为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性，都会很认同，不管是一个小网站，还是一个大系统，都会用到日志 网站初期，一般就是查看web服务器访问日志，例如，平时关注一下404访问，有的话及时处理一下；网站访问变慢了，查看一下是哪些访问比较频繁、哪些资源占流量等等 如果管理员很勤劳，这时可能都不需要什么工具，直接打开日志文件用肉眼就能看个差不多了 随着网站规模的发展，访问日志越来越多，勤劳的管理员肉眼搞不定了，需要学习使用一些日志处理小程序，例如linux下，要使用 grep、sed、awk 等命令实现检索和
首先，我们应该清楚，日志文件不但可以帮助我们溯源，找到入侵者攻击路径，而且在平常的运维中，日志也可以反应出很多的安全攻击行为。
2018年12月06日，我司“云悉”互联网安全监测平台监测到某政府单位网站存在被植入恶意链接。我司“捕影”应急响应小组进行分析后确认为真实入侵事件后，立即进入应急响应。
在前面的众多章节中，我们从开源架构ELK讲到腾讯云Elasticsearch Service .最近的六篇中我们讲了腾讯云ES集群的选择、安装、运维监控告警系列。那么围绕这些知识点我们讲了这么多，我们要搞清楚ELK到底能做什么，到底在那些场景下做哪些事？只有搞清楚了它的用途我们才能更有目的的去学习并使用它。<本节提到的Logstash插件后面再详讲>
网站被植入webshell，意味着网站存在可利用的高危漏洞，攻击者通过利用漏洞入侵网站，写入webshell接管网站的控制权。为了得到权限 ，常规的手段如：前后台任意文件上传，远程命令执行，Sql注入写入文件等。
本文将通过三个层次的监控与运维案例，指导您如何在GPT的智能指导下，提高Elasticsearch集群的可靠性和稳定性。
之前有一段时间用的是宝塔专业版的 网站监控报表 插件。各项数据非常方便。但因为某些不可描述的原因就很久前就没有用了。那么我们怎么来分析查看蜘蛛抓取次数呢。
本文介绍了大数据时代，网站日志分析对于网站运营的重要性，并介绍了一般的大数据日志分析系统架构，包括数据采集、数据预处理、数据仓库、数据导出、数据可视化和流程调度等模块。同时，本文还介绍了一个具体的大数据处理案例，包括使用Flume和Hive等开源框架进行网站日志分析的过程，以及使用Hadoop、Sqoop等工具进行数据处理和可视化的技术细节。
收集了一些常见的安全事件应急响应工具和资源列表，总收集47款实用工具，包括多引擎病毒检测、病毒查杀、勒索病毒搜索引擎、webshell检测、在线沙箱、安全分析、流量分析和日志分析等工具。
驻场工程师属于拿着乙方的薪水，操着甲方的心，生在甲方的阵营，活在乙方的世界。在驻场工程师眼中，政务云的安全，包括甲方的运维，也包括乙方的服务。 维护政务云平台安全运行，大部分工作是围绕云平台租客业务系统安全来展开的，因为云平台自身安全，主要就是爆发漏洞的时候，打上响应的补丁就行了，例如，最近的CPU漏洞（Meltown和Spectre）爆发，各云平台都在积极解决。这里从一个驻场工程师的角度阐述下云平台租客安全的工作内容。 政务云平台的运作，参与的单位一般有： 监管部门，一般为当地政府部门、网监、网信办等。
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
默认情况下todesk日志文件保存在安装目录同级目录Logs下，在4.7以前的版本中，目录下有以service为首的文件以及以client为首的文件。其中service文件表示是被别人远控的日志。client文件表示是远控别人的日志。在4.7后的版本含4.7中，目录下不再存在以client为首的文件。
关于这个主题有人已经写了诸多篇很好的文章，我们已经将其汇聚在本博客底的链接中供您阅读。所以相比于再写一篇凑热闹的文章而言，我仅想分享我和Search Technologies的其他工程师使用日志分析工具——Splunk、Elasticsearch、Logstash和Elastic栈中Kibana（ELK）的经验。正如每篇文章所述，你必须决定什么最适合你。
在前面几篇博客我们介绍过一种消息中间件——RabbitMQ，本篇博客我们介绍另外一个消息中间件——Kafka，Kafka是由LinkedIn开发的,使用Scala编写，是一种分布式，基于发布/订阅的消息系统，在介绍 kafka 之前，我们首先需要知道为什么会诞生 kafka 。
本文将通过三个层次的安全防护案例，指导您如何在GPT的智能指导下，提升Elasticsearch集群的安全性能。
ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段： 以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不
咱们今天来谈谈上网日志分析算法吧，上网日志分析算法可不是一般的香饽饽，可以将上网日志分析算法看做是咱们电脑监控软件的得力助手，不仅能帮咱们监控、分析，还能精心照顾咱们电脑用户的上网行为，就像是一位贴心的管家。接下来就让咱们一起看看上网日志分析算法在电脑监控软件这个领域的研究和应用吧：
最近经常需要分析WEB访问日志，从中发现非法请求，然后做相应安全检查，为了方便，所以写了一个日志分析平台，支持提交iis,apapche,tomcat,ngnix等日志格式，代码使用python语言。
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。
DDoS攻击是一种基于DoS特殊形式的拒绝服务攻击，是一种分布的、协同的大规模攻击方式，处于不同位置的多个攻击者同时向一个或多个目标发动攻击，或者一个攻击者控制了位于不同位置的多台机器并利用这些机器对受害者同时实施攻击。攻击者进行一次DDoS攻击，需要经过了解攻击目标、攻占傀儡机、实际攻击三个主要步骤，如图1所示。
本文将以三个不同层次的实战项目为例，展示如何利用GPT智能助手在实际项目中应用Elasticsearch。
1. 某网站出现weblogic多次服务停止事件，时间分别为：（2018年1月2日：9点、14点、15点。1月3日：9点、14点，具体时间无）。
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。 一个网站要发展的更快，走的更远，它离不开日常的一个数据分析，就如携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》上所言，其利用数据模型对频道改版后，网页索引量从原来的十几万，上升到今年的500多万的索引量。由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。可能也
本文将通过三个层次的性能优化案例，指导您如何在GPT的智能指导下，深入挖掘Elasticsearch性能优化的奥秘。
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
继上次日志日志服务到审计溯源 第一篇，此文是第二篇，Tone菜鸡继续讲解，包含的领域知识点比较多，但是都是比较基础的，大佬们勿喷，如果自己的网站遭受入侵如何抓住凶手的作案过程以及溯源。
在本文中，我们将为初级、中级和高级程序员分别提供一个Elasticsearch学习案例，展示如何利用GPT进行针对性学习。
我们在根据网站日志分析搜索引擎蜘蛛抓取网页的记录时，实际上很多站点都是有一些伪装称baiduspider的到访者的。这些数据会严重影响我们对日志分析后的判断。
本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台，那么，ELK 到底是什么呢？
堡塔日志服务系统 功能描述：堡塔日志服务系统是一款功能强大的日志管理和分析工具、多主机多网站日志收集、汇总、存储、统计与分析等多项功能一体的日志分析系统
1、 Apache主要特点： 1） 开放源代码、跨平台应用。 2） 支持多种网页编程语言。 3） 模块化设计、运行非常稳定、良好的安全性。 2、 编译安装httpd服务器 1）准备工作：卸载htttpd及相关依赖包 Rpm -e httpd --nodeps 解压缩软件包并进入源代码目录：tar zxf httpd-* -C /usr/src Cd /usr/src/httpd* (*代表键盘上的tab键) 2）配置：检测系统是否满足安装要求 ./configure --prefix=/u
📌 猫头虎博主再次出击！ 日志分析，这个听起来可能有些枯燥的话题，其实隐藏着诸多机密和宝藏！在复杂的系统中，日志是发现、定位和解决问题的关键。通过深入分析日志，我们不仅可以快速响应当前的问题，还能预测潜在的风险。本文将深入介绍如何进行高效的系统日志分析，发掘其中的价值。准备好了吗？让我们一起探索日志分析的奥秘！
Web访问日志记录了Web服务器接收处理请求及运行时错误等各种原始信息。通过对WEB日志进行的安全分析，不仅可以帮助我们定位攻击者，还可以帮助我们还原攻击路径，找到网站存在的安全漏洞并进行修复。
