{"id":54536,"date":"2019-12-28T00:00:00","date_gmt":"2019-12-27T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/3-elastic-stack-analiz-security-logov-dashbordy"},"modified":"2020-02-18T14:02:33","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:33","slug":"3-elastic-stack-analiz-security-logov-dashbordy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/3-elastic-stack-analiz-security-logov-dashbordy","title":{"rendered":"3. Elastic Stack: Analyse der Sicherheitsprotokolle. Dashboards","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"3.
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\nIn fr\u00fcheren Artikeln haben wir uns kurz mit dem ELK-Stack und der Konfiguration von Logstash f\u00fcr die Protokollanalyse vertraut gemacht. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf das Wichtigste aus analytischer Sicht: die Grafiken und Tabellen, die Sie vom System erwarten, und der Grund, warum alles erstellt wurde \u2014 diese sind in Dashboards<\/b>. Heute werden wir uns n\u00e4her mit der Visualisierungssoftware Kibana<\/b>befassen, sehen uns an, wie man Grafiken und Tabellen erstellt, und schlie\u00dflich erstellen wir ein einfaches Dashboard basierend auf den Protokollen der Checkpoint-Firewall.
\n<\/a><\/noindex>
\nDer erste Schritt zum Arbeiten mit Kibana ist die Erstellung eines Indexmusters<\/b>, logisch gesehen handelt es sich um eine Basis f\u00fcr Indizes, die nach einem bestimmten Prinzip einheitlich sind. Selbstverst\u00e4ndlich handelt es sich hierbei um eine Konfiguration, um Kibana die gleichzeitige Suche nach Informationen in allen Indizes zu erleichtern. Diese wird durch die Zuordnung einer Zeichenfolge, beispielsweise \u201echeckpoint-*\u201c, und dem Namen des Index festgelegt. Zum Beispiel passt \u201echeckpoint-2019.12.05\u201c zu diesem Muster, w\u00e4hrend einfach \u201echeckpoint\u201c nicht passt. Es ist erw\u00e4hnenswert, dass man in der Suche nicht gleichzeitig nach Informationen in verschiedenen Indexmustern suchen kann; sp\u00e4ter in den kommenden Artikeln werden wir sehen, dass API-Anfragen entweder nach dem Namen des Index oder nach einer einzigen Zeichenfolgenvorlage gemacht werden.<\/p>\n

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Danach \u00fcberpr\u00fcfen wir im Men\u00fc \u201eDiscover\u201c, ob alle Protokolle indiziert werden und der richtige Parser eingerichtet ist. Falls Unstimmigkeiten auftreten, wie zum Beispiel die \u00c4nderung des Datentyps von String auf Integer, muss die Konfigurationsdatei von Logstash bearbeitet werden, damit die neuen Protokolle korrekt aufgezeichnet werden. Um sicherzustellen, dass die alten Protokolle vor der \u00c4nderung das gew\u00fcnschte Format annehmen, hilft nur der Reindexierungsprozess. In zuk\u00fcnftigen Artikeln werden wir diese Operation detaillierter behandeln. Stellen wir sicher, dass alles in Ordnung ist, das Bild ist anklickbar:<\/p>\n

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Die Protokolle sind an ihrem Platz, daher k\u00f6nnen wir mit dem Aufbau von Dashboards beginnen. Anhand der Analysen der Dashboards von Sicherheitsprodukten l\u00e4sst sich der Zustand der Informationssicherheit in der Organisation erkennen, die Schwachstellen der aktuellen Politik visuell darstellen und zuk\u00fcnftige Ma\u00dfnahmen zu deren Beseitigung entwickeln. Wir erstellen ein kleines Dashboard, das aus mehreren Visualisierungstools besteht. Das Dashboard wird aus 5 Komponenten bestehen: <\/p>\n

    \n
  1. Tabelle zur Z\u00e4hlung der Gesamtzahl der Protokolle nach Blades<\/li>\n
  2. Tabelle zu kritischen IPS-Signaturen<\/li>\n
  3. Kreisdiagramm zu Threat Prevention-Ereignissen<\/li>\n
  4. Diagramm der meistbesuchten Websites<\/li>\n
  5. Diagramm zur Nutzung der gef\u00e4hrlichsten Anwendungen<\/li>\n<\/ol>\n

