| 版本 | 发行日期 | | 1.04 | 2008年2月23日 | | 2.1 | 2009年7月10日 | | 3.0 | 2011年9月16日 | | 4.0 | 2012年7月17日 | | 5.0 | 2015年4月20日 | | 5.3 | 2016年8月2日 | | 5.4 | 2017年6月28日 |
如果运维工程师手里没有高效的管理工具支持,就很难快速处理故障。市面上有很多运维监控工具,例如商业版的 Solarwinds、ManageEngine以及WhatsUp等,开源的MRTG、Nagios、Cacti、Zabbix、OpenNMS、Ganglia等。
一、说明 1.1 相关概念说明 SEM,security event management,安全事件管理,指对事件进行实时监控,收集信息差展生通知和告警的行为。
OSSIM Agent的主要职责是收集网络上存在的各种设备发送的所有数据,然后按照一种标准方式有序发给OSSIM Server,Agent收集到数据后在发送给Server之前要对这些数据进行归一化处理,本文主要就如何有序发送数据与如何完成归一化进行讨论。 OSSIM传感器在通过GET框架实现OSSIM代理和OSSIM服务器之间通信协议和数据格式的之间转换。下面我们先简要看一下ossim-agent脚本:
企业应该投资并部署开源SIEM(安全信息和事件管理)工具吗?SIEM是现代企业网络安全的重要组成部分。实际上,SIEM解决方案提供了关键的IT环境保护和合规性标准实现。只有通过日志管理,安全分析和关联以及报告模板,企业才能抵御现代网络攻击。
从海量安全事件中挖掘有用的威胁信息与情报是当今讨论的热门话题,同时这也是一个难点?怎么实现呢?这里用到一种技术叫做关联分析,他也是SIEM(Security Information Event Management安全信息和事件管理)系统中最常见的事件检测手段,这并不是什么新鲜事物,20年前就已经有人提出来了。通常基于时序来对相同数据源或来自不同数据源的安全事件,使用关联规则来进行综合的关联分析,下面介绍关联分析的具体功能。
一 、摘要 本文主要讲述,在一个资(bu)金(xiang)匮(hua)乏(qian)的甲方安全人员,为同病相怜的同学们提供几个免费的替代方案。 二、背景 随着在上家单位孵化的项目意外流产,我也离职了,来到了一家小甲方。来了之后才知道,原来不是所有甲方都是器大活好,啊!不对,财大气粗! 初到公司之时,安全为0,但由于为一家金融科技类公司,领导层们深知安全的重要,最主要的是,多个检查机构年底要过来检查,所以,我来了,但问题也来了。 我问领导:“领导,你觉得安全重要吗?”; 📷 领导
国外网站Concise Courses总结了安全测试者常用且好用的安全测试工具,本文摘录并分类整理列举一二,供安全从业者与爱好者参考。 📷 无线类 Metasploit (免费) 2003年,美国网络安全研究员兼开发者 Moore 启动了 Metasploit 项目,目的是创建一个开源平台,获取 Exploit 代码用于研究与开发。随后,Metasploit 框架得以开发与发展,目前已经成为广泛用于渗透测试和研究的开源漏洞利用框架。2009 年,Metasploit 被 Rapid7 公司收购
介绍 OSSIME中的HIDS是通过OSSEC来实现的,OSSEC采用服务端和客户端模式,主要通过文件完整性监视,日志监视,rootcheck和进程监视来主动监视Unix系统活动的所有方面。 OSSI
OSSIM即开源安全信息管理系统(OPEN SOURCE SECURITY INFORMATION MANAGEMENT),是一个非常流行和完整的开源安全架构体系。OSSIM通过将开源产品进行集成,从而提供一种能够实现安全监控功能的基础平台。 它的目的是提供一种集中式、有组织的、能够更好地进行监测和显示的框架式系统。
通常,安全专家需使用渗透测试的网络安全工具来测试网络和应用程序中的漏洞。在与黑客的博弈中,“兵器”好坏将直接左右战果。
本文目的主要是调研等保三级的硬件可以使用哪些软件来替换(有些有硬性要求另说),整理一版放在这里,以后的项目中如果有使用到,就不用在一一查找了。
大家好,我是IT共享者,人称皮皮。这篇文章,皮皮给大家盘点那些年,我们一起玩过的网络安全工具。
“磨刀不误砍柴工”。一款好的工具对提高工作效率有着巨大帮助,安全工程师同样需要一款优秀的安全软件来提高自己的工作效率。在具体的工作场景中,会有不同的选择,这里有10款开源免费的安全工具推荐给大家,不仅可以提高工作效率,还可以降低企业成本。
这是一份甲方安全开源项目清单,收集了一些比较优秀的安全开源项目,以帮助甲方安全从业人员构建企业安全能力。这些开源项目,每一个都在致力于解决一些安全问题。
这是一个检测和删除恶意的软件,包括蠕虫,木马,后门,流氓,拨号器,间谍软件等等。快如闪电的扫描速度,具有隔离功能,并让您方便的恢复。包含额外的实用工具,以帮助手动删除恶意软件。分为两个版本,Pro和Free,Pro版相比与Free版功能要多了:实时监控防护;启发式保护;恶意网站保护,阻止访问已知的零日恶意Web内容;
