*本文原创作者:RipZ,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载 每天都会有大量的公网恶意扫描和攻击行为,在企业安全建设中,可以利用大数据来实时分析攻击,通过防火墙联动来自动封禁恶意IP,
为了处理日益增长的数据,近年来出现了一大批分析和管理日志的工具,开发和管理人员能够借助这些工具来了解增长的数据。在这篇文章中,我将站在开发者的角度,分析一下这些工具的特点。
Docker不仅改变了应用程序的部署方式,还改变了日志管理的工作流程。容器将日志写入控制台(stdout / stderr),而Docker Logging Drivers将日志转发到目的地,而不是将日志写入文件。快速检查Docker GitHub问题表明用户在处理Docker日志时遇到各种问题。使用Docker管理日志似乎很棘手,需要更深入了解Docker日志驱动程序实现和替代方案,以克服人们报告的问题。
在做接口测试的过程中,大多数数据交互都使用json格式,但是在控制台输出json的效果远不如浏览器插件实现的漂亮。在找了一些资料后,决定自己写一个格式化输出json信息到控制台的方法,经过一些尝试已经完成。分享如下:
中心化的日志处理方案有效地解决了在完整生命周期内对日志的消费需求,而日志从设备采集上云是始于足下的第一步。
大数据的来源多种多样,在大数据时代背景下,如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石,大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据,依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。
在本教程中,我们将了解如何利用聊天机器人来协助网络运营。随着我们向智能化运营迈进,另一个需要关注的领域是移动性。用一个脚本来进行配置,修复甚至故障检修是很好的,但它仍然需要有人在场来监督,启动甚至执行这些程序或脚本。
*本文原创作者:f4ckbaidu,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载
随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台:
今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台,
随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台:Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder。
亲爱的小伙伴,抽点时间帮忙投一下票,选一下您目前所处的阶段,以便后期推出更多对您有帮助的文章和内容哦!
本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 大数据的应用速度超过此前人们的预期,现在新的一轮风口吹向了AI,对于交互设计来说,数据交互才是核心的竞争力,今日头条类型的公司现在招聘都要求熟知各种算法,了解学习数据算法要趁早。——阿西UED 随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程:
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说大数据采集工具,除了Flume,还有什么工具?,希望能够帮助大家进步!!!
随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwar
美国Splunk公司,成立于2004年,2012年纳斯达克上市,第一家大数据上市公司,荣获众多奖项和殊荣。总部位于美国旧金山,伦敦为国际总部,香港设有亚太支持中心,上海设有海外第一个研发中心。
官网: http://docs.fluentd.org/articles/quickstart
最近分享了我在WAF建设方面的一些经验,其中评论有一些让我有点意外,在这里引用一下:
1、Splunk硬件需求 📷 2、Splunk架构图 📷 3、下载tgz: wget -O splunk-7.0.1-2b5b15c4ee89-Linux-x86_64.tgz 'https://ww
Splunk 是一款功能强大的搜索和分析引擎,而字段是splunk搜索的基础,提取出有效的字段就很重要。
这些数据都是一些非结构化的数据,我们可以统一将这些数据统一采集到splunk之后,splunk可以对这些数据进行索引、调查、监控、可视化等。
描述:nano 是一个字符终端的文本编辑器,有点像DOS下的editor程序。它比vi/vim要简单得多,比较适合Linux初学者使用。某些Linux发行版的默认编辑器就是nano。
ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,是三个产品的首字母缩写,分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。
Splunk Attack Range是一款针对Splunk安全的模拟测试环境创建工具,该工具完全开源,目前由Splunk威胁研究团队负责维护。