早些时候 Erda Show 针对微服务监控、日志等内容做了专场分享，很多同学听完后意犹未尽，想了解更多关于日志分析的内容。Erda 团队做日志分析也有一段时间了，所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情，希望对大家有所帮助。
应急响应： 1、抗拒绝服务攻击防范应对指南 2、勒索软件防范应对指南 3、钓鱼邮件攻击防范应对指南 4、网页篡改与后门攻击防范应对指南 5、网络安全漏洞防范应对指南 6、大规模数据泄露防范应对指南 7、僵尸网络感染防范应对指南 8、APT攻击入侵防范应对指南 9、各种辅助类分析工具项目使用 朔源反制：
服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析……
分析网站日志可以帮助我们了解用户地域信息，统计用户行为，发现网站缺陷。操作会面临几个问题
很对客户网站以及服务器被攻击，被黑后，留下了很多webshell文件，也叫网站木马文件，客户对自己网站的安全也是很担忧，担心网站后期会继续被攻击篡改，毕竟没有专业的安全技术去负责网站的安全防护工作，通过老客户的介绍很多客户在遇到网站被攻击后找到我们SINE安全做网站的安全服务，防止恶意攻击与篡改。对网站进行全面的防御与加固，我们在对客户网站进行安全部署的同时，客户经常会想要了解到底网站，以及服务器是如何被入侵，攻击者的IP是谁，那么我们SINESAFE技术针对这种情况，最好的办法就是通过日志进行分析，溯源追踪，帮助客户找到网站漏洞根源，到底是谁在攻击他们。下面我们来分享一下，我们是如何对日志进行分析与追查的。
当我们谈论微服务架构时，我们在谈论什么？ 服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析…… 除了以上自然联想到的技术点，还有如Spring Cloud、Dubbo这样在过去几年受到广泛关注和应用的微服务架构框架，以及最近数个月内在国内外技术圈异军突起的Service Mesh。 什么是ServiceMesh Service Mesh是一种非入侵、透明化的微服务治理框架。作为服务与服务直接通信的透明化管理框架，Service Mesh不限制服务开发语言、
在DevOps领域，有许多优秀的开源工具可以帮助开发和运维团队更好地协作，自动化流程，并提高生产效率。这里列举了多款最棒的开源工具，可以很好地实行 DevOps：
随着业务的发展，服务越来越多，相应地，日志的种类和数量也越来越多。一般地，我们会用grep、awk，或者编写脚本进行日志分析。对于多个服务构成的系统，需要人为把这些日志分析工作有机地结合起来。在业务系统组件多而组件间关联复杂的情况下，这种分析方法效率十分低下，一个日志分析平台极为必要。从日志的整合和展示看，日志分析平台主要由两部分构成，一是日志整合系统，负责把各组件日志集中并索引起来，以方便快速的搜索和分析，这可以用ELK开源软件进行搭建；二是日志分析展示系统，对各类日志提供尽可能多的自动化分析和评估报表，这需要辨识并固化尽可能多的日志分析的行为模式。这些都基于对ELK的认识和对业务系统各组件日志的理解。
1. 背景 ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理开源领域的首要选择。本文先向大家初步介绍ELK生态及其应用场景，后续会更多的介绍我们在ELK方面的工作。 2. 用户需求 在日志处理方面，用户经常遇到如下需求： 运维同学希望分析分布式环境下的错误日志，使用关键字搜索实时定位问题？ 问
此事件是去年应急处置时完成的报告，距今有半年时间了。一直存在电脑里，最近准备完善应急响应中遇到的各类安全事件，这篇文章作为这一系列的开端。
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而，每个不同的服务，或者同一个系统中不同的组件中，日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的，它们的用处才能体现出来，例如，日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表，而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回，还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
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