LLMLogAnalyzer: A Clustering-Based Log Analysis Chatbot using Large Language Models

📄 arXiv: 2510.24031v1 📥 PDF

作者: Peng Cai, Reza Ryan, Nickson M. Karie

分类: cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-10-28

备注: 33 pages, 10 figures

💡 一句话要点

LLMLogAnalyzer：一种基于聚类的日志分析聊天机器人，利用大语言模型简化日志分析。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 日志分析 大语言模型 聚类 聊天机器人 网络安全 异常检测 结构化文本 LLM

📋 核心要点

  1. 现有日志分析面临成本高、缺乏专业知识和时间限制等挑战，使得组织难以有效利用日志数据进行安全防护。
  2. LLMLogAnalyzer通过聚类分析日志，并结合大语言模型进行总结、模式提取和异常检测，克服了LLM上下文窗口和结构化文本处理的局限性。
  3. 实验结果表明，LLMLogAnalyzer在多个领域日志分析任务中，性能显著优于现有LLM聊天机器人，且结果更稳定，鲁棒性更强。

📝 摘要（中文）

本研究介绍了一种基于聚类的日志分析聊天机器人LLMLogAnalyzer，它利用大型语言模型（LLMs）和机器学习（ML）算法来简化和精简日志分析流程。系统日志是网络安全的基础，支持主动的违规预防和事后调查。然而，分析大量的多样化日志数据仍然具有很大的挑战性，因为高成本、缺乏内部专业知识和时间限制使得许多组织即使进行基本的分析也很困难。这种创新方法解决了LLM的关键限制，包括上下文窗口约束和较差的结构化文本处理能力，从而能够更有效地进行总结、模式提取和异常检测任务。LLMLogAnalyzer在四个不同的领域日志和各种任务中进行了评估。结果表明，与最先进的基于LLM的聊天机器人（包括ChatGPT、ChatPDF和NotebookLM）相比，性能有了显著提高，在不同任务中始终提高了39%到68%。该系统还表现出强大的鲁棒性，在使用ROUGE-1分数时，四分位距（IQR）降低了93%，表明结果的可变性显著降低。该框架的有效性源于其模块化架构，包括路由器、日志识别器、日志解析器和搜索工具。这种设计增强了LLM对结构化文本的分析能力，同时提高了准确性和鲁棒性，使其成为网络安全专家和非技术用户的宝贵资源。

🔬 方法详解

问题定义：现有日志分析方法面临着处理海量、异构日志数据的挑战，传统方法需要大量人工干预，成本高昂且效率低下。即使使用现有的基于LLM的聊天机器人，也存在上下文窗口限制和结构化文本处理能力不足的问题，导致分析结果不准确或不稳定。

核心思路：LLMLogAnalyzer的核心思路是将日志数据进行聚类，然后利用大语言模型对每个聚类进行分析和总结。通过聚类，可以将海量日志数据分解为更小的、更具代表性的子集，从而缓解LLM的上下文窗口限制。同时，针对结构化日志文本，设计专门的解析器，提高LLM对日志信息的理解能力。

技术框架：LLMLogAnalyzer包含以下主要模块：1) 路由器：负责将用户请求路由到合适的处理模块。2) 日志识别器：识别日志数据的来源和类型。3) 日志解析器：将结构化日志文本解析为易于LLM理解的格式。4) 聚类模块：使用机器学习算法对日志数据进行聚类。5) LLM分析模块：利用大语言模型对每个聚类进行分析、总结、模式提取和异常检测。6) 搜索工具：提供日志搜索功能，方便用户查找特定日志信息。

关键创新：LLMLogAnalyzer的关键创新在于其模块化架构和聚类分析方法。通过模块化设计，可以灵活地扩展和定制系统功能。聚类分析方法有效地缓解了LLM的上下文窗口限制，提高了处理海量日志数据的能力。此外，专门的日志解析器提高了LLM对结构化日志文本的理解能力，从而提高了分析结果的准确性。

关键设计：聚类模块使用了基于密度的聚类算法（如DBSCAN），可以自动发现日志数据中的模式和异常。日志解析器使用了正则表达式和预定义的日志格式，将结构化日志文本解析为键值对。LLM分析模块使用了Prompt Engineering技术，设计了专门的Prompt，引导LLM进行总结、模式提取和异常检测。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMLogAnalyzer在四个不同的领域日志和各种任务中，性能显著优于现有LLM聊天机器人，包括ChatGPT、ChatPDF和NotebookLM，性能提升幅度在39%到68%之间。此外，该系统还表现出强大的鲁棒性，在使用ROUGE-1分数时，四分位距（IQR）降低了93%，表明结果的可变性显著降低。

🎯 应用场景

LLMLogAnalyzer可应用于网络安全事件响应、系统故障诊断、性能监控和合规性审计等领域。它可以帮助安全分析师快速识别潜在的安全威胁，帮助运维人员快速定位系统故障，提高工作效率，降低运营成本。未来，该技术可进一步扩展到其他类型的结构化数据分析，例如金融交易数据、医疗记录等。

📄 摘要（原文）

System logs are a cornerstone of cybersecurity, supporting proactive breach prevention and post-incident investigations. However, analyzing vast amounts of diverse log data remains significantly challenging, as high costs, lack of in-house expertise, and time constraints make even basic analysis difficult for many organizations. This study introduces LLMLogAnalyzer, a clustering-based log analysis chatbot that leverages Large Language Models (LLMs) and Machine Learning (ML) algorithms to simplify and streamline log analysis processes. This innovative approach addresses key LLM limitations, including context window constraints and poor structured text handling capabilities, enabling more effective summarization, pattern extraction, and anomaly detection tasks. LLMLogAnalyzer is evaluated across four distinct domain logs and various tasks. Results demonstrate significant performance improvements over state-of-the-art LLM-based chatbots, including ChatGPT, ChatPDF, and NotebookLM, with consistent gains ranging from 39% to 68% across different tasks. The system also exhibits strong robustness, achieving a 93% reduction in interquartile range (IQR) when using ROUGE-1 scores, indicating significantly lower result variability. The framework's effectiveness stems from its modular architecture comprising a router, log recognizer, log parser, and search tools. This design enhances LLM capabilities for structured text analysis while improving accuracy and robustness, making it a valuable resource for both cybersecurity experts and non-technical users.