对于大多数互联网公司,基于日志分析的WEB入侵检测分析是不可或缺的. 那么今天我就给大家讲一讲如何用graylog的extractor来实现这一功能. 首先要找一些能够识别的带有攻击行为的关键字作为匹配的规则. 由于我不是专门搞安全的,所以在网上找了一些软waf的规则脚本. 剩下来的工作就可以交给Graylog的extractor实现了. 这次介绍一下extractor的Copy input用法. (1)waf规则脚本如下: \.\./ select.+(from|limit) (?:(unio…

技术.原理讲解: <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析一:项目介绍> <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析二:基于docker搭建admin调度中心和executor执行器运行部署环境> <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析三:xxl-job-admin调度中心源码解析之初始化两个Thread工作线程> <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析四:xxl-job-admin调度中心源码解析之job调度过程,调度策略以及rpc通信…

如果你们觉得graylog只是负责日志收集的一个管理工具,那就too young too naive .日志收集只是graylog的最最基础的用法,graylog有很多实用的数据清洗和处理的进阶用法. 从这期开始我将陆续向大家介绍一些关于graylog的进阶用法,这次讲一下如何通过Geoip库莱获取nginx日志中来源IP的地理位置信息 获取来源IP的地理位置信息 (1)在导航栏System/Configurations -> Geo-Location Processor ,点击update按钮…

一.什么是IDS和IPS? IDS(Intrusion Detection Systems):入侵检测系统,是一种网络安全设备或应用软件,可以依照一定的安全策略,对网络.系统的运行状况进行监视,尽可能发现各种攻击企图.攻击行为或者攻击结果,并发出安全警报. IPS(Intrusion Prevention System):入侵防御系统,除了具有IDS的监控检测功能之外,可以深度感知检测数据流量,对恶意报文进行丢弃,以阻止这些异常的或是具有伤害性的网络行为. NSM:网络安全监控系统,用于收集.检…

项目由来 (1)开发人员不能登录线上服务器查看详细日志,经过运维周转费时费力 (2)日志数据分散在多个系统,难以查找与整合 (3)日志数据量巨大,查询速度太慢,无法满足需求 (4)无法全局掌控项目运行状况 (5)日志数据查询不够实时 (6)数据分析人员不会写代码,无法分析统计数据 (7)......... 框架里包含的组件 Logstash+Elasticsearch+Kibana(ELK) Logstash:监控,过滤,收集日志. Elasticsearch:存储日志,提供搜索功能. kiba…

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16…

Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用(如,搜索),您可以使用它.说到搜索,logstash带有一个web界面,搜索和展示所有日志. kibana 也是一个开源和免费的工具,他可以帮助您汇总.分析和搜索重要数据日志并提供友好的web界面. 他可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 界面.说到这里,我们看看 kibana 和 logstash到底能为我们做些什么呢? 下面是kibana的界面 简单来讲他…

最详细的CentOS6.6下搭建基于snort+barnyard2+base的入侵检测系统免责声明一．如果因为使用本文档照成损失(系统崩溃.数据丢失等),作者不承担任何责任.二．本文档只是个人使用本文档标注的软件版本成功搭建基于snort的IDS的过程,不代表在其他(相同或不相同)环境下也能安装成功,请仔细阅读并理解文档.三．善用搜索!善用搜索!善用搜索!遇到错误请理解错误提示,优先用搜索引擎搜索解决办法 本人亲测可行(win10+VMware12-pro),百度网盘地址在末尾.最详细的安装过程…

摘要:利用opencv读取视频.图片并检测人脸,利用QT显示窗口,功能选择等 环境:Ubuntu18.04.OpenCV3.4.0.QT5.10.1 效果图: 代码如下(比较简单没什么注释): main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); Widget w; w.setWindowTitle…

基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破.机器学习方法能够基于大量数据进行…