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我的日志分析之道 | 简单的Web日志分析脚本

2017-02-14 北风飘然 FreeBuf FreeBuf

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原创作者:北风飘然@金乌网络安全实验室,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载

前言

长话短说,事情的起因是这样的,由于工作原因需要分析网站日志,服务器是windows,iis日志,在网上找了找,github找了找,居然没找到,看来只有自己动手丰衣足食。

那么分析方法我大致可分为三种:

1. 基于时间:将请求url按时间段分类,那么我们根据每个时间段的url数量及攻击数量就可以大致判断出哪个时间段有apt类型攻击,哪个时间段是扫描器行为;

2. 基于攻击ip:正常的攻击肯定会有请求被记录(当然你要是有0day当我没说,正常的探测总会有吧=。=!),然后每个ip去分析;

3. 基于访问请求的状态码,也大致可以判断出行为。

规则可以基于开源waf规则,分析扫描器写正则也可以,开源waf地址是

https://github.com/loveshell/ngx_lua_waf/tree/master/wafconf。

扫描器正则https://github.com/smarttang/w3a_SOCD的database里面有详细地址

https://github.com/smarttang/w3a_SOC/tree/master/db_sql。

Sql语句里面有想把它做的功能全一些,但是学python学习时间也不是很长,写出来的代码也没有pythonic,会慢慢写的。

目前分三个模块,一个日志归类模块命名为url.py,攻击分析模块attac.py, ip地理位置查询模块ipfind.py,还有一个主函数。

日志归类模块url.py

import re
import os
import sys
from datetime import datetime

dt = datetime.now()
date = str(dt.date())
loglist = []   #   
iplist = []    #   ip统计
urllist = []   #    url统计列表
needlist = []   #    需要统计的
errorlist = []   #    格式错误的列表
ipdict,urldict = {},{}  
rizhi = str(input('请输入要分析的日志文件名'))
def find_log():
    print('>>>>>>>开始解析日志')
    with open(rizhi,'r',encoding='UTF-8',errors='ignore') as f:
        #loglist = f.readlines()
        for i in f.readlines():   #
            if i[0] != '#':
                b = re.split(' ',i)
                iplist.append(b[10])
                urllist.append(b[6])
                try:
                    needlist.append([b[10],b[1],b[5],b[6],b[15]])
                except:
                    errorlist.append(i)
    print('>>>>>>>日志解析完毕')

def count(iplist,urllist):    #统计ip url访问量函数
    print('>>>>>>>开始分析url与ip访问量')
    global ipdict,urldict
    for i in set(iplist):
        ipdict[i] = iplist.count(i)
    for i in set(urllist):
        urldict[i] = urllist.count(i)
    ipdict = sorted(ipdict.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)    
    urldict = sorted(urldict.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)
    print(type(urldict))
    iplist = list(ipdict)
    urllist = list(urldict)
    ipdict,urldict = {},{}
    print('>>>>>url与ip分析完毕.......')
    return [iplist,urllist]

def save_count():
    print('>>>>>>>正在保存分析结果')
    ipname = 'ip-'+date+'.txt'
    urlname = 'url-'+date+'.txt'
    with open(ipname,'w') as f:
        for i in iplist:
            f.write(str(list(i))+'\n')
    with open(urlname,'w') as f:
        for i in urllist:
            f.write(str(list(i))+'\n')
    print('>>>>>>>分析结果保存完毕')
find_log()
[iplist,urllist] = count(iplist,urllist)
save_count()

iis日志和apache日志觉得都差不多,就是切割时候改一下就行了。

Iis日志大概是这样的,用pythonreadlines然后切割出来就好了。

这个url.py我加了个功能把ip访问量及url访问量排序输出出来所以有点慢,=.=没办法野路子哪里会什么算法。将地址,时间,ip,状态码都扔进一个列表里就行了。

攻击分析模块attack.py

import os
import sys
import url

sqllist,xsslist,senlist = [],[],[]
otherurl,xssip,sqlip,senip = [],[],[],[]
feifa = [] 
def find_attack(needlist):
    print('>>>>>>>开始检测攻击')
    sql = r'product.php|preg_\w+|execute|echo|print|print_r|var_dump|(fp)open|^eval$|file_get_contents|include|require|require_once|shell_exec|phpinfo|system|passthru|\(?:define|base64_decode\(|group\s+by.+\(|%20or%20|%20and%20|sleep|delay|nvarchar|exec|union|^select$|version|insert|information_schema|chr\(|concat|%bf|sleep\((\s*)(\d*)(\s*)\)|current|having|database'
    xss = r'alert|^script$|<|>|%3E|%3c|&#x3E|\u003c|\u003e|&#x'
    sen = r'\.{2,}|%2e{2,}|%252e{2,}|%uff0e{2,}0x2e{2,}|\./|\{FILE\}|%00+|json|\.shtml|\.pl|\.sh|\.do|\.action|zabbix|phpinfo|/var/|/opt/|/local/|/etc|/apache/|\.log|invest\b|\.xml|apple-touch-icon-152x152|\.zip|\.rar|\.asp\b|\.php|\.bak|\.tar\.gz|\bphpmyadmin\b|admin|\.exe|\.7z|\.zip|\battachments\b|\bupimg\b|uploadfiles|templets|template|data\b|forumdata|includes|cache|jmxinvokerservlet|vhost|bbs|host|wwwroot|\bsite\b|root|hytop|flashfxp|bak|old|mdb|sql|backup|^java$|class'
   