    \nUm Visualisierungsfiguren zu erstellen, m\u00fcssen Sie im Men\u00fc Visualisieren<\/b>, die gew\u00fcnschte Figur ausw\u00e4hlen, die wir erstellen m\u00f6chten! Lassen Sie uns Schritt f\u00fcr Schritt vorgehen.<\/p>\n

    Tabelle zur Z\u00e4hlung der Gesamtzahl der Protokolle nach Blades<\/h3>\n

    \nDaf\u00fcr w\u00e4hlen wir die Figur Daten Tabelle<\/b>, gehen zur Werkzeugkonsole zum Erstellen von Grafiken, auf der linken Seite werden die Figureneinstellungen festgelegt, rechts, wie sie in den aktuellen Einstellungen aussehen wird. Zuerst zeige ich, wie die fertige Tabelle aussehen wird, danach gehen wir die Einstellungen durch, das Bild ist klickbar:<\/p>\n

    \"3.<\/a><\/noindex><\/p>\n

    Ausf\u00fchrlichere die Einstellungen der Figur, das Bild ist klickbar:<\/p>\n

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    Lassen Sie uns die Einstellungen durchgehen.<\/p>\n

    Zuerst wird die Metrik<\/b>, der Wert, nach dem alle Felder aggregiert werden. Metriken werden basierend auf Werten berechnet, die auf verschiedene Weise aus Dokumenten extrahiert wurden. Die Werte werden normalerweise aus den Feldern<\/b> des Dokuments extrahiert, k\u00f6nnen aber auch mit Skripten generiert werden. In diesem Fall setzen wir auf Aggregation: Z\u00e4hlen<\/b> (Gesamtanzahl der Protokolle).<\/p>\n

    Danach teilen wir die Tabelle in Segmente (Felder), anhand derer die Metrik berechnet wird. Diese Funktion wird durch die Einstellung von Buckets ausgef\u00fchrt, die ihrerseits aus zwei Konfigurationsvarianten besteht: <\/p>\n

      \n
    1. split rows \u2014 Hinzuf\u00fcgen von Spalten und anschlie\u00dfende Unterteilung der Tabelle in Zeilen<\/li>\n
    2. split table \u2014 Unterteilung in mehrere Tabellen nach den Werten eines bestimmten Feldes. <\/li>\n<\/ol>\n

      \nIn buckets<\/b> Es k\u00f6nnen mehrere Unterteilungen hinzugef\u00fcgt werden, um mehrere Spalten oder Tabellen zu erstellen; die Einschr\u00e4nkungen sind hier eher logisch. Bei der Aggregation kann ausgew\u00e4hlt werden, nach welcher Methode die Segmentierung stattfinden soll: ipv4 range, date range, Terms usw. Die interessanteste Wahl ist Terms<\/b> und Significant Terms<\/b>, die Segmentierung erfolgt nach den Werten eines bestimmten Indexfeldes, der Unterschied zwischen ihnen liegt in der Anzahl der zur\u00fcckgegebenen Werte und deren Anzeige. Da wir die Tabelle nach den Namen der Blades teilen m\u00f6chten, w\u00e4hlen wir das Feld \u2014 product.keyword<\/b> und legen die Gr\u00f6\u00dfe auf 25 zur\u00fcckgegebene Werte fest. <\/p>\n

      Anstelle von Zeilen verwendet Elasticsearch zwei Datentypen \u2014 text<\/b> und keyword<\/b>. Wenn Sie eine Volltextsuche durchf\u00fchren m\u00f6chten, sollten Sie den Typ text verwenden, was sehr praktisch ist, wenn Sie Ihren eigenen Suchdienst erstellen, zum Beispiel um nach einem bestimmten Wort in einem bestimmten Feld (Text) zu suchen. Wenn Sie nur eine genaue \u00dcbereinstimmung ben\u00f6tigen, sollten Sie den Typ keyword verwenden. Der Datentyp keyword eignet sich auch f\u00fcr Felder, die eine Sortierung oder Aggregation erfordern, also in unserem Fall.<\/p>\n

