多行日志(例如异常信息)为调试应用问题提供了许多非常有价值的信息,在分布式微服务流行的今天基本上都会统一将日志进行收集,比如常见的 ELK、EFK 等方案,但是这些方案如果没有适当的配置,它们是不会将多行日志看成一个整体的,而是每一行都看成独立的一行日志进行处理,这对我们来说是难以接受的。
logstash的流水线模型是 intpu|[filter]|output,其中 filter 部分为可选,但是处理mysql这种复杂的日志,没有filter,还真不行
journalctl命令是Systemd日志系统的一个命令,主要用途是用来查看通过Systemd日志系统记录的日志,在Systemd出现之前,Linux系统及各应用的日志都是分别管理的,Systemd取代了initd之后便开始统一管理了所有Unit的启动日志,可以只用一个journalctl命令,查看所有内核和应用的日志。
推荐VS Code扩展:Jenkins Pipeline Linter Connector
stash步骤可以将一些文件保存起来,以便被同一次构建的其他步骤或阶段使用。如果整个pipeline的所有阶段在同一台机器上执行,则stash步骤是多余的。所以,通常需要stash的文件都是要跨Jenkins node使用的。
近日,腾讯云安全运营中心监测到,微软发布了Exchange多个高危漏洞的风险通告,涉及漏洞编号为CVE-2021-26855,CVE-2021-26857,CVE-2021-26858,CVE-2021-27065,可造成SSRF、任意文件写、代码执行等后果。 为避免您的业务受影响,腾讯云安全建议您及时开展安全自查,如在受影响范围,请您及时进行更新修复,避免被外部攻击者入侵。 漏洞详情 在此次公告中披露了以下漏洞: CVE-2021-26855: 为Exchange中的一个服务器端请求伪造(SSRF)
之前,青藤云安全已经对ATT&CK进行了一系列的介绍,相信大家都已了解,Mitre ATT&CK通过详细分析公开可获得的威胁情报报告,形成了一个巨大的ATT&CK技术矩阵。诚然,这对于提高防御者的防御能力、增加攻击者的攻击成本都有巨大作用。但或许是出于猎奇心理,很多威胁情报报告更多地是在报道攻击者使用的比较新颖有趣的技术方法,而却忽视了攻击者反复使用的普通技术。这也是Mitre公司在2019年10月份的ATT&CKcon2.0大会上,推出了ATT&CK Sightings项目,以期借助社区力量收集更多直接观察数据的原因所在。
以下这些操作不用刻意去背或记,只要多加练习,自然而然就会用。我这里只挑常用的参数,更详细的参数,大家可以自行搜索查阅。
如何在 Active Directory 环境中检测 Bloodhound 的 SharpHound 收集器和 LDAP 侦察活动完成的枚举。我们将通过创建一些诱饵帐户(或蜂蜜帐户)并将它们与真实帐户混合来使用欺骗来检测这一点。诱饵帐户是为欺骗目的而创建的帐户,也用于防御以检测恶意行为。MITRE在其工具和技术中涵盖了Bloodhound和域枚举。
在计算机网络世界中,ACL是最基本的安全组件之一,是一种监视传入和传出流量并将其与一组定义的语句进行比较的功能。
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端,在需要采集日志的节点上运行采集代理,再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail,社区还有很多采集日志的组件,比如 fluentd、fluent bit 等,都是比较优秀的。
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在排查redis性能问题时,从slowlog中找执行缓慢的命令进行优化是一种常规手段。redis slowlog被设计成内存中一个先进先出的队列结构,一旦容量被填满,新的条目就会挤出旧条目。特别是在慢日志较多的情况下,有些问题命令很快就会被刷新出slowlog,从而很难跟踪到。
在前文中我们已经介绍了使用JMeter非GUI模式进行压测的时候,我们可以使用 InfluxDB+Grafana进行实时性能测试结果监控,也可以用 Tegraf+InfluxDB+Grafana进行实现服务器性能监控。尽管Grafana看板可以显示事务执行的请求数和失败率。但是我们也想知道它失败的原因。
这几天对于数据标的操作表较多,自己从网上找资料和自己动手操作总结了一些数据表的增删改查操作,希望对一些初学者有所帮助,仅供参考。
