{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/3-elastic-stack-analiz-security-logov-dashbordy","title":{"rendered":"3. Elastic stack: an\u00e1lise de logs de seguran\u00e7a. Pain\u00e9is","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"3.
\n
\nNos artigos anteriores, nos familiarizamos um pouco com a pilha ELK e configura\u00e7\u00e3o do arquivo de configura\u00e7\u00e3o do Logstash para o analisador de logs. Neste artigo, abordaremos o que \u00e9 mais importante do ponto de vista anal\u00edtico, ou seja, o que voc\u00ea deseja ver do sistema e pelo que tudo foi criado \u2014 gr\u00e1ficos e tabelas combinados em pain\u00e9is de controle<\/b>. Hoje, iremos explorar mais detalhadamente o sistema de visualiza\u00e7\u00e3o Kibana<\/b>, iremos aprender a criar gr\u00e1ficos, tabelas e, ao final, construiremos um painel de controle simples com base nos logs do firewall Check Point.
\n<\/a><\/noindex>
\nO primeiro passo ao trabalhar com o Kibana \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de um padr\u00e3o de \u00edndice<\/b>, que, logicamente, \u00e9 uma base de \u00edndices unificados por um determinado princ\u00edpio. Naturalmente, essa configura\u00e7\u00e3o \u00e9 exclusivamente para que o Kibana busque informa\u00e7\u00f5es de forma mais conveniente em todos os \u00edndices simultaneamente. Ela \u00e9 definida pela correspond\u00eancia da string, por exemplo, \"checkpoint-*\" e o nome do \u00edndice. Por exemplo, \"checkpoint-2019.12.05\" se encaixa no padr\u00e3o, mas apenas \"checkpoint\" n\u00e3o se encaixa. Vale mencionar que n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel buscar informa\u00e7\u00f5es em diferentes padr\u00f5es de \u00edndices ao mesmo tempo. Um pouco mais adiante, em artigos subsequentes, veremos que as solicita\u00e7\u00f5es de API s\u00e3o feitas pelo nome do \u00edndice ou por um padr\u00e3o de linha espec\u00edfico; a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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Ap\u00f3s isso, verificamos no menu Descobrir que todos os logs est\u00e3o sendo indexados e que o analisador est\u00e1 configurado corretamente. Se houver quaisquer inconsist\u00eancias, como por exemplo, mudar o tipo de dados de string para inteiro, ser\u00e1 necess\u00e1rio editar o arquivo de configura\u00e7\u00e3o do Logstash; em resultado, novos logs ser\u00e3o registrados corretamente. Para que os logs antigos assumam a apar\u00eancia necess\u00e1ria ap\u00f3s a mudan\u00e7a, apenas o processo de reindexa\u00e7\u00e3o pode ajudar. Em artigos subsequentes, essa opera\u00e7\u00e3o ser\u00e1 abordada em mais detalhes. Vamos garantir que tudo esteja em ordem; a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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Os logs est\u00e3o no lugar, ent\u00e3o podemos come\u00e7ar a construir os pain\u00e9is de controle. Com base na an\u00e1lise dos pain\u00e9is de controle dos produtos de seguran\u00e7a, \u00e9 poss\u00edvel entender o estado da seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o na organiza\u00e7\u00e3o, visualizar claramente os pontos vulner\u00e1veis na pol\u00edtica atual e, assim, desenvolver formas de remedi\u00e1-los. Vamos construir um pequeno painel, utilizando v\u00e1rios recursos de visualiza\u00e7\u00e3o. O painel ser\u00e1 composto por 5 componentes: <\/p>\n

    \n
  1. uma tabela para contar o n\u00famero total de logs por blade<\/li>\n
  2. uma tabela de assinaturas cr\u00edticas do IPS<\/li>\n
  3. um gr\u00e1fico de pizza para eventos de Preven\u00e7\u00e3o de Amea\u00e7as<\/li>\n
  4. diagrama dos sites mais populares visitados<\/li>\n
  5. diagrama de uso dos aplicativos mais perigosos<\/li>\n<\/ol>\n

    \nPara criar figuras de visualiza\u00e7\u00e3o, voc\u00ea precisa acessar o menu Visualizar<\/b>, e escolher a figura desejada que queremos construir! Vamos por partes.<\/p>\n

    Tabela para contar o n\u00famero total de logs por blades<\/h3>\n

    \nPara isso, vamos escolher a figura Tabela de Dados<\/b>, acessamos a ferramenta para cria\u00e7\u00e3o de gr\u00e1ficos, \u00e0 esquerda est\u00e3o as configura\u00e7\u00f5es da figura, \u00e0 direita como ela aparecer\u00e1 nas configura\u00e7\u00f5es atuais. Primeiro, vou demonstrar como ficar\u00e1 a tabela pronta, depois passaremos pelas configura\u00e7\u00f5es, a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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

    Configura\u00e7\u00f5es mais detalhadas da figura, a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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

    Vamos analisar as configura\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

