日誌分析是一種重要的網路安全和系統管理活動，它通過分析系統和應用程式產生的日誌檔案來了解用戶行為、檢測異常行為、識別潛在的安全威脅，以及最佳化系統性能。日誌分析方法可以分為以下幾類：
特徵字元分析。這是最簡單的方法，通過在日誌中查找已知的漏洞特徵來發現黑客攻擊行為。
訪問頻率分析。這種方法用於識別異常的訪問模式，如黑客攻擊時特有的訪問特徵。
漏洞掃描檢測。黑客使用漏洞掃描器對Web套用進行掃描，可以通過分析掃描行為中的User-Agent特徵來檢測攻擊。
暴力破解檢測。這種方法檢測的是對登錄URL的頻繁高強度請求，通常目標URL固定。
webshell檢測。當黑客利用漏洞獲得上傳許可權後，會在Web伺服器上留下後門程式（webshell）。通過分析訪問日誌，可以提取出可疑檔案，再通過人工確認的方式檢測出webshell。
基於聚類的數據挖掘方法。這種方法通過計算日誌的聚類，進而進行數據挖掘，形成事件模板，完成對日誌的解析。
基於自然語言處理的解析方法。這種方法使用自然語言處理技術對日誌進行解析，包括詞幹分析、同義詞替換、停用詞刪除等，然後將文本轉化為矢量表示形式，運用無監督聚類算法進行分類。
文本相似度計算方法。通過計算文本相似度，合併類似模板，實現快速日誌解析，例如利用最長公共子序列算法（LCS）。
日誌異常檢測。在完成日誌數據的解析之後，通過日誌異常檢測來對系統運行情況進行判斷，輔助運維人員進行運維工作。
這些方法可以根據實際需求和場景靈活選擇和套用。