Web 日志文件的异常检测一直是个挺头疼的活儿，尤其数据量大的时候，手动基本不现实。这篇文章用比较实用的方法搞定了这个事儿，用的是基于距离的离散统计法，还加了个综合统计法，搭配校园网的实际日志跑了一圈，结果还不错。

离散统计法的好处就是上手快，思路也简单——算距离，看谁“跳得”最远，谁就是异常。比如访问量、响应时间这些指标，拉一条中位线，谁偏得离谱谁就危险。用Python搞个小脚本跑一下，也就几分钟的事儿。

综合统计法就更进一步了，多个维度一起看，比如IP 分布、访问频率、页面路径，交叉着算。不仅能找出“跳得远的”，还能看出“跳得精的”。这种方法对防爬、防刷还蛮有用的，搭配下ELK那一套也挺顺。

文章的结构也比较清晰，前面讲定义，中段讲方法，还贴了真实数据的过程，读起来还挺流畅。如果你也在搞日志，尤其是校园网、企业内网这类应用场景，可以借鉴下。

顺带推荐几个相关的：

如果你正打算优化日志系统，不妨从“简单统计 + 真实数据”入手，再慢慢叠加模型和工具，轻装上阵更容易搞出结果。