logdata-anomaly-miner 
このツールはログデータを解析し、異常検出のための分析パイプラインを定義できます。限られたリソースと可能な限り低い権限で分析を実行するように設計されており、本番サーバーでの使用に適しています。
Requirements
logdata-anomaly-minerをインストールするには、python >= 3.6 を搭載したLinuxシステムが必要です。テストに含まれているすべてのUbuntuおよびDebianバージョンが現在推奨されています。Fedoraのサポートは実験的なもののみです。具体的には、テストされているシステムには、Debian Buster、Debian Bullseye、Debian Bookworm、Ubuntu 20.04、Ubuntu 22.04、Fedora (docker image fedora:latest)、RedHat (docker image redhat/ubi9) が含まれます。
詳しいモジュール依存関係については、requirements.txtを参照してください。
Installation
Debian
logdata-anomaly-miner の Debian パッケージは、公式の Debian/Ubuntu リポジトリにあります。
apt-get update && apt-get install logdata-anomaly-miner
From source
以下のコマンドで最新の安定版リリースをインストールします。
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
Docker
Dockerでのインストールについては、Deployment with Dockerを参照してください。
Getting started
設定を始めるためのリソースをいくつか紹介します。
Publications
出版物と講演：
- Landauer M., Wurzenberger M., Skopik F., Hotwagner W., Höld G. (2023): AMiner: A Modular Log Data Analysis Pipeline for Anomaly-based Intrusion Detection. Digital Threats: Research and Practice, 第4巻 第1号. 2023年3月, pp. 1–16, ACM. [PDF]
- Wurzenberger M., Skopik F., Settanni G., Fiedler R. (2018): AECID: A Self-learning Anomaly Detection Approach Based on Light-weight Log Parser Models. 4th International Conference on Information Systems Security and Privacy (ICISSP 2018), 2018年1月22-24日, Funchal, Madeira - Portugal. INSTICC. [PDF]
- Wurzenberger M., Landauer M., Skopik F., Kastner W. (2019): AECID-PG: AECID-PG: A Tree-Based Log Parser Generator To Enable Log Analysis. 4th IEEE/IFIP International Workshop on Analytics for Network and Service Management (AnNet 2019) ( IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM) と併催), 2019年4月8日, Washington D.C., USA. IEEE. [PDF]
- Landauer M., Skopik F., Wurzenberger M., Hotwagner W., Rauber A. (2019): A Framework for Cyber Threat Intelligence Extraction from Raw Log Data. International Workshop on Big Data Analytics for Cyber Threat Hunting (CyberHunt 2019) ( IEEE International Conference on Big Data 2019 と併催), 2019年12月9-12日, Los Angeles, CA, USA. IEEE. [PDF]
完全な出版物リストは https://aecid.ait.ac.at/further-information/ にあります。
Contribution
パッチやその他のコントリビューションを歓迎します。以下のリンクから始めてください。
Bugs
バグを発見した場合は、Github で issue を作成してください。
Security
セキュリティ関連の問題を発見した場合は、まず SECURITY.md を読み、問題を報告してください。
License
GPL-3.0
Financial Support
このプロジェクトは、オーストリアのKIRASセキュリティ研究プログラムの研究プロジェクトCAIS (832345)、CIIS (840842)、CISA (850199)、オーストリア研究推進機関(FFG)のICT of the futureプログラムの研究プロジェクトsynERGY (855457)およびDECEPT (873980)、欧州防衛産業開発プログラム(EDIDP)の研究プロジェクトPANDORA (SI2.835928)、ならびに欧州第7次フレームワークプログラム(FP7)およびHorizon 2020の研究プロジェクトECOSSIAN (607577)およびGUARD (833456)から資金提供を受けました。