      Elasticsearch z\u00e4hlt die Anzahl der Logs \u00fcber einen bestimmten Zeitraum und aggregiert dabei nach dem Wert des Feldes product. Im Custom Label definieren wir den Namen der Spalte, die in der Tabelle angezeigt wird, legen die Zeit fest, f\u00fcr die wir die Logs sammeln, und starten das Rendering - Kibana sendet eine Anfrage an Elasticsearch, wartet auf die Antwort und visualisiert die erhaltenen Daten. Die Tabelle ist fertig!<\/p>\n

      Kreisdiagramm zu Ereignissen der Bedrohungsabwehr<\/h3>\n

      \nBesonders interessant ist die Information, wie hoch der prozentuale Anteil an Reaktionen insgesamt ist detect<\/b> und prevent<\/b> auf Vorf\u00e4lle in der IT-Sicherheit in der aktuellen Sicherheitsrichtlinie. In diesem Fall eignet sich ein Kreisdiagramm gut. W\u00e4hlen Sie in Visualize \u2014 Kreisdiagramm<\/b>. In der Metrik legen wir auch die Aggregation nach der Anzahl der Logs fest. In den Buckets setzen wir Terms => action. <\/p>\n

      Es scheint alles richtig zu sein, aber im Ergebnis werden Werte f\u00fcr alle Blades angezeigt. Wir m\u00fcssen nur die Blades filtern, die im Rahmen der Bedrohungsverhinderung arbeiten. Daher stellen wir sicher, dass wir den Filter<\/b> einrichten, um Informationen nur f\u00fcr die Blades zu suchen, die f\u00fcr die IT-Sicherheitsvorf\u00e4lle verantwortlich sind \u2014 product: (\"Anti-Bot\" OR \"New Anti-Virus\" OR \"DDoS Protector\" OR \"SmartDefense\" OR \"Threat Emulation\"). Das Bild ist klickbar:<\/p>\n

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      Und detailliertere Einstellungen, das Bild ist klickbar:<\/p>\n

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      Tabelle zu IPS-Ereignissen<\/h3>\n

      \nEin weiterer wichtiger Punkt aus der Sicht der IT-Sicherheit ist die \u00dcberpr\u00fcfung und Kontrolle der Ereignisse nach Blade IPS<\/b> und Threat Emulation<\/b>, die nicht von der aktuellen Politik blockiert werden, um sp\u00e4ter entweder die Signatur auf \"Prevent\" zu setzen oder, wenn der Traffic g\u00fcltig ist \u2014 die Signatur nicht zu \u00fcberpr\u00fcfen. Die Tabelle erstellen wir \u00e4hnlich wie im ersten Beispiel, mit dem Unterschied, dass wir mehrere Spalten erstellen: protections.keyword, severity.keyword, product.keyword, originsicname.keyword. Wir richten unbedingt den Filter ein, um Informationen nur f\u00fcr die Blades zu suchen, die f\u00fcr die IT-Sicherheitsvorf\u00e4lle verantwortlich sind \u2014 product: (\"SmartDefense\" OR \"Threat Emulation\"). Das Bild ist klickbar:<\/b> Die aktuelle Politik sieht vor, dass wir entweder die Signatur auf \"prevent\" umstellen oder, wenn der Traffic g\u00fcltig ist, die Signatur nicht \u00fcberpr\u00fcfen. Die Tabelle erstellen wir ebenso wie im ersten Beispiel, nur mit dem Unterschied, dass wir mehrere Spalten anlegen: protections.keyword, severity.keyword, product.keyword, originsicname.keyword. Wir stellen unbedingt einen Filter ein, um Informationen nur \u00fcber die Blade-Produkte zu suchen, die f\u00fcr Sicherheitsvorf\u00e4lle zust\u00e4ndig sind \u2014 product: (\"SmartDefense\" OR \"Threat Emulation\"). Das Bild ist klickbar:<\/p>\n

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      Detailliertere Einstellungen, das Bild ist klickbar:<\/p>\n

