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第1章 木材、树木、森林 1

1.1 概述 1

1.2 日志数据基础 2

1.2.1 什么是日志数据 2

1.2.2 日志数据是如何传输和收集的 3

1.2.3 什么是日志消息 5

1.2.4 日志生态系统 6

1.3 看看接下来的事情 12

1.4 被低估的日志 13

1.5 日志会很有用 14

1.5.1 资源管理 14

1.5.2 入侵检测 14

1.5.3 故障排除 17

1.5.4 取证 17

1.5.5 无聊的审计，有趣的发现 18

1.6 人、过程和技术 19

1.7 安全信息和事件管理（SIEM） 19

1.8 小结 22

参考文献 22

第2章 日志是什么 23

2.1 概述 23

2.2 日志的概念 25

2.2.1 日志格式和类型 27

2.2.2 日志语法 32

2.2.3 日志内容 35

2.3 良好日志记录的标准 36

2.4 小结 38

参考文献 38

第3章 日志数据来源 39

3.1 概述 39

3.2 日志来源 39

3.2.1 syslog 40

3.2.2 SNMP 45

3.2.3 Windows事件日志 48

3.3 日志来源分类 50

3.3.1 安全相关主机日志 50

3.3.2 安全相关的网络日志 52

3.3.3 安全主机日志 52

3.4 小结 54

第4章 日志存储技术 55

4.1 概述 55

4.2 日志留存策略 55

4.3 日志存储格式 57

4.3.1 基于文本的日志文件 57

4.3.2 二进制文件 59

4.3.3 压缩文件 59

4.4 日志文件的数据库存储 60

4.4.1 优点 61

4.4.2 缺点 61

4.4.3 定义数据库存储目标 61

4.5 Hadoop日志存储 63

4.5.1 优点 63

4.5.2 缺点 64

4.6 云和Hadoop 64

4.6.1 Amazon Elastic MapReduce入门 64

4.6.2 浏览Amazon 64

4.6.3 上传日志到Amazon简单存储服务（S3） 65

4.6.4 创建一个Pig脚本分析Apache访问日志 67

4.6.5 在Amazon Elastic MapReduce（EMR）中处理日志数据 68

4.7 日志数据检索和存档 70

4.7.1 在线存储 70

4.7.2 近线存储 70

4.7.3 离线存储 70

4.8 小结 70

参考文献 71

第5章 syslog-ng案例研究 72

5.1 概述 72

5.2 获取syslog-ng 72

5.3 什么是syslog-ng 73

5.4 部署示例 74

5.5 syslog-ng故障排除 77

5.6 小结 79

参考文献 79

第6章 隐蔽日志 80

6.1 概述 80

6.2 完全隐藏日志设置 82

6.2.1 隐藏日志生成 82

6.2.2 隐藏日志采集 82

6.2.3 IDS日志源 83

6.2.4 日志收集服务器 83

6.2.5 “伪”服务器或“蜜罐” 85

6.3 在“蜜罐”中的日志记录 85

6.3.1 蜜罐网络的隐蔽shell击键记录器 86

6.3.2 蜜罐网络的Sebek2案例研究 87

6.4 隐蔽日志通道简述 88

6.5 小结 89

参考文献 89

第7章 分析日志的目标、规划和准备 90

7.1 概述 90

7.2 目标 90

7.2.1 过去的问题 91

7.2.2 未来的问题 92

7.3 规划 92

7.3.1 准确性 92

7.3.2 完整性 93

7.3.3 可信性 93

7.3.4 保管 94

7.3.5 清理 94

7.3.6 规范化 94

7.3.7 时间的挑战 95

7.4 准备 96

7.4.1 分解日志消息 96

7.4.2 解析 96

7.4.3 数据精简 96

7.5 小结 98

第8章 简单分析技术 99

8.1 概述 99

8.2 一行接一行：绝望之路 100

8.3 简单日志查看器 101

8.3.1 实时审核 101

8.3.2 历史日志审核 102

8.3.3 简单日志操纵 103

8.4 人工日志审核的局限性 105

8.5 对分析结果做出响应 105

8.5.1 根据关键日志采取行动 106

8.5.2 根据非关键日志的摘要采取行动 107

8.5.3 开发行动计划 109

8.5.4 自动化的行动 109

8.6 示例 110

8.6.1 事故响应的场景 110

8.6.2 例行日志审核 110

8.7 小结 111

参考文献 111

第9章 过滤、规范化和关联 112

9.1 概述 112

9.2 过滤 114

9.3 规范化 115

9.3.1 IP地址验证 116

9.3.2 Snort 116

9.3.3 Windows Snare 117

9.3.4 通用Cisco IOS消息 117

9.3.5 正则表达式性能考虑因素 118

9.4 关联 119

9.4.1 微观关联 121

9.4.2 宏观关联 122

9.4.3 使用环境中的数据 125

9.4.4 简单事件关联器 126

9.4.5 状态型规则示例 127

9.4.6 构建自己的规则引擎 132

9.5 常见搜索模式 139

9.6 未来 140

9.7 小结 140

参考文献 140

第10章 统计分析 141

10.1 概述 141

10.2 频率 141