    for i in needlist:
        if i[2] == 'POST' or i[2] == 'HEAD' or i[2] == 'GET':
            response = re.findall(sql,i[3],re.I)
            if response == []:
                responsexss = re.findall(xss,i[3],re.I)
                if responsexss == []:
                    responsesen = re.findall(sen,i[3],re.I)
                    if responsesen == []:
                        otherurl.append(i)
                    else:
                        senlist.append(i)
                        senip.append(i[0])
                        print(responsesen)
                        print('检测出敏感目录扫描')
                        print(i)
                else:
                    xsslist.append(i)
                    xssip.append(i[0])
                    print(responsexss)
                    print('检测出xss攻击')
                    print(i)
            else:
                sqllist.append(i)
                sqlip.append(i[0])
                print(responsexss)
                print('检测出sql攻击')
                print(i)
        else:
            feifa.append(i[0])
    print('非法请求:'+str(len(feifa))+'次'+str(len(list(set(feifa))))+'个ip')
    print('>>>>>>>攻击检测完毕')
    return [xssip,sqlip,senip,sqllist,xsslist,senlist,otherurl]  

这个就简单多了,基于正则分析的正则不是很完善,还有好多是根据自己公司情况来定,大牛轻喷,检索完毕返回ip及url。

IP地理位置查询模块ipfind.py

Ipfind.py是查找ip地理位置的

import re
import urllib.request

def url_open(ip):
    url = 'http://www.ip138.com/ips138.asp?ip='+ip
    response = urllib.request.urlopen(url)
    html = response.read().decode('gb2312')
    return html
def find_ip(html):
    a = r'本站数据.{20,}</li>'
    p = re.compile(a,re.I)
    response = re.findall(p,html)
    for i in response:
        b = i
    response = re.split(r'</li><li>',b)
    ipaddrs = str(response[0][5:])+','+str(response[1][6:])+','+str(response[2][6:-5])
    return ipaddrs
def find_ipaddrs(ip):    
    html = url_open(ip)
    ipaddrs = find_ip(html)
    print(ip+' : '+ipaddrs)
   

这个简单我是直接像爬虫那样写的,用ip138的网址(接口没有找到,百度注册了好几次都不成功,有api的可以用api)。

主函数

主函数main.py

import re
import os
import sys
from datetime import datetime
import url
import attack
import ipfind



needlist = url.needlist
sqllist,xsslist,senlist = [],[],[]
otherurl,iplist = [],[]

[xssip,sqlip,senip,sqllist,xsslist,senlist,otherurl]=attack.find_attack(needlist)
xssip = list(set(xssip))
sqlip = list(set(sqlip))
senip = list(set(senip))

print('>>>>>>>检测出xss攻击'+str(len(xsslist))+'次'+'共计'+str(len(xssip))+'个ip')
print(xssip)
print('>>>>>>>检测出sql攻击'+str(len(sqllist))+'次'+'共计'+str(len(sqlip))+'个ip')
print(sqlip)
print('>>>>>>>检测出敏感目录扫描'+str(len(senlist))+'次'+'共计'+str(len(senip))+'个ip')
print(senip)
iplist = list(set(xssip+sqlip+senip))
print(len(iplist))

print('开始分析ip地理位置')
for i in iplist:
    ipfind.find_ipaddrs(str(i))

要分析什么就把需要分析的和main.py放在一个目录下就行了

总结

脚本大概说了一遍,说说不足及怎么分析吧。

现实不足:看了差不多有3个月日志了吧,先说一个最严重的问题,post请求data看不见,本身日志就看不到data,何况等到https普及了日志什么样也不知道,要是有能力最好做成和waf联动那样的。

还有就是未知威胁从waf来看基于正则,基于关键词有很多都是能绕过的,但是有攻击行为没删日志的话,肯定是会留下攻击痕迹的,这样可以从检测出来的ip来看具体攻击的url。

而未知威胁则不同了,就好比一个0day,攻击waf没用了,日志分析看不出来了,那么只能依靠应急响应以及服务器的报警了。

还有好多攻击类型没有加入到里面,后期打算把判断攻击类型写成函数,拿if,else判断,类型少还可以,类型多了感觉很容易乱,还有user-agent的收集与判断(虽然大多数扫描器都能改user-agent)。

具体分析:我都是用脚本跑一遍,然后按ip来看会比较方便些,而这里缺少机器识别,我单独写了一个简易的机器识别的东西,其实要实现很简单,把全部日志按时间,url,ip扔进一个列表里统计一下相同时间相同ip的就可以了。

我写的是识别短信轰炸的,后期还会渐渐的完善,如果有能力就把它结合django来弄成图形化,毕竟脚本始终是脚本,终究听着不好听。

效果如下

具体规则有待完善。

关于xmsg

技术面前人人平等.同时技术也不分高低贵贱.正所谓学无大小,达者为尊.
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