    Inicialmente, configura-se m\u00e9trica<\/b>, este \u00e9 o valor pelo qual todos os campos ser\u00e3o agregados. As m\u00e9tricas s\u00e3o calculadas com base nos valores extra\u00eddos de documentos de diversas maneiras. Os valores geralmente s\u00e3o extra\u00eddos de campos<\/b> do documento, mas tamb\u00e9m podem ser gerados utilizando scripts. Neste caso, colocamos em Agrega\u00e7\u00e3o: Contagem<\/b> n\u00famero total de logs).<\/p>\n

    Depois disso, dividimos a tabela em segmentos (campos) pelos quais a m\u00e9trica ser\u00e1 calculada. Essa fun\u00e7\u00e3o \u00e9 executada pela configura\u00e7\u00e3o de Buckets, que por sua vez consiste em 2 op\u00e7\u00f5es de configura\u00e7\u00e3o: <\/p>\n

      \n
    1. dividir linhas - adi\u00e7\u00e3o de colunas e posteriormente divis\u00e3o da tabela em linhas<\/li>\n
    2. dividir tabela - divis\u00e3o em v\u00e1rias tabelas por valores de um campo espec\u00edfico. <\/li>\n<\/ol>\n

      \nEm buckets<\/b> podemos adicionar v\u00e1rias divis\u00f5es para criar v\u00e1rias colunas ou tabelas, as limita\u00e7\u00f5es aqui s\u00e3o mais l\u00f3gicas. Na agrega\u00e7\u00e3o, voc\u00ea pode escolher o m\u00e9todo de divis\u00e3o em segmentos: intervalo ipv4, intervalo de datas, Termos etc. A escolha mais interessante \u00e9 Termos<\/b> e Termos Significativos<\/b>, a divis\u00e3o em segmentos \u00e9 feita por valores de um campo espec\u00edfico do \u00edndice, a diferen\u00e7a entre eles est\u00e1 na quantidade de valores retornados e sua exibi\u00e7\u00e3o. Como queremos dividir a tabela pelo nome dos blades, escolhemos o campo - product.keyword<\/b> e definimos o tamanho em 25 valores retornados. <\/p>\n

      Em vez de linhas, o elasticsearch utiliza 2 tipos de dados \u2014 ntext<\/b> e palavra-chave<\/b>. Se voc\u00ea deseja realizar uma busca full-text, deve usar o tipo text, uma ferramenta muito \u00fatil ao desenvolver seu pr\u00f3prio servi\u00e7o de busca, por exemplo, para encontrar men\u00e7\u00f5es de uma palavra em um campo espec\u00edfico (texto). Se voc\u00ea deseja apenas uma correspond\u00eancia exata, deve usar o tipo keyword. O tipo de dado keyword tamb\u00e9m deve ser usado para campos que exigem classifica\u00e7\u00e3o ou agrega\u00e7\u00e3o, ou seja, no nosso caso.<\/p>\n

      Como resultado, o Elasticsearch conta o n\u00famero de logs em um determinado per\u00edodo, agregando pelo valor no campo produto. No Custom Label, definimos o nome da coluna que ser\u00e1 exibido na tabela, estabelecemos o tempo para o qual coletamos os logs, iniciamos a renderiza\u00e7\u00e3o \u2014 o Kibana envia uma solicita\u00e7\u00e3o ao Elasticsearch, aguarda a resposta e, em seguida, visualiza os dados recebidos. A tabela est\u00e1 pronta!<\/p>\n

      Gr\u00e1fico de pizza por eventos de Threat Prevention<\/h3>\n

      \nInforma\u00e7\u00e3o de interesse \u00e9 quantas rea\u00e7\u00f5es existem, em percentagem detect<\/b> e prevent<\/b> a incidentes de seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o na atual pol\u00edtica de seguran\u00e7a. Para tal caso, um gr\u00e1fico de pizza \u00e9 ideal. Selecionamos em Visualize \u2014 Pie chart<\/b>. Al\u00e9m disso, na m\u00e9trica definimos a agrega\u00e7\u00e3o pelo n\u00famero de logs. Em buckets, colocamos Terms => action. <\/p>\n

      Parece que est\u00e1 tudo correto, mas, no resultado, os valores exibidos s\u00e3o para todos os blades, precisamos filtrar apenas para aqueles que operam dentro do Threat Prevention. Portanto, \u00e9 imprescind\u00edvel configurar filtro<\/b> para que a informa\u00e7\u00e3o seja buscada apenas nos blades respons\u00e1veis por incidentes de seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o \u2014 product: (\"Anti-Bot\" OR \"New Anti-Virus\" OR \"DDoS Protector\" OR \"SmartDefense\" OR \"Threat Emulation\"). A imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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      E configura\u00e7\u00f5es mais detalhadas, a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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      Tabela por eventos IPS<\/h3>\n

