• Splunk系列:Splunk搜索分析篇(四)


    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:

    #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

    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

    sourcetype="secure*" "failed password" |  stats count by user| sort 10 -count

    爆破IP地址TOP 10

    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。

    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

    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。

    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。

    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。

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

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