Splunk系列之Splunk搜索解析篇

发布时间：2022-03-30 14:18 所属栏目：53 来源：互联网

导读：Splunk提供了非常强大的能力，通过简单的SPL语句就可以实现对安全分析场景的描述。这里，我们以Linux secure日志分析作为示例，进行安全场景的构建。一、简单概述 Splunk 平台的核心就是 SPL，即 Splunk 搜索处理语言。它提供了非常强大的能力，通过简单的

Splunk提供了非常强大的能力，通过简单的SPL语句就可以实现对安全分析场景的描述。这里，我们以Linux secure日志分析作为示例，进行安全场景的构建。
一、简单概述
Splunk 平台的核心就是 SPL，即 Splunk 搜索处理语言。

它提供了非常强大的能力，通过简单的SPL语句就可以实现对安全分析场景的描述。

这里，我们以Linux secure日志分析作为示例，进行安全场景的构建。

二、安全日志
我们先来了解一下Linux secure日志中比较常见的登录日志，如下两条登录记录作为示例：

复制
#登录失败
Thu Feb 08 2022 00:15:04 www2 sshd[1100]: Failed password for root from 142.162.221.28 port 4585 ssh2
#登录成功
Thu Feb 08 2022 00:15:05 mailsv1 sshd[74181]: Accepted password for nsharpe from 10.2.10.163 port 4245 ssh2

通过对比，我们可以找到几个关键信息，比如登录动作(成功/失败)，用户名、ip地址等，可以通过编辑正则表达式将关键字段提取出来，以便进行搜索和分析。

新增字段提取：

三、安全分析场景
3.1 用户暴力破解
场景描述：用户账户在短时间内尝试大量的错误密码，即可视为用户暴力破解攻击。

安全策略：单一账号，5分钟内超过20次登录失败

复制
sourcetype="secure*" action=Failed | bucket _time span=5m | stats count by user,ip | search count>20

3.2 爆破用户名最多的前10个用户名/ip地址
场景描述：获取暴力破解所使用的密码本，或者暴力破解的来源IP地址。

爆破用户名TOP 10
复制
sourcetype="secure*" "failed password" | stats count by user| sort 10 -count

爆破IP地址TOP 10
复制
sourcetype="secure*" AND "failed password" | stats count by ip | sort 10 -count

3.3 用户异地登录
场景描述：用户在短时间内多次异地登录，即可视为账号异常。

安全策略：1天内超过3个城市登录即可视为异地登录异常。

复制

sourcetype="secure*" action="Accepted"| bin _time span=1d |iplocation ip | stats values(ip) as ip values(City) as City dc(City) as src_count by user|search src_count>3

3.4 账号共享
场景描述：同一个ip登录多个账号，以发现存在账号共享的用户。

安全策略：1天内同一个ip登录超过10个账号

复制
sourcetype="secure*" action="Accepted" | bin _time span=1d | stats count(user) by ip| rename count(user) as User_count | search User_count>10

3.5 异常登录时间
场景描述：定义正常的服务器登录时间，如在正常时间范围之外登录，可提示告警。

安全策略：凌晨0点到早上8点内，登录成功的账号。

复制
sourcetype="secure*" action="Accepted" date_hour<8 | table _time,ip,user

3.6 异常IP登录
场景描述：定义正常的服务器登录地址，如在正常的IP地址之外登录，可提示告警。

安全策略：查找登录成功的用户列表，排除来自堡垒机的登录ip，就可以获取到违规登录行为。

复制
sourcetype="secure*" action="Accepted" AND ip!="10.1.*" | stats count by ip,user

3.7 整体用户登录情况
场景描述：用户整体的登录趋势应该是呈现规律性变化，如果某一天出现异常，就需要对引发问题的原因进行排查。

安全策略：查看每天登录成功/失败的次数，有了对照做参考,我们容易从数据趋势看到异常情况。

复制
sourcetype=secure-* "password" | timechart per_day(eval(action="Accepted"))
as success,per_day(eval(action = "Failed" OR action = "failed")) as Failed

（编辑：ASP站长网）