1. 启用结构化详细日志记录
使用Winston、Pino等成熟日志库，配置JSON格式输出（便于后续分析），覆盖请求、响应、错误、关键业务操作（如用户登录、权限变更）等场景。例如，通过Winston记录错误日志到error.log、常规日志到combined.log，开发环境追加控制台输出；通过Morgan记录HTTP请求详情（如请求方法、URL、状态码）。结构化日志能快速定位异常行为，是安全分析的基础。
2. 记录关键安全事件
聚焦用户行为（登录/登出成功/失败、密码修改、权限变更）、系统操作（配置文件修改、依赖安装/更新）、敏感操作（数据删除、批量导出）等关键事件，记录时间戳、用户ID/IP、事件类型、详细描述。例如，用auditLog函数记录用户登录动作：“Audit Log: Login success by admin (IP: 192.168.1.100)”。这些日志是安全审计的核心证据，能还原事件链条。
3. 防止日志污染与敏感信息泄露
通过debug模块控制模块级日志输出，避免无关信息（如开发调试细节）进入主日志流；严格禁止记录敏感数据（如密码、API密钥、信用卡号），使用.env文件存储敏感信息并通过dotenv加载，确保.env文件不被提交到版本控制系统（如Git）。例如，记录错误时仅保留错误消息而非堆栈跟踪（避免泄露系统路径、依赖版本等内部信息）。
4. 实施日志轮转与清理
使用logrotate工具或Winston的winston-daily-rotate-file插件，按时间（如每天）或大小（如20MB）分割日志文件，自动压缩旧日志（如保留7天压缩日志），避免单个日志文件过大占用磁盘空间。例如，logrotate配置可设置为“每日轮转、保留7天、压缩旧日志”，防止日志文件成为系统负担。
5. 集中式日志管理与实时分析
将日志发送到集中式系统（如ELK Stack：Elasticsearch存储+Logstash解析+Kibana可视化，或Splunk），实现日志的统一收集、存储、搜索和可视化。通过Kibana的Dashboard监控关键指标（如错误率飙升、频繁登录失败），快速识别异常模式。集中式管理解决了分布式系统的日志分散问题，提升了分析效率。
6. 设置实时监控与警报
配置警报系统（如PagerDuty、OpsGenie、Sentry），针对关键事件（如连续5次登录失败、未授权访问尝试、错误率超过阈值）触发实时通知（邮件、短信、Slack）。例如，用Sentry捕获前端和后端异常，通过Winston将错误日志同步到Sentry，当出现未处理的异常时立即通知开发团队。实时警报能缩短响应时间，降低安全事件的影响范围。
7. 定期审计与异常行为分析
制定日志审计计划（如每周一次），通过自动化工具（如Logstash的过滤器、ELK的查询语法）分析日志，寻找异常行为。例如，统计同一IP的频繁登录失败次数（如1小时内失败10次）、非工作时间的权限变更操作、异常的数据访问模式（如大量下载用户数据）。结合威胁情报（如已知攻击IP列表），识别潜在的安全威胁（如暴力破解、内部人员滥用权限）。
8. 加强日志文件自身安全
设置日志文件的权限控制（如chmod 640、chown root:adm），确保只有授权用户（如root、运维人员）能访问；将日志存储在安全目录（如/var/log/nodejs/），避免日志文件被篡改或删除。对于敏感日志，可使用GPG加密（通过logrotate的postrotate脚本自动加密新日志），防止数据泄露。