多行-完全正则模式适用于日志文本中一条完整的日志数据跨占多行(例如 Java 程序日志),可按正则表达式提取为多个 key-value 键值的日志解析模式。若不需要提取 key-value,请参阅 多行全文格式 进行配置。 配置多行-完全正则模式时,您需要先输入日志样例,再自定义正则表达式。配置完成后,系统将根据正则表达式中的捕获组提取对应的 key-value。
在资料中有一个kafka_server.log.tar.gz压缩包,里面包含了很多的Kafka服务器日志,现在我们为了通过在Elasticsearch中快速查询这些日志,定位问题。我们需要用FileBeats将日志数据上传到Elasticsearch中。
当前,Windows Management Instrumentation(WMI)事件订阅已经变成了一种非常流行的在端点上建立持久性后门的技术。于是,我决定鼓捣一下Empire的WMI模块,并分析相关的代码,看看能不能清除这些持久化后门。此外,文中还介绍了用于查看和删除WMI事件订阅的一些PowerShell命令。
运行PowerShell命令Get-WindowsUpdateLog后,导出WindowsUpdate.log日志文件,文件内容显示如下,都是以1601/01/01 08:00:00.0000000开头的条目,没有正确解析日志内容
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与大多数恶意软件不同,“无文件”攻击并不会在目标计算机的硬盘中留下蛛丝马迹,而是直接将恶意代码写入内存或注册表中。由于没有病毒文件,传统基于文件扫描的防病毒软件很难侦测到它们的存在。然而,“无文件”攻击的定义已经逐渐扩大化,那些需要依靠文件系统的某些功能来实现激活或驻留的恶意软件也已经包括在了“无文件”攻击的范畴中。
Windows Management Instrumentation(WMI)事件订阅,是一种常被攻击者利用来在端点上建立持久性的技术。因此,我决定花一些时间研究下Empire的WMI模块,看看有没有可能检测并移除这些WMI持久化后门。此外,文中我还回顾了一些用于查看和移除WMI事件订阅的PowerShell命令。这些命令在实际测试当中都非常的有用,因此我也希望你们能记录它们。
ATT&CK 技术项编号为 T1036 的二进制重命名技术,正在被越来越多的恶意软件所采用,本文介绍如何使用多种方法对该技术进行监控与检测。
一旦领导者被选出,它就开始为客户请求提供服务。 每个客户端请求都包含要由复制状态机执行的命令。 领导者将该命令作为新条目附加到其日志中,然后向每个其他服务器并行发出 AppendEntries RPC 以复制该条目。 当条目已被安全复制(如下所述)后,领导者将条目应用于其状态机并将该执行的结果返回给客户端。 如果跟随者崩溃或运行缓慢,或者网络数据包丢失,领导者会无限期地重试 AppendEntries RPC(即使在它已经响应客户端之后)直到所有跟随者最终存储所有日志条目。
与Windows 8 开发预览版同时上线的 Windows Server 8 开发预览版也出来了。有兴趣的朋友可以去MSDN下载(要求有msdn的账号)。 安装过程就不具体介绍了,主要变化的地方:wi
据观察,被认为是伊朗 APT35 国家支持组织(又名“迷人小猫”或“磷”)的一部分的黑客利用 Log4Shell 攻击来释放新的 PowerShell 后门。
Raft 是一种共识算法,它确保在分布式系统中的多个节点之间达成一致性。Raft 的核心目标之一是保证数据在所有节点之间的同步。以下是 Raft 如何同步数据的主要步骤:
来源: https://www.freecodecamp.org/news/in-search-of-an-understandable-consensus-algorithm-a-summary-4bc294c97e0d/
WMI是一项windows管理技术,其全称是Windows Management Instrumentation,即Windows管理规范。大多数基于Windows的软件依赖于此服务。因此有些黑客会针对WMI进行攻击。本文介绍了 WMI 的攻击和安全防御方法,以供大家交流讨论。
在第一部分中,我提供了 PowerShell 的高级概述及其对网络的潜在风险。 当然,如果我们有追踪机制,那么只能缓解一些 PowerShell 攻击,假设我们已经开启了如下模块:
前面的部分描述了 Raft 如何选举领导者和复制日志条目。 然而,到目前为止所描述的机制还不足以确保每个状态机以相同的顺序执行完全相同的命令。 例如,当领导者提交多个日志条目时,追随者可能不可用,然后它可以被选为领导者并用新的条目覆盖这些条目; 因此,不同的状态机可能会执行不同的命令序列。
