数据准备 数据下载:美国宇航局肯尼迪航天中心WEB日志 我们先来看看数据:首先将日志加载到RDD,并显示出前20行(默认). import sys import os log_file_path ='apache.access.log.PROJECT' base_df = sqlContext.read.text(log_file_path) base_df.show(truncate=False) 数据框输出如下: +--------------------------------------

摘要: Web日志记录了网站被访问的情况,在Web安全的应用中,Web日志常被用来进行攻击事件的回溯和取证.Webshell大多由网页脚本语言编写,常被入侵者用作对网站服务器操作的后门程序,网站被植入Webshell就说明网站已被入侵.Webshell检测手段常见的有运行后门查杀工具,比如D盾,或者部署防护软硬件对网站流量和本地文件进行检查,代价较大且对网站的访问性能有影响.因此,结合作者这几年做服务器入侵分析的一点经验,总结几点基于Web日志的轻量级的Webshell检测思路,通过对服务器日志

日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核.各种应用服务器等等.日志的内容.规模和用途也各不相同,很难一概而论. 本文讨论的日志处理方法中的日志,仅指Web日志.其实并没有精确的定义,可能包括但不限于各种前端Web服务器——apache.lighttpd.tomcat等产生的用户访问日志,以及各种Web应用程序自己输出的日志. 在Web日志中,每条日志通常代表着用户的一次访问行为,例如下面就是一条典型的apache日志: 211.87.152.44 – - [

http://www.open-open.com/lib/view/open1456751673359.html

针对于web日志做分析是学习spark常用练习项目.此文介绍web日志正则匹配相关小提示.  实例测试 从网上找了一个access日志案列 218.19.140.242 - - [10/Dec/2010:09:31:17 +0800] "GET /query/trendxml/district/todayreturn/month/2009-12-14/2010-12-09/haizhu_tianhe.xml HTTP/1.1" 200 1933 "-" "

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

说到web服务器就不得不说Nginx,目前已成为企业建站的首选.但由于种种历史原因,Nginx日志分析工具相较于传统的apache.lighthttp等还是少很多. 今天就和大家分享一个非常强大的实时日志分析工具,它安装简单,功能强大,支持Nginx日志格式,是新一代互联网企业手中又一犀利武器! GoAccess是一个实时的Apache / Nginx / Lighttpd Web日志分析器和交互式查看器,可在终端中运行,能为系统管理员提供快速且有价值的 HTTP 统计,并以在线可视化服务器的方

关于IM(InstantMessaging)即时通信类软件(如微信,QQ),大多数都是桌面应用程序或者native应用较为流行,而网上关于原生IM或桌面IM软件类的通信原理介绍也较多,此处不再赘述.而web端的IM应用,由于浏览器的兼容性以及其固有的“客户端请求服务器处理并响应”的通信模型,造成了要在浏览器中实现一个兼容性较好的IM应用,其通信过程必然是诸多技术的组合,本文的目的就是要详细探讨这些技术并分析其原理和过程. 1.基于web的固有通信方式 浏览器本身作为一个瘦客户端,不具备直接通过系

今年一直大大小小的事情忙,很少有时间能静下心写个文章,所以最近博客更新也越来越少了,公司现在安全团队在我这边,一直在玩命的招人.下个月8号有一个互联网金融的会,4月在qcon北京站,都以嘉宾的身份去分享东西,这段时间也需要准备. 前前后后简历收到几十份,我希望找到 [编程+运维+安全] 的全能型人才,一般来的简历都是要么就只会搞渗透,要么就会点渗透会点编程,但是没有基础运维能力,大多没有应急的经验. 这会也挺晚,抽点时间稍微写下[应急响应中web后门排查与高效分析web日志技巧],关于系统后门和

示例场景 日志说明 有两台Web服务器,日志文件存放在/usr/local/nginx/logs/目录,日志默认为nginx定义格式.如: 123.13.17.13 - - [25/Aug/2016:00:00:01 +0800] "GET /AppFiles/apk/studynet/icon_v120/apk_80111_1.jpg HTTP/1.1" 206 51934 "http://img.xxx.com:8080/AppFiles/apk/studynet/ico

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界

IIS Web服务器日志.日志服务器分析 EventLog Analyzer是一款全面的工具,用于审计.管理和跟踪您的Microsoft Internet Information Services(IIS)服务器日志,并为您提供关于文件和Web服务器的重要洞察.此报表工具为IIS Web服务器和IIS FTP日志服务器日志提供了即用支持,并提供深入的报表,帮助您提高企业生产效率和增强无缝访问. IIS Web服务器日志分析:EventLog Analyzer收集.分析.审计和监控IIS Web服