      \"3.<\/a><\/noindex><\/p>\n

      Diagramme der am h\u00e4ufigsten besuchten Websites<\/h3>\n

      \nDazu erstellen wir eine Figur \u2014 Vertical Bar<\/b>. Wir verwenden auch die Metrik count (Y-Achse), und auf der X-Achse verwenden wir die Namen der besuchten Websites \u2014 \"appi_name\". Es gibt einen kleinen Trick: Wenn Sie die Einstellungen in der aktuellen Variante ausf\u00fchren, werden alle Websites auf dem Diagramm in einer Farbe angezeigt. Um sie unterschiedlich farbig darzustellen, verwenden wir eine zus\u00e4tzliche Einstellung \u2014 \"split series\", die es uns erm\u00f6glicht, die bereits vorhandene Spalte in mehrere Werte zu unterteilen, abh\u00e4ngig vom gew\u00e4hlten Feld! Diese Unterteilung kann entweder als eine mehrfarbige Spalte im gestapelten Modus oder im normalen Modus verwendet werden, um mehrere Spalten basierend auf dem gew\u00e4hlten Wert der X-Achse zu erstellen. In diesem Fall verwenden wir den gleichen Wert wie auf der X-Achse, was es erm\u00f6glicht, alle Spalten mehrfarbig darzustellen; oben rechts werden sie durch Farben angezeigt. Wir setzen im Filter \u2014 product: \"URL Filtering\", um Informationen nur zu den besuchten Websites anzuzeigen, das Bild ist klickbar:<\/p>\n

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      Einstellungen:<\/p>\n

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      Diagramm zur Nutzung der gef\u00e4hrlichsten Anwendungen<\/h3>\n

      \nDazu erstellen wir eine Figur \u2013 Vertical Bar. Als Metrik verwenden wir ebenfalls einen Count (Y-Achse), und auf der X-Achse verwenden wir die Namen der genutzten Anwendungen \u2013 \"appi_name\". Entscheidend ist die Festlegung des Filters \u2013 product: \"Application Control\" AND app_risk: (4 OR 5 OR 3) AND action: \"accept\". Wir filtern die Protokolle nach dem Blade Application Control, nehmen nur die Websites, die als kritisch, hoch oder mittel kategorisiert sind, und nur wenn der Zugriff auf diese Seiten erlaubt ist. Das Bild ist klickbar:<\/p>\n

      \"3.<\/a><\/noindex><\/p>\n

      Einstellungen, klickbar:<\/p>\n

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      Dashboard<\/h3>\n

      \nDie Ansicht und Erstellung von Dashboards befindet sich in einem separaten Men\u00fcpunkt \u2013 Instrumententafel<\/b>. Hier ist alles einfach; ein neues Dashboard wird erstellt, eine Visualisierung hinzugef\u00fcgt, alles an die richtigen Pl\u00e4tze geschoben, und das war's!<\/p>\n

      Wir erstellen ein Dashboard, um die grundlegende Situation der Informationssicherheit in der Organisation zu verstehen, klarerweise nur auf der Check Point Ebene, das Bild ist klickbar:<\/p>\n

      \"3.<\/a><\/noindex><\/p>\n

      Anhand dieser Grafiken k\u00f6nnen wir verstehen, welche kritischen Signaturen nicht von der Firewall blockiert werden, wohin die Benutzer surfen und welche der gef\u00e4hrlichsten Anwendungen sie verwenden.<\/p>\n

      Fazit<\/h3>\n

      \nWir haben die Grundlagen der Visualisierung in Kibana betrachtet und ein Dashboard erstellt, aber das ist nur ein kleiner Teil. Im weiteren Verlauf des Kurses werden wir uns speziell mit der Konfiguration von Karten, der Arbeit mit Elasticsearch, API-Anfragen, Automatisierung und vielem mehr besch\u00e4ftigen!<\/p>\n

      Also bleiben Sie dran f\u00fcr Updates (Telegram<\/a><\/noindex>, Facebook<\/a><\/noindex>, VK<\/a><\/noindex>, TS Solution Blog<\/a><\/noindex>), Yandex.Zen<\/a><\/noindex>.
      \n
      Quelle:       habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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