Raft是一个用于管理日志一致性的协议。它将分布式一致性分解为多个子问题:Leader选举(Leader election)、日志复制(Log replication)、安全性(Safety)、日志压缩(Log compaction)等。同时,Raft算法使用了更强的假设来减少了需要考虑的状态,使之变的易于理解和实现。Raft将系统中的角色分为领导者(Leader)、跟从者(Follower)和候选者(Candidate):
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
NGINX最有用但经常被误解和配置错误的特征之一就是速率限制。 它允许您限制用户在给定时间段内可以执行的HTTP请求数量。 速率限制可以用于安全目的,例如减慢暴力密码猜测攻击。 它可以通过将传入请求率限制为真实用户的典型值,并且(通过日志记录)来识别目标URL,可以帮助防止DDoS攻击。 更一般地说,它用于保护上游应用服务器免受同时因太多用户请求而被压跨。 在本文中,我们将介绍使用NGINX进行速率限制的基础知识以及更高级的配置。 速率限制在NGINX Plus中的工作方式相同。 NGINX速率限制的工作
最近有几个其他项目组的童鞋给我之前的 转表工具链-xresloader 提了几个需求。然后我也根据我们近期一些需求点对转表工具链一起给这套工具做了点功能增强和细节上的一些改进。 这篇blog差不多是这些东西的 CHANGELOG了吧。
描述: 默认情况下Get EventLog从本地计算机获取日志,它仅适用于Windows经典事件日志,如应用程序、系统或安全性。。
关于Revoke-Obfuscation Revoke-Obfuscation是一款功能强大的PowerShell混淆检测框架,该框架基于PowerShell开发,并且兼容PowerShell v3.0+脚本。在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松实现大规模的PowerShell命令或脚本的混淆检测。 它依靠PowerShell的AST(抽象语法树)从任何输入的PowerShell脚本中快速提取数千个特征,并将该特征向量与一个包含了40多万个PowerShell脚本的语料库进行计算和对比。 工作机
Windows事件日志查看命令通常有2种:Get-WinEvent和Get-EventLog,那么二者之间的区别是什么?应用场景又是什么呢?
PS C:\>get-process | convertto-html -property Name, Path, Company -title "Process Information" > proc.htm; ii proc. htm
在攻防演练保障期间,一线工程师在实施主机入侵痕迹排查服务时可能面临时间紧、任务急、需要排查的主机数量众多情况。为了确保实施人员在有限的时间范围内,可以高效且保证质量的前提下完成主机入侵痕迹排查工作,本人总结了自己的一些经验,下面的内容特此分享主机入侵痕迹排查服务中重点、关键的排查项,仅作为参考使用。
Orchestrator配置说明 { Debug: false, --设置debug模式 EnableSyslog: false, -- 是否把日志输出到系统日志里 ListenAddress: ":3000", -- web http tpc 监听端口
Paxos算法解决的是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各个节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能够得到一个一致的状态。为了保证每个节点执行相同的操作序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。在Paxos算法中,有三种角色:Proposer (提议者),Acceptor(接受者),Learners(记录员)
今天因为要写一篇测试文档,目的是将shell中的每一条执行的命令写到execl表格中的指定条目上。我看了一眼shell脚本,顿时觉得头大,居然有八百多行。虽然每两行才会复制一行,但是这要是一行一行的复制也要四百多行。天呐!这要弄到什么时候。
journalctl是一个功能强大的命令行工具,用于查看和管理系统日志,可以深入了解系统的运行状况、故障信息和关键事件。它也是systemd日志记录器(systemd-journald)的一部分,systemd-journald是systemd守护进程的一个组件,负责收集、存储和检索系统日志,甚至可以将journalctl的日志上报给ELK。
由于在sql语法中,仅仅支持内连接,所以我们对sql92语法标准的介绍仅限于内连接的三种方式。
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