课程内容 本文链接: 张丹博客 http://www.fens.me 用Maven构建Hadoop项目 http://blog.fens.me/hadoop-maven-eclipse/程序源代码下载:https://github.com/bsspirit/maven_hadoop_template/releases/tag/kpi_v1Flume部署:  http://blog.csdn.net/zhouleilei/article/details/8568147  周雷雷博客Chukwa部署

linux系统web日志分析这方面工具比较多,比如logwatch或awstats等使用perl语言开发,功能都非常强大.但这些软件都需要进行一些配置,很多朋友往往在技术方面没有投入太多力量,即便参照互联网上图文教程也无从下手.对于此情况我编写了一个web日志分析脚本,功能比较简单,无需配置,有需要的朋友可以再尝试一下.  脚本地址: gbk版(一般ssh客户端不用调整直接可用: wget http://jinxiang.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/weblogch

转载自:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-log-kpi/ 今天学习了这一篇博客,写得十分好,照着这篇博客敲了一遍. 发现几个问题, 一是这篇博客中采用的hadoop版本过低,如果在hadoop2.x上面跑的话,可能会出现结果文件没有写入任何数据,为了解决这个问题,我试着去参照官网http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core

公司希望能够搭建自己的日志分析系统.现在基于ELK的技术分析日志的公司越来越多,在此也记录一下我利用ELK搭建的日志分析系统. 系统搭建 系统主要是基于elasticsearch+logstash+filebeat+kibana+nginx,其实我这个用的还是比较多的,可以直接用logstash直接去采集日志.不过由于logstash的性能影响都比较大,而且filebeat安装很方便,而且占用资源很小,所以现在filebeat现在被广泛应用于日志采集. 其实在搭这个系统还是比较麻烦的,可是前面有

虽然不可能对庞大的日志文件进行逐条的阅读,但是在这些日志文件中,确实会包含一些非常重要的信息.例如,在什么时间.有哪些ip地址访问了网站中的什么资源,等等. 通过对日志文件的分析,可以获得如下信息. #1 分析网站用户的访问时间,总结出网站在那段时间的访问量最大. #2 判断ip地址的地域性,总结出网站经常被来自哪个区的人群访问. #3 检查被访问的资源名称,分析出网站的具体哪个内容最受欢迎. #4 检查用户访问的返回代码,分析出网站是否存在错误. 通过对日志文件分析可以获取到网站的一些访问信息

调整错误日志的级别 这几天 apache错误日志巨大 莫名其妙的30G  而且 很多都是那种页面不存在的  网站太多了  死链接相应的也很多于是把错误警告调低了 因为写日志会给系统带来很大的损耗.关闭日志以后,甚至最高可以提高整体性能近40%(粗略估计)那么如何关闭日志呢? 可以通过降低log级别的办法来减少日志读写. 这里要提醒的是,这么做将给“入侵检测”以及其他基于日志分析的工作带来麻烦.所以请谨慎使用.网上相关文章很多,但说的都不详细,擦边而过,下面详细说一下具体操作步骤. 编辑conf文

想想好像好久没用写博客了! 由于最近想跳槽了(ps:尽管公司挽留,提出一些异与往常的挽留“制度”,But确实已经死心了) ,发现前一段时间一些做Hadoop,和Spark同事时常来请教网络拓扑图的有关问题,由于当时确实比较忙,没时间帮着一起分析,表示歉意! 先前整理过份简单的Demo 但是不详细  基于Web实现在线绘画拓扑图[GraphEditor] 首先呢这里是要详述的几个要点:(我用图是直接显示了~) (当然这套UI模块是后期改动的~重点不在这里)        [备案:后续使用文档] 显

前言 如今,在 Java 开发中,日志的打印输出是必不可少的, 关于  有了日志之后,我们就可以追踪各种线上问题.但是,在分布式系统中,各种无关日志穿行其中,导致我们可能无法直接定位整个操作流程.因此,我们可能需要对一个用户的操作流程进行归类标记,比如使用 因此,这就有了  Slf4j MDC 介绍 MDC ( Mapped Diagnostic Contexts ),顾名思义,其目的是为了便于我们诊断线上问题而出现的方法工具类.虽然,Slf4j 是用来适配其他的日志具体实现包的,但是针对 MD