日志告警关联分析（日志报错类型）

本篇文章给大家谈谈日志告警关联分析，以及日志报错类型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享日志告警关联分析的知识，其中也会对日志报错类型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、基于大数据审计的信息安全日志分析法
• 2、日志审计系统的基本原理
• 3、ELK在日志分析行业的优缺点是什么？
• 4、态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，
• 5、传输日志审计安全吗
• 6、一对关联法实施过程中最核心的步骤是什么？

基于大数据审计的信息安全日志分析法

噪声数据随着经济和信息技术的不断发展，许多企业开始引入了ERP等系统，这些系统使得企业的众多活动数据可以实时记录，形成了大量有关企业经营管理的数据仓库。从这些海量数据中获取有用的审计数据是目前计算机审计的一个应用。接下来我为你带来基于大数据审计的信息安全日志分析法，希望对你有帮助。

大数据信息安全日志审计分析方法

1．海量数据采集。

大数据采集过程的主要特点和挑战是并发数高，因此采集数据量较大时，分析平台的接收性能也将面临较大挑战。大数据审计平台可采用大数据收集技术对各种类型的数据进行统一采集，使用一定的压缩及加密算法，在保证用户数据隐私性及完整性的前提下，可以进行带宽控制。

2．数据预处理。

在大数据环境下对采集到的海量数据进行有效分析，需要对各种数据进行分类，并按照一定的标准进行归一化，且对数据进行一些简单的清洗和预处理工作。对于海量数据的预处理，大数据审计平台采用新的技术架构，使用基于大数据集群的分布式计算框架，同时结合基于大数据集群的复杂事件处理流程作为实时规则分析引擎，从而能够高效并行地运行多种规则，并能够实时检测异常事件。

3．统计及分析。

按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析。大数据平台在数据预处理时使用的分布式计算框架Storm就非常适合对海量数据进行实时的统计计算，并能够快速反馈统计结果。Storm框架利用严格且高效的事件处理流程保证运算时数据的准确性，并提供多种实时统计接口以使用。

4．数据挖掘。

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，所以它所得到的信息具有未知、有效、实用三个特征。与传统统计及分析过程不同的是，大数据环境下的数据挖掘一般没有预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，并进一步实现一些高级别数据分析的需求。

大数据分析信息安全日志的解决方案

统一日志审计与安全大数据分析平台能够实时不间断地将用户网络中来自不同厂商的安全设备、网络设备、主机、操作系统、数据库系统、用户业务系统的日志和警报等信息汇集到管理中心，实现全网综合安全审计；同时借助大数据分析和挖掘技术，通过各种模型场景发现各种网络行为、用户异常访问和操作行为。

1．系统平台架构。

以国内某大数据安全分析系统为例，其架构包括大数据采集平台、未知威胁感知系统、分布式实时计算系统(Storm)、复杂事件处理引擎(Esper)、Hadoop平台、分布式文件系统(HDFS)、分布式列数据库(Hbase)、分布式并行计算框架(Map／Reduce、Spark)、数据仓库(Hive)、分布式全文搜索引擎(ElasticSearch)、科学计算系统(Euler)。这些技术能够解决用户对海量事件的采集、处理、分析、挖掘和存储的需求。

如图1所示，系统能够实时地对采集到的不同类型的信息进行归一化和实时关联分析，通过统一的控制台界面进行实时、可视化的呈现，协助安全管理人员迅速准确地识别安全事件，提高工作效率。

2．实现功能。

系统能够实现的功能包括：审计范围覆盖网络环境中的全部网络设备、安全设备、服务器、数据库、中间件、应用系统，覆盖200多种设备和应用中的上万类日志，快速支持用户业务系统日志审计；系统收集企业和组织中的所有安全日志和告警信息，通过归一化和智能日志关联分析引擎，协助用户准确、快速地识别安全事故；通过系统的'安全事件并及时做出安全响应操作，为用户的网络环境安全提供保障；通过已经审计到的各种审计对象日志，重建一段时间内可疑的事件序列，分析路径，帮助安全分析人员快速发现源；整个Hadoop的体系结构主要通过分布式文件系统(HDFS)来实现对分布式存储的底层支持。

