随着云计算的快速发展,现代的软件开发人员会选择构建自己的系统,而系统日志由于各程序员的书写风格迥异而打印出的形式各异,非专业领域人士难以理解其内在含义。尽管日志存在着上述特点,但日志作为系统记录着自身运行状态的唯一信息来源,蕴含着系统内部的执行状态,理解日志有利于运营人员更充分的了解系统的设计架构。从无结构化的纯文本系统日志中提取出关键信息,进而构建出代表着系统正常运行的控制流图,进一步发现系统部署中的异常事件,是计算机领域中亟待解决的重要问题,这样的过程也被称为控制流图挖掘过程。本文针对控制流图挖掘过程进行研究工作,主要的研究内容如下:(1)本文先分析日志序列中事件之间的时序关系,对事件之间的时滞区间展开挖掘,通过事件的条件/无条件分布确定事件的依赖关系,并根据控制流图的子结构确定整体上的控制流图生成,与其他控制流解析方法进行相比较,从理论和实例上验证本文算法的有效性和可行性。(2)其次针对分析系统日志的变量部分,比较日志文本中普遍存在的标识符信息,进一步分析标识符在不同组件日志中传递信息的过程,从而确定事件之间的强依存关系;对日志序列进行时序分析得到弱依存关系。结合两种依存关系事件对,从而构建正常执行的控制流图,并与其他的控制流图解析方法进行比较,从实验上证明本方法的有效性和可行性。(3)最后将控制流图分析应用于日志分析的重要领域——异常检测。一方面从介绍了两种常见的异常检测架构;另一方面,在企业数据集上分析本文算法得出的异常事件,证明了算法的合理性和有效性。