      \nAl\u00e9m disso, uma parte muito importante do ponto de vista da seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o \u00e9 a visualiza\u00e7\u00e3o e verifica\u00e7\u00e3o de eventos pelos blades IPS<\/b> e Emula\u00e7\u00e3o de Amea\u00e7as<\/b>, que n\u00e3o bloqueados<\/b> pela pol\u00edtica atual, para que posteriormente possamos ou mover a assinatura para prevent, ou se o tr\u00e1fego for v\u00e1lido \u2014 n\u00e3o verificar a assinatura. Criamos a tabela da mesma forma que para o primeiro exemplo, mas com a diferen\u00e7a de que criamos v\u00e1rias colunas: protections.keyword, severity.keyword, product.keyword, originsicname.keyword. \u00c9 imprescind\u00edvel configurar o filtro para que a informa\u00e7\u00e3o seja buscada apenas nos blades respons\u00e1veis por incidentes de seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o \u2014 product: (\"SmartDefense\" OR \"Threat Emulation\"). A imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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

      Configura\u00e7\u00f5es mais detalhadas, a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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      Gr\u00e1ficos dos sites mais visitados<\/h3>\n

      \nPara isso, criamos uma figura \u2014 Vertical Bar<\/b>. Tamb\u00e9m utilizamos a m\u00e9trica count (eixo Y), e no eixo X, como valores, usaremos o nome dos sites visitados \u2014 \u201cappi_name\u201d. Aqui h\u00e1 uma pequena dica: se iniciarmos as configura\u00e7\u00f5es na vers\u00e3o atual, todos os sites ser\u00e3o marcados no gr\u00e1fico com uma \u00fanica cor. Para torn\u00e1-los multicoloridos, utilizamos uma configura\u00e7\u00e3o adicional \u2014 \u201csplit series\u201d, que permite dividir a coluna j\u00e1 criada em v\u00e1rios valores, dependendo do campo selecionado, claro! Essa divis\u00e3o pode ser usada como uma \u00fanica coluna colorida por valores no modo empilhado ou no modo normal para criar v\u00e1rias colunas com base em um valor do eixo X. Neste caso, usamos o mesmo valor que no eixo X, permitindo que todas as colunas sejam multicoloridas, sendo designadas por cores na parte superior direita. No filtro, definimos \u2014 product:\u00abURL Filtering\u00bb para ver informa\u00e7\u00f5es apenas sobre os sites visitados; a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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

      Configura\u00e7\u00f5es:<\/p>\n

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      Gr\u00e1fico sobre o uso dos aplicativos mais perigosos<\/h3>\n

      \nPara isso, criamos uma figura \u2014 Vertical Bar. Tamb\u00e9m utilizamos a m\u00e9trica count (eixo Y) e, no eixo X, como valores, usaremos os nomes dos aplicativos utilizados - \u201cappi_name\u201d. O mais importante \u00e9 definir o filtro \u2014 product: \u00abApplication Control\u00bb AND app_risk: (4 OR 5 OR 3) AND action:\u00abaccept\u00bb. Filtramos os logs pela blade Application control, pegando apenas os sites que s\u00e3o categorizados como sites de risco Cr\u00edtico, Alto, M\u00e9dio e apenas se o acesso a esses sites for permitido. A imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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      Configura\u00e7\u00f5es, clic\u00e1vel:<\/p>\n

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      Dashboard<\/h3>\n

      \nA visualiza\u00e7\u00e3o e cria\u00e7\u00e3o de dashboards est\u00e1 em um item de menu separado \u2014 Painel<\/b>. Aqui \u00e9 simples, cria-se um novo dashboard, adiciona-se a visualiza\u00e7\u00e3o, organiza-se os elementos e \u00e9 isso!<\/p>\n

      Criamos um dashboard que permitir\u00e1 entender a situa\u00e7\u00e3o b\u00e1sica da seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o na organiza\u00e7\u00e3o, claro, apenas no n\u00edvel do Check Point, a imagem \u00e9 clic\u00e1vel:<\/p>\n

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      Com base nesses gr\u00e1ficos, podemos entender quais assinaturas cr\u00edticas n\u00e3o est\u00e3o sendo bloqueadas no firewall, para onde os usu\u00e1rios est\u00e3o indo e quais aplicativos mais perigosos eles est\u00e3o utilizando.<\/p>\n

      Conclus\u00e3o<\/h3>\n

      \nAnalisamos as possibilidades de visualiza\u00e7\u00e3o b\u00e1sica no Kibana e criamos um painel, mas isso \u00e9 apenas uma pequena parte. No decorrer do curso, iremos abordar separadamente a configura\u00e7\u00e3o de mapas, o trabalho com o sistema Elasticsearch, conheceremos as solicita\u00e7\u00f5es de API, automa\u00e7\u00e3o e muito mais!<\/p>\n

      Ent\u00e3o fiquem de olho nas atualiza\u00e7\u00f5es (Telegram<\/a><\/noindex>, Facebook<\/a><\/noindex>, VK<\/a><\/noindex>, Blog da TS Solution<\/a><\/noindex>), Yandex.Zen<\/a><\/noindex>.
      \n
      Fonte:       habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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