3．应用场景。

上述系统可解决传统日志审计无法实现的日志关联分析和智能定位功能。如在企业的网络系统中，大范围分布的网络设备、安全设备、服务器等实时产生的日志量非常大，要从其中提取想要的信息非常困难，而要从设备之间的关联来判断设备故障也将是一大难点。例如，某企业定位某设备与周围直连设备的日志消息相关联起来判断该设备是否存在异常或故障，如对于其中一台核心交换机SW1，与之直连的所有设备如果相继报接口down的日志，则可定位该设备SWl为故障设备，此时应及时做出响应。而传统数据难以通过周围设备的关联告警来定位该故障，大数据审计平台则是最好的解决方法。

大数据分析方法可以利用实体关联分析、地理空间分析和数据统计分析等技术来分析实体之间的关系，并利用相关的结构化和非结构化的信息来检测非法活动。对于集中存储起来的海量信息，可以让审计人员借助历史分析工具对日志进行深度挖掘、调查取证、证据保全。

日志审计系统的基本原理

综合日志审计平台，通过集中采集信息系统中的系统安全事件、用户访问记录、系统运行日志、系统运行状态等各类信息，经过规范化、过滤、归并和告警分析等处理后，以统一格式的日志形式进行集中存储和管理，结合丰富的日志统计汇总及关联分析功能，实现对信息系统日志的全面审计。

通过日志审计系统，企业管理员随时了解整个IT系统的运行情况，及时发现系统异常事件；另一方面，通过事后分析和丰富的报表系统，管理员可以方便高效地对信息系统进行有针对性的安全审计。遇到特殊安全事件和系统故障，日志审计系统可以帮助管理员进行故障快速定位，并提供客观依据进行追查和恢复。[百度百科]

图：日志审计系统产品功能结构

日志审计系统的主要工作原理是，通过日志采集器，各种设备将日志推送到日志审计平台，然后日志审计平台通过日志解析，日志过滤，日志聚合等进行关联分析，从而进行告警，统计报表，也可以进行资产管理，日志检索等。

日志转发一般可以通过：Syslog转发，Kafka转发，http转发。

日志收集一般支持：Syslog、SNMP等日志协议。

一般日志审计系统采用旁路部署即可，只要到达全部设备网络可通即可。

支持单机部署和分布式部署。

ELK在日志分析行业的优缺点是什么？

日志分析领域有关ELK产品的探讨、争议也是非常多的。
zd|先说ELK在日志分析的优：
1.
强大的搜索功能日志告警关联分析，elasticsearch可以以分布式搜索的方式快速检索日志告警关联分析，而且支持DSL的语法来进行搜索，简单的说，就是通过类似配置的语言，快速筛选数据。
2.
完美的展示功能，可以展示非常详细的图表信息，而且可以定制展示内容，将数据可视化发挥的淋漓尽致。
3.
分布式功能，能够解决大型集群运维工作很多问题，包括监控、预警、日志收集解析等。
再说说缺点：
尽管研究一段时间，可以实现部署、测试。但对于中大型企业来说，功能点：告警、权限管理、关联分析等还是差之千里。团队支出需要多少成本，技术人才、时间的投入。
ELK产品需要部署多个产品。ELK指的是多个产品。
推荐一下日志分析领域日志易——可视化的海量日志（实时）搜索分析引擎。目前已经服务上百家大型企业，产品的优点呢是：实时、海量、智能运维、关联分析、权限管理、告警等日志告警关联分析；可以集群化部署！
缺点也有：收费
，提供SaaS版的免费体验500MB/天