长假对于IT人员来说是个短暂的休整时期,可IT系统却一时也不能停,越是节假日,越可能出大问题,下面要讲述的就是一起遭受DOS攻击的案例。
前阵子,我发布了一份甲方安全开源清单,不少朋友帮忙反馈,得到了大大的补充,重新整理了一份项目清单。
最近因为有项目涉及到安全运营,所以抽时间了解了下。和身边正转行做安全运营的小伙伴也深入的讨论了关于乙方安全运营服务的一些想法,觉得如果能把自己的想法写下来向更多的朋友进行请教肯定会学到更多,所以有了这篇文章。
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱,携手迈进认知智能》精华解读系列第六篇——威胁建模技术,重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。
10g告警日志默认所在路径:ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump/alert*.log
一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
在上一篇文章《系统调用分析(2)》中介绍和分析了32位和64位的快速系统调用指令——sysenter/sysexit和syscall/sysret,以及内核对快速系统调用部分的相关代码,并追踪了一个用户态下的系统调用程序运行过程。
Logstash 是一个 Java 程序,当作为收集日志的 Agent 时,显得太臃肿了。这时需要一个轻量级的日志收集 Agent,其实可以先看看官方是否提供相关的 Agent,现在的需求是收集特定的日志文件, 官方提供了这样的工具:Filebeat,官方给 Filebeat 的定义就是轻量级的日志收集工具。
为满足《网络安全法》和《网络安全等级保护》针对安全日志审计的要求,遂作者在对比可多款( syslog、syslog-ng和rsyslog )的日志记录服务器工具后,最终选择了 rsyslog 日志工具来完成企业内部日志收集,并采用 Loki & Promtail 进行日志采集,最后使用Grafana 通过 LogQL 语法进行采集数据查询以及展示,此文深入浅出讲解了从rsyslog初识到实践配置使用,可以让各位运维的同道中人可以快速为企业搭建收集各类网络日志服务器,以满足合规要求!
如果你的数据中心全是 Linux 服务器,而你就是系统管理员。那么你的其中一项工作内容就是查看服务器的日志文件。但是,如果你在大量的机器上去查看日志文件,那么意味着你需要挨个去登入到机器中来阅读日志文件。如果你管理的机器很多,仅这项工作就可以花费你一天的时间。
一、简 介 Loki是受Prometheus启发由Grafana Labs团队开源的水平可扩展,高度可用的多租户日志聚合系统。 开发语言: Google Go。它的设计具有很高的成本效益,并且易于操作。使用标签来作为索引,而不是对全文进行检索,也就是说,你通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据签,极大地降低了日志索引的存储。系统架构十分简单,由以下3个部分组成 :
对此不太熟悉的同学,可以先看这篇文章。可以看到,他是grafana家族的,界面支持上自然有保证。有了它,就不用在grafana和kibana之间来回切换了。
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,这是我在ELK学习和实践过程写下的笔记,整理成了一个ELK入门到实践的系列文章,分享出来与大家共勉。本文为该系列文章的第一篇,通过rsyslog搭建集中日志服务器,收集linux和window系统日志。
大家在安装基于Snort NIDS系统, 感觉很难,总是出错,其他安装Snort并不难,难的是准备工作做得不充分,如果你做的不好,在配置可视化报警时会遇到各种问题,例如:
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误。 通常,日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们
ELK是一种流行的开源日志收集、存储、搜索和分析解决方案,它由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成。在Docker环境中,使用ELK可以收集和分析容器日志,以便更好地了解应用程序的状态和运行情况。
Splunk支持多种多样的数据源,比如它可以直接上传文件,可以监控本地的任何目录或文件,也可以配置通用转发器等方式来完成数据接入。Splunk所有的设置都可以通过Web页面、使用Splunk CLI命令,甚至是直接修改配置文件,以此来完成设置。
