# Wykrywanie anomalii w logach systemów EN: **Log anomaly detection** · id `loganomaly` · aliases: log-based anomaly detection, deep learning log analysis, AIOps log anomaly, analiza logów z ML Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w cyberbezpieczeństwie](https://aiatlasgraph.com/t/cyberai.md) › [Wykrywanie zagrożeń i włamań](https://aiatlasgraph.com/t/threatdetection.md) › Wykrywanie anomalii w logach systemów ## Description - PL: Uczenie modeli sekwencji zdarzeń z dzienników systemów i aplikacji, by wykrywać nietypowe przebiegi wskazujące na awarię lub atak. - EN: Learning models of event sequences from system and application logs to detect unusual runs that signal failures or attacks. ## In one sentence - PL: Modele czytające dzienniki serwerów i aplikacji, które zauważają nietypowe ciągi zdarzeń mogące oznaczać atak albo awarię. - EN: Models that read server and application logs and spot unusual chains of events that may mean an attack or a breakdown. ## Problem it solves - PL: Serwery zapisują miliony linijek dziennie, a ślad włamania to kilka wpisów w nietypowej kolejności, których nikt nie zauważy. - EN: Servers write millions of lines a day, and the trace of a break-in is a few entries in an odd order that nobody notices. ## What it does - PL: Jak ktoś, kto zna na pamięć rytuał porannego otwierania sklepu i od razu wyczuwa, że dziś alarm wyłączono przed otwarciem drzwi. - EN: Like someone who knows the shop's morning opening ritual by heart and senses at once that today the alarm went off before the door opened. ## Everyday example - PL: Na serwerze pojawia się udane logowanie na konto administratora bez wcześniejszych zwykłych kroków; model oznacza tę sekwencję jako podejrzaną. - EN: A server shows a successful admin login without the usual preceding steps; the model flags the sequence as suspicious. ## This concerns you if you… - PL: utrzymujesz serwery lub aplikacje w chmurze - PL: szukasz przyczyn awarii w logach - PL: budujesz modele na danych sekwencyjnych - EN: run servers or cloud applications - EN: dig through logs for the cause of outages - EN: build models on sequential data ## Keywords DeepLog · Drain parser · LogBERT · Loghub · HDFS dataset · BGL · LSTM · AIOps ## How it works - PL: Parser (np. Drain) zamienia surowe linie na szablony zdarzeń, które grupuje się w sesje lub okna czasowe. Model sekwencyjny (LSTM, transformer) uczy się na normalnych przebiegach przewidywać następne zdarzenie, a niska wiarygodność obserwowanej sekwencji oznacza anomalię. - EN: A parser (e.g. Drain) turns raw lines into event templates, grouped into sessions or time windows. A sequence model (LSTM, transformer) trained on normal runs predicts the next event, and a low likelihood of the observed sequence signals an anomaly. ## Limits - PL: Wiele badań opiera się na niewielkiej liczbie publicznych zbiorów, często skupionych na awariach systemów, a nie atakach. Wybór parsera, sposób grupowania zdarzeń w sesje lub okna oraz rozkład klas silnie wpływają na wynik; różne metryki i niepełna dostępność kodu utrudniają porównania. - EN: Many studies rely on a small set of public datasets, often focused on system failures rather than attacks. Parser choice, session or window construction and class distribution strongly affect results; differing metrics and incomplete code availability make comparisons difficult. ## Key terms - PL: **szablon logu**: Stała część komunikatu po usunięciu zmiennych, np. numerów i adresów. - PL: **okno czasowe**: Fragment logu z określonego przedziału, analizowany jako całość. - PL: **uczenie półnadzorowane**: Trening tylko na przykładach normalnych, bez przykładów ataków. - EN: **log template**: The fixed part of a message once variables like numbers and addresses are removed. - EN: **time window**: A slice of the log over a set period, analysed as a whole. - EN: **semi-supervised learning**: Training only on normal examples, without attack examples. ## Know first - [Wykrywanie anomalii i nowości (Outlier and novelty detection)](https://aiatlasgraph.com/t/anomalydetection.md) - [Transformery i attention (Transformers and attention)](https://aiatlasgraph.com/t/transformers.md) ## Subtopics (1 direct, 1 in total) - [Parsowanie logów do szablonów zdarzeń (Automated log parsing)](https://aiatlasgraph.com/t/logparsing.md): Automatically splitting raw log messages into a fixed event template and variable parameters, as the first step in anomaly detection and diagnostics. ## Sources - [Deep Learning for Anomaly Detection in Log Data: A Survey]() `landauer-log-anomaly-survey-2022` · by Max Landauer, Sebastian Onder, Florian Skopik, Markus Wurzenberger --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/loganomaly · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30