안녕하세요. 주식회사 서버몬 입니다.
오늘은 LangExtract로 서버 로그 자동 구조화의 대해서 알아보겠습니다.
LangExtract는 Google에서 최근 공개한 Gemini 기반 오픈소스 Python 라이브러리 입니다.
LangExtract란?
LangExtract는 Google이 만든 오픈소스 Python 라이브러리 입니다.
비정형 텍스트에서 의미 있는 정보를 자동으로 추출해줍니다
Gemini등 LLM을 활용해서 문장의 의미를 이해, 중요한것인지 판단 해서 정보를 뽑아줍니다.
(LLM: 대규모 언어 모델, 방대한 데이터를 이해 및 학습하여 생성할 수 있는 딥 러닝 모델)
- 비정형 로그 → JSON 같은 구조화 데이터로 변환
- 긴 로그도 한꺼번에 처리 가능
- 다양한 LLM(대형 언어 모델) 백엔드 지원 (Google Gemini, OpenAI 등)
- 추출 결과 시각화 기능 포함
즉, 로그 분석 자동화에 최적화된 툴 입니다.
주요 기능 및 특징
주요 특징 & 기능 상세 설명
1. LLM 기반 정보 추출
- Google Gemini, OpenAI GPT 등 **대형 언어 모델(LLM)**을 백엔드로 사용하여 텍스트를 해석하고 원하는 정보만 추출합니다.
- 기존 regex, awk 등 명령어 방식보다 문맥을 이해하는 능력이 뛰어남.
예: 로그에서 '실패한 로그인 IP'를 문장 구조와 상관없이 추출 가능
2. 예시 기반 추출 (Few-shot Learning)
- LangExtract는 예시 한두 개만 주면 비슷한 형식의 텍스트를 알아서 처리합니다.
- 복잡한 정규표현식 없이도 다양한 포맷에 대응 가능.
예:
예시 1개만 입력해도 /var/log/secure, /var/log/messages, auth.log 등 여러 로그 유형 추출 가능
3. 추출 결과 시각화 기능 내장
- 추출된 데이터를 HTML로 시각화하는 기능을 제공
- 추출 결과를 직관적으로 확인하거나, 리포트 형태로 활용 가능
html = lx.visualize("output.jsonl")
with open("log_report.html", "w") as f:
f.write(html)
시각적 리포트 제공 시 유용
4. 다양한 LLM 백엔드 지원
LangExtract는 여러 LLM 모델을 지원하며, 필요에 따라 교체 가능:
| Gemini | Google의 최신 LLM (성능 우수, 긴 컨텍스트) |
| OpenAI GPT | ChatGPT 기반 모델 (API 키 필요) |
| Vertex AI | Google Cloud LLM 통합 |
모든 백엔드는 API 키 인증을 요구함 (환경 변수로 설정)
LangExtract의 강점 요약
| 포맷 적응력 | 낮음 (포맷 고정) | 높음 (유연한 대응) |
| 자동화 정도 | 낮음 (수작업 많음) | 높음 (자동 추출) |
| 실시간 처리 | shell script 한계 | 실시간 감지 가능 |
| 시각화 | 외부 툴 필요 | 내장 HTML 시각화 |
| 운영 친화성 | 복잡한 유지보수 | 간단한 Python 코드 |
왜 로그를 구조화해야 할까?
로그를 구조화 해야하는 이유
- /var/log/messages, /var/log/secure 등은 사람이 읽기 어렵고, 형식이 제각각
- 예시:
Sep 4 10:23:45 myserver sshd[12345]: Failed password for root from 192.168.0.101 port 55443 ssh2
이 로그에서 시간, 서비스명, IP 주소, 메시지 같은 중요한 정보가 있지만,
이걸 프로그램이 자동으로 뽑아내려면 쉽지 않습니다.
기존 grep, awk 방식은 포맷이 바뀌거나 예외가 생기면 깨지기 쉽습니다.
→ 사람이 읽을 순 있지만, 시스템이 자동 처리하기 어렵다
- 구조화 예시 (LangExtract 결과):
{
"timestamp": "Sep 4 10:23:45",
"service": "sshd",
"ip_address": "192.168.0.101",
"message": "Failed password for root from 192.168.0.101 port 55443 ssh2"
}
- 다양한 포맷의 로그를 일관되게 구조화
- 로그 변화에도 유연하게 대응
- LLM 기반의 추론 → 문맥 이해 가능 (ex. 사용자 에이전트 분석)
- 추출 후 Pandas, Grafana, SQLite 등 다양한 분석 툴과 연계 가능
로그를 구조화하면 얻는 실질적인 운영상 이점
| 검색 속도 향상 | 필드 기반 검색 가능 (ex. IP별 로그인 실패 조회) |
| 통계 및 리포트 가능 | 날짜별, 사용자별, 이벤트별 로그 집계 |
| 실시간 알림 연동 | 특정 조건 만족 시 자동 경고 발송 |
| 자동화 | 필터링, 분류, 응답 등 자동 프로세스 가능 |
| 보안 분석 강화 | 이상 패턴 감지, 침입 탐지 등에 활용 가능 |
| 시스템 통합 | SIEM, 모니터링 시스템과 연동하기 쉬움 |
이상으로 LangExtract의 대해서 알아보았습니다.
다음에는 LangExtract를 설치,설정 및 로그를 자동 구조화하고,
실시간 보안 이벤트 감지 시스템을 구성하는 방법에 대해서 작성하겠습니다.
감사합니다.
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