本系列故事纯属虚构，如有雷同纯属巧合
在之前的系列中，小B完成了日志分析平台的实现，也接入了各种日志源，做好了这些前期工作，接下来就是真正利用平台实现分析并体现日志价值的时候了。
日志分析价值
在安全日志分析的大场景中，我们都是根据不同场景下的特征来进行分析，我们以主机安全场景特征判断为例：
通过对这些场景的思路整理，我们可以发现识别攻击场景的方式大致包括：关键字匹配、统计分析、聚合分析、关联分析。这四种分析方式在前面的文章中我们也提到过，大家有兴趣可以翻看历史文章进行查看。
熟悉ES的朋友都应该知道（如果不熟悉的建议阅读几遍ES的官方文档）它支持上述的关联分析之外的所有分析方式，那么我们就可以使用ES的这些查询语句来实现我们的安全日志分析，下文我分享了几个安全日志分析的具体案例：
demo1:常见的Web攻击
普通的Web攻击在日志分析中的分析方式与WAF识别攻击相似，都是通过正则表达式或者关键字匹配的方式来实现，ES中存在很多相关的查询语句，我们来体验一下：
match匹配
利用bool方式进行复合查询
可以看到的是，我们使用match来进行查找时，需要对关键字进行优化，否则会出现无法找到的情况。那么如何解决这个问题呢？ES中其实还提供了通配符（Wildcard）与正则表达式查询
通配符查询
正则表达式查询：正则表达式匹配的方式与通配符类似，但是正则表达式支持更复杂的模式进行查询。
对于正则匹配我们还有一种方式就是使用logstash，jeary曾经在https://github.com/anbai-inc/AttackFilter实现了。
我们可以利用此种模式对常见的Web攻击进行分析，需要的就是我们收集常见的关键字：
值得一提的是，以正则或者查询的方式去做安全分析都不适合做实时的分析拦截，因为数据量很大的时候查询很费时间，而如果使用Logstash Grok更是可能将日志分析平台搞挂。
demo2:统计与聚合
对常见API的聚合统计分析，根据访问API的IP进行排序：查询5分钟内访问api_path的数据，并根据remote_addr进行聚合排序。
{ "size": 0, "query": { "bool": { "must": [ {"term": { "request_api.keyword": { "value": "api_path" } }} ], "filter": { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-5m", "lte": "now" } } } } }, "aggs": { "ip_count": { "terms": { "field": "remote_addr.keyword", "size": 1000000 } } }}
完整的demo我放在了GitHub上：https://github.com/bloodzer0/python\_es\_aggs
ElastAlert分析模式
ElastALert GitHub地址：https://github.com/Yelp/elastalert/
elastalert支持多样的规则类型：https://elastalert.readthedocs.io/en/latest/ruletypes.html#rule-types
本文写的很仓促，很多东西都没有完整的去写。由于工作变更的原因，没有时间去折腾这个系列了，所以今天就算是写个结尾。后续应该会开个新的系列，但是更多偏向于乙方的东西！对于日志分析系列的虎头蛇尾，小B也很抱歉，后期在有精力的时候，我会把一些之前在甲方企业中实践的内容分享出来。主要是如下这幅图的内容：
- REFER -
《19个很有用的ES查询语句》：https://n3xtchen.github.io/n3xtchen/elasticsearch/2017/07/05/elasticsearch-23-useful-query-example
- HISTORY -