如果你的数据中心全是Linux服务器,而你就是系统管理员。那么你的其中一项工作内容就是查看服务器的日志文件。但是,如果你在大量的机器上去查看日志文件,那么意味着你需要挨个去登入到机器中来阅读日志文件。如果你管理的机器很多,仅这项工作就可以花费你一天的时间。
说起查看日志排查 bug 的方式,早些年的时候我都是直接登陆 linux 服务器直接查看,或者下载下来查看。
syslog服务器可以用作一个网络中的日志监控中心,所有能够通过网络来发送日志的设施(包含了Linux或Windows服务器,路由器,交换机以及其他主机)都可以把日志发送给它。 通过设置一个syslog服务器,可以将不同设施/主机发送的日志,过滤和合并到一个独立的位置,这样使得你更容易地查看和获取重要的日志消息。
一. 设备误报如何处理? 答:来自外网的误报说明安全设备需要进行策略升级,不需要处置。如果是来自内网的误报可以和负责人协商一下看能不能解决,有必要的话添加白名单处理。二. 如何区分扫描流量和手工流量?答:1.扫描流量数据量大,请求流量有规律可循且频率较高,手工流量请求少,间隔略长2.使用工具扫描的流量一般在数据包中有相关特征信息,比如说通过wireshark
生产环境中使用StarRocks一般都是多节点,3个fe3个be已经是很小的规模了,出现问题需要查日志的话,6个节点上找日志是比较费劲的,我们希望能够将日志都收集到es,查找方便而且支持搜索,提升排查问题的效率。
EFK 不是一个软件,而是一套解决方案。EFK 是三个开源软件的缩写,Elasticsearch,FileBeat,Kibana。其中 ELasticsearch 负责日志分析和存储,FileBeat 负责日志收集,Kibana 负责界面展示。它们之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前主流的一种日志分析系统解决方案。 EFK 和 ELK 只有一个区别, 收集日志的组件由 Logstash 替换成了 FileBeat,因为 Filebeat 相对于 Logstash 来说有2个好处:
当我们在对系统日志进行处理的时候,我们需要结合成本考虑方案,前期如果使用 Logstash 进行日志收集的话会耗费较多的机器性能,我们这里选择优化一下日志的采集。简单介绍一下即将出场的家伙: filebeat 首先 filebeat 是 Beats 中的一员。 Beats 在是一个轻量级日志采集器,其实 Beats 家族有6个成员,早期的 ELK 架构中使用 Logstash 收集、解析日志,但是 Logstash 对 内存 、 cpu 、 io 等资源消耗比较高。相比 Logstash , Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
简介 ELK并不是一款软件,是一整套解决方案,是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三个开源工具组成:通常是配合使用,而且先后归于Elastic.co公司名下,简称ELK协议栈. 日志的收集和处理 在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要。日志主要包括系统日志,应用日志,应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息,检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误。 通常,日
回顾上篇,解释了场景“2”中的四个标签,也介绍了对应着Windows Server中的四个功能在日常运维中究竟起到什么作用以及如何去驾驭他们。
1、ELK介绍 ELK不是一款软件,而是elasticsearch+Logstash+kibana三款开源软件组合而成的日志收集处理套件,堪称神器。其中Logstash负责日志收集,elasticsearch负责日志的搜索、统计,而kibana则是ES的展示神器,前端炫丽,点几下鼠标简单配置,就可以完成搜索、聚合功能,生成华丽的报表。 目前我们的日志方案: flume负责收集,服务写日志到文件,flume收集日志文件 flume汇总到数据通道kafka,供其他服务消费 日志搜索:从kafka读取日志写入到s
搭建了ELK日志收集系统之后,我们如果要查看SpringBoot应用的日志信息,就不需要查看日志文件了,直接在Kibana中查看即可。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据,您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能,并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态,及时找出解决问题的方法。例如,您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
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