当前很难在网络中探测攻击者横向渗透,其中原因有很难获取必要的日志和区别正常与恶意行为。本篇文章介绍通过部署Sysmon并将日志发送到SIEM来探测横向渗透。 工具: Sysmon + Splunk l
Splunk支持多种多样的数据源,比如它可以直接上传文件,可以监控本地的任何目录或文件,也可以配置通用转发器等方式来完成数据接入。Splunk所有的设置都可以通过Web页面、使用Splunk CLI命令,甚至是直接修改配置文件,以此来完成设置。
本文主要讲述如何在自己本地构建起一套小型威胁狩猎平台,同时你也可以基于该小型威胁狩猎平台来辅助你理解ATT&CK相关技术,并了解蓝队视角下红队攻击技术可能会带来哪些痕迹。
下载地址:https://www.splunk.com/zh-hans_cn/download.html 这里要注册用户才可以使用,随便填写资料。
本文来聊聊 Docker 双栈日志,看看这个方案解决了我们实际应用中的哪些痛点,以及如何落地使用。
Splunk是一款功能强大,功能强大且完全集成的软件,用于实时企业日志管理,可收集,存储,搜索,诊断和报告任何日志和机器生成的数据,包括结构化,非结构化和复杂的多行应用程序日志。
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。
在本周于拉斯维加斯举行的.conf23活动中,Splunk在其安全性和可观测性解决方案组合中推出了一系列新的AI驱动的工具。
EDR, 终端检测响应系统,也称为终端威胁检测响应系统 (ETDR),是一种集成的终端安全解决方案,它将实时连续监控和终端数据采集与基于规则的自动响应和分析功能结合在一起,是一种用于检测和调查主机和终端上的可疑活动的新兴安全系统,该系统采用高度自动化,使安全团队能够快速识别,定位和应对威胁。
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
Splunk 是机器数据的引擎,提供了日志收集、存储、分析、可视化展示为一体的一整套解决方案。借助Splunk进行调查和取证、威胁监测以及事件响应,以应对各种不同的安全挑战。
这里有一些技巧来处理日志文件提取。假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取。我们可以用Splunk来探索数据。或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据。 在Py
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。
每次测试时我都会碰到Splunk。Splunk是一个用于搜索,分析和可视化数据的软件平台。通常,Splunk中都会包含着各种数据,其中一些可能是较为敏感的数据。因此,对于渗透测试人员而言它的价值不言而喻。
生产上使用splunk进行日志搜集,服务端已经安装完成,客户端有几十台需要部署,现用ansible批量安装。
DevOps这个词在几年前从欧美流向大陆,主要反映了开发与运维两批人之间的矛盾与磨合。从单词的角度来讲,DevOps是开发(Development)和运维(Operations)合在一起的缩写,形成了
大家已经注意到,Docker Hub现在开始对镜像拉取进行限制,无论是免费的匿名用户,还是认证用户。在六个小时内,从一个IP地址镜像拉取的请求次数超过固定阈值(匿名用户100次,认证用户200次)后,Docker Hub就会限制其拉取带宽。虽然用户仍然可以拉取到Docker镜像,但是速度要慢得多。
现在各个公司都有自己的SOC安全日志中心,有的是自己搭建的,有的是买厂商的,更多的情况是,各种复合类的的组织结构。这些日志来自不同的服务器,不同的部门五花八门。如果是买的设备,设备可能是一整套的方案,有自己的流理量监听与安全日志中心,但因为成本的原因,不能所有地方都都部署商业产品,必然会有自己的SOC系统,商业系统也不可能去监听分析,太边界的日志,处理起来也力不从心,首先本地化的数据不通用,商用产品也没法构建安全策略。开源和自己构建的系统可以高度的定制化,但与商业产品不能有机的结合,就没办法发挥最大效用。
我们多数都是 IT 从业者,所以对 IT 不会陌生,估计你们之中多数也都听说过或者做过 OA 系统,所以对 OA 也不陌生,但是当 IT 碰到 OA,估计就傻傻说不清啦。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多,愈演愈烈。行业内企业也争前恐后,群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出,任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器,达到抛砖引玉的效果,如果文中出现任何纰漏和错误的地方,恳请指正,欢迎讨论,希望大家不吝赐教。 众所周知,大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案,仅平台组件就达20多个,这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题,对于运维来说是很头疼的。所以,在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云