态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，

大数据时代，除在信息网络的安全方面外，在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面，态势感知的应用研究日益广泛和必要！
一般来说，态势感知在大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。
相关参考（摘录网上）：
1 引言
随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的异常事件， 实时掌握网络安全状况， 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理，转向事前自动评估预测， 降低网络安全风险， 提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点， 为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。
2 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取， 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。
所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 网络态势感知是在大规模网络环境中， 对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、 理解、 显示以及预测最近的发展趋势。
态势是一种状态、 一种趋势， 是整体和全局的概念， 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性， 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络； 动态性是态势随时间不断变化， 态势信息不仅包括过去和当前的状态， 还要对未来的趋势做出预测； 整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化， 会影响到其他网络实体的状态， 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术， 直观显示网络环境的实时安全状况， 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知， 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况， 对发起攻击的网络采取措施； 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势， 做好相应的防范准备， 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失； 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势， 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言， 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大， 存在多种异构网络环境和应用平台； 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势， 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间， 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况， 检测出潜在、 恶意的攻击行为， 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上， 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成， 这其中涉及许多相关的技术问题， 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备， 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别， 存储形式各异， 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理， 并在此基础上进行归一化融合操作，就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源， 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成， 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理， 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次： 数据级融合、 特征级融合和决策级融合， 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后， 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大， 携带的信息众多， 有用信息与无用信息鱼龙混杂， 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势， 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息， 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的， 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程（ NontrivialProcess） [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘， 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性； 预测性挖掘在当前数据上进行推断， 并加以预测。 数据挖掘方法主要有： 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系； 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系；分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型， 对数据进行分类， 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等； 聚类分析不依赖预先定义好的类， 它的划分是未知的， 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理， 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值， 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征， 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础， 对整个态势评估和预测有着重要的影响， 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料， 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况， 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关， 安全态势的变化有一定的内部规律， 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势， 从而可以有预见性地进行安全策略的配置， 实现动态的网络安全管理， 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势， 而通过传统的文本或简单图形表示， 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来， 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域， 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法， 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图， 快速发现网络安全威胁， 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加， 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用， 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用， 但存在着很大的局限，主要表现在： 一是各安全设备的海量报警和日志， 语义级别低， 冗余度高， 占用存储空间大， 且存在大量的误报， 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一， 产生的报警信息格式各不相同， 难以进行综合分析整理， 无法实现信息共享和数据交互， 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况， 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限， 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理， 实现对网络态势状况进行实时监控， 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警， 充分发挥各安全设备的整体效能， 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志， 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息， 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息， 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息， 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比， 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据， 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷， 不能作为态势感知的直接信息来源， 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据？
大数据的出现， 扩展了计算和存储资源， 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征， 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式， 可以使网络安全态势感知获取更多类型的日志数据， 包括网络与安全设备的日志、 网络运行情况信息、 业务与应用的日志记录等； 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的； 大数据的快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持， 为高智能模型算法提供计算资源。 因此， 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑， 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画， 针对某一个可能的攻击事件， 会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联， 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析， 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联， 可以较好地控制关联后的报警数量， 有利于减少复杂度。 其处理过程是： 首先提取报警日志中的主要属性， 形成原始报警； 再通过重复报警聚合， 生成聚合报警； 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法， 并分配权重； 计算两个聚合报警的相似度， 通过与相似度阀值的比较， 来决定是否对聚合报警进行超报警； 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点，态势感知借助数据融合技术， 能够使得多个数据源之间取长补短， 从而为感知过程提供保障， 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程， 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件， 采用D-S证据理论（由Dempster于1967年提出， 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名） 方法进行融合判别， 对安全事件的可信度进行评估， 进一步提高准确率， 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法， 对防火墙和入侵检测分配信息度函数； 然后通过D-S的合成规则， 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析， 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息， 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件， 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤： 一是通过对大量网络攻击实例的研究， 得到可用的攻击知识库， 主要包括各种网络攻击的原理、 特点， 以及它们的作用环境等； 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞， 建立当前网络环境的漏洞知识库， 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等， 得到网络环境知识库； 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性， 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中， 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素， 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战， 将态势感知技术应用于网络安全中， 不仅能够全面掌握当前网络安全状态， 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上， 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨， 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取， 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究， 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容， 还有待于进一步探讨和研究。

传输日志审计安全吗

安全的。
采用高性能应用架构设计，满足事件的实时分析、审计要求。日志审计就是通过集中采集信息系统中的系统安全事件、用户访问记录、系统运行日志、系统运行状态等各类信息，经过规范化、过滤、归并和告警分析等处理之后，以统一格式的日志形式及进行集中的存储和管理，结合丰富的日志统计汇总及关联分析功能，实现对信息系统日志的全面审计。

一对关联法实施过程中最核心的步骤是什么？

安全管理中心的日志关联分析方法，
具体按照以下步骤实施：
步骤1、信息录入；
步骤2、目录关联；
步骤3、交叉关联；
步骤4、逻辑关联；
步骤5、风险评估；
步骤6、安全信息事件生成，
即将安全管理中心系统所采集的日志信息与资产信息相关联，
通过可以不断升级定制的关联规则进行综合的智能分析，
去除大量没有响应价值的(误报的、
低优先级的、低风险的、干扰性的)告警事件，
精化出具备响应价值的安全事件，
整个过程精细可控，网络安全性高，
解决了现有技术中存在的网络安全级别低且防御不到位的问题。 关于日志告警关联分析和日志报错类型的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 日志告警关联分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于日志报错类型、日志告警关联分析的信息别忘了在本站进行查找喔。