ait-aecid/logdata-anomaly-miner
Cet outil analyse les données de logs et permet de définir des pipelines d'analyse pour la détection d'anomalies. Il a été conçu pour exécuter l'analyse avec des ressources limitées et les permissions les plus faibles possibles, afin de le rendre adapté à une utilisation sur un serveur de production.
Cet outil analyse les données de journal et permet de définir des pipelines d'analyse pour la détection d'anomalies. Il a été conçu pour exécuter l'analyse avec des ressources limitées et les autorisations les plus faibles possibles afin de le rendre adapté à une utilisation sur des serveurs de production.
Pour installer logdata-anomaly-miner, un système Linux avec python >= 3.6 est requis. Toutes les versions Ubuntu et Debian que nous avons dans les tests sont actuellement recommandées. Il n'y a qu'un support expérimental pour Fedora. Plus précisément, les systèmes testés incluent Debian Buster, Debian Bullseye, Debian Bookworm, Ubuntu 20.04, Ubuntu 22.04, Fedora (image docker fedora:latest) et RedHat (image docker redhat/ubi9).
Voir requirements.txt pour les dépendances de modules supplémentaires
Des paquets Debian pour logdata-anomaly-miner sont disponibles dans les dépôts officiels Debian/Ubuntu.
apt-get update && apt-get install logdata-anomaly-miner
La commande suivante installera la dernière version stable :
cd $HOME
wget https://raw.githubusercontent.com/ait-aecid/logdata-anomaly-miner/main/scripts/aminer_install.sh
chmod +x aminer_install.sh
./aminer_install.sh
Pour une installation avec Docker, voir : Déploiement avec Docker
Voici quelques ressources à lire pour débuter avec les configurations :
Publications et présentations :
Une liste complète des publications est disponible sur https://aecid.ait.ac.at/further-information/.
Nous acceptons volontiers les correctifs et autres contributions. Veuillez consulter les liens suivants pour savoir comment commencer :
Si vous rencontrez des bogues, veuillez créer un ticket sur Github.
Si vous découvrez des problèmes liés à la sécurité, lisez d'abord le fichier SECURITY.md et signalez les problèmes.
Ce projet a bénéficié d'un soutien financier dans le cadre des projets de recherche CAIS (832345), CIIS (840842) et CISA (850199) du programme autrichien de recherche en sécurité KIRAS, des projets de recherche synERGY (855457) et DECEPT (873980) du programme « ICT of the future » de l'Agence autrichienne de promotion de la recherche (FFG), du projet de recherche PANDORA (SI2.835928) du Programme européen de développement industriel de défense (EDIDP), ainsi que des projets de recherche ECOSSIAN (607577) et GUARD (833456) du Septième programme-cadre européen (FP7) et Horizon 2020.