed, sort, uniq | | HTML | 报告生成 | | Cron | 任务调度 | | Mailx (可选) | 邮件通知 | ## 📂 项目结构 ``` Automated-Log-Analyzer/ │ ├── log_analyzer.sh # Main analysis script ├── README.md │ ├── sample_logs/ # Sample log files │ ├── auth.log │ ├── syslog │ ├── application.log │ └── ... │ ├── reports/ # Generated HTML reports │ └── archive/ # Archived log files ``` # 🚀 快速开始 ## 前置条件 - Linux 操作系统 - Bash - grep - awk - sed - sort - uniq 可选: - mailx (用于邮件通知) ## 安装 克隆仓库: ``` git clone https://github.com/yourusername/Automated-Log-Analyzer.git cd Automated-Log-Analyzer ``` 授予执行权限: ``` chmod +x log_analyzer.sh ``` ## 用法 通过提供日志文件来运行分析器: ``` ./log_analyzer.sh /path/to/logfile.log ``` 示例: ``` ./log_analyzer.sh sample_logs/syslog ``` ## 📊 报告输出 执行后,分析器将生成: - 总错误数 - 总警告数 - 登录失败尝试 - 安全事件 - 最频繁的日志消息 - HTML 报告 示例: ``` ================================ Log Analysis Summary ================================ Errors Found : 15 Warnings Found : 9 Failed Login Attempts : 5 Security Alerts : 2 HTML Report Generated Successfully ================================ ``` ## 📁 输出文件 生成的报告存储在: ``` reports/ ``` 已处理的日志文件归档在: ``` archive/ ``` ## ⏰ 使用 Cron 自动化 每天午夜运行: ``` 0 0 * * * /home/user/Automated-Log-Analyzer/log_analyzer.sh /var/log/syslog ``` ## 📌 使用场景 - Linux 系统管理 - 服务器监控 - 安全审计 - 登录失败检测 - 日志文件分析 - DevOps 自动化 - 学习 Bash 脚本 ## 🚀 未来改进 - PDF 报告生成 - 交互式仪表板 - 多日志分析 - 实时日志监控 - Docker 支持 - Slack/Discord 通知 - 基于严重级别的过滤 - CSV 导出 ## 📄 许可证 本项目基于 **MIT License** 授权。有关更多详细信息,请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 👨‍💻 作者 **Your Name** - GitHub: https://github.com/yourusername - LinkedIn: https://linkedin.com/in/yourusername
标签:后端开发, 多模态安全, 应用安全