10.3 基线 142

10.3.1 阈值 145

10.3.2 异常检测 145

10.3.3 开窗 145

10.4 机器学习 146

10.4.1 kNN算法 146

10.4.2 将kNN算法应用到日志 146

10.5 结合统计分析和基于规则的关联 147

10.6 小结 148

参考文献 148

第11章 日志数据挖掘 149

11.1 概述 149

11.2 数据挖掘简介 150

11.3 日志数据挖掘简介 153

11.4 日志数据挖掘需求 155

11.5 挖掘什么 155

11.6 深入感兴趣的领域 157

11.7 小结 158

参考文献 158

第12章 报告和总结 159

12.1 概述 159

12.2 定义最佳报告 160

12.3 身份认证和授权报告 160

12.4 变更报告 161

12.5 网络活动报告 163

12.6 资源访问报告 164

12.7 恶意软件活动报告 165

12.8 关键错误和故障报告 166

12.9 小结 167

第13章 日志数据可视化 168

13.1 概述 168

13.2 视觉关联 168

13.3 实时可视化 169

13.4 树图 169

13.5 日志数据合成 170

13.6 传统日志数据图表 175

13.7 小结 176

参考文献 176

第14章 日志法则和日志错误 177

14.1 概述 177

14.2 日志法则 177

14.2.1 法则1——收集法则 178

14.2.2 法则2——留存法则 178

14.2.3 法则3——监控法则 178

14.2.4 法则4——可用性法则 179

14.2.5 法则5——安全性法则 179

14.2.6 法则6——不断变化法则 179

14.3 日志错误 179

14.3.1 完全没有日志 180

14.3.2 不查看日志数据 181

14.3.3 保存时间太短 182

14.3.4 在收集之前排定优先顺序 183

14.3.5 忽略应用程序日志 184

14.3.6 只搜索已知的不良条目 184

14.4 小结 185

参考文献 185

第15章 日志分析和收集工具 186

15.1 概述 186

15.2 外包、构建或者购买 186

15.2.1 构建一个解决方案 187

15.2.2 购买 187

15.2.3 外包 188

15.2.4 问题 189

15.3 日志分析基本工具 189

15.3.1 grep 189

15.3.2 awk 191

15.3.3 Microsoft日志解析器 192

15.3.4 其他可以考虑的基本工具 193

15.3.5 基本工具在日志分析中的作用 194

15.4 用于集中化日志分析的实用工具 195

15.4.1 syslog 195

15.4.2 Rsyslog 196

15.4.3 Snare 197

15.5 日志分析专业工具 197

15.5.1 OSSEC 198

15.5.2 OSSIM 200

15.5.3 其他值得考虑的分析工具 201

15.6 商业化日志工具 202

15.6.1 Splunk 202

15.6.2 NetIQ Sentinel 203

15.6.3 IBM qlLabs 203

15.6.4 Loggly 204

15.7 小结 204

参考文献 204

第16章 日志管理规程 205

16.1 概述 205

16.2 假设、需求和预防措施 206

16.2.1 需求 206

16.2.2 预防措施 207

16.3 常见角色和职责 207

16.4 PCI和日志数据 208

16.4.1 关键需求10 208

16.4.2 与日志记录相关的其他需求 211

16.5 日志记录策略 213

16.6 审核、响应、升级规程 214

16.6.1 定期日志审核方法和模式 214

16.6.2 用日志管理工具构建一个初始基线 217

16.6.3 人工构建初始基线 219

16.6.4 主要工作流程：每天日志审核 220

16.6.5 异常调查与分析 222

16.6.6 事故响应和升级 225

16.7 日志审核的验证 225

16.7.1 日志记录的证据 226

16.7.2 日志审核的证据 226

16.7.3 异常处理的证据 226

16.8 日志簿——异常调查的证据 227

16.8.1 日志簿推荐格式 227

16.8.2 日志簿条目示例 228

16.9 PCI依从性证据包 230

16.10 管理报告 230

16.11 定期运营任务 231

16.11.1 每日任务 231

16.11.2 每周任务 232

16.11.3 每月任务 232

16.11.4 季度任务 233

16.11.5 年度任务 233

16.12 其他资源 233

16.13 小结 233

参考文献 234

第17章 对日志系统的攻击 235

17.1 概述 235

17.2 各类攻击 235

17.2.1 攻击什么 236

17.2.2 对机密性的攻击 236

17.2.3 对完整性的攻击 241

17.2.4 对可用性的攻击 245

17.3 小结 252

参考文献 252

第18章 供程序员使用的日志 253

18.1 概述 253

18.2 角色与职责 253

18.3 程序员所用的日志记录 254

18.3.1 日志应该记录哪些信息 255

18.3.2 程序员使用的日志记录API 256

18.3.3 日志轮转 257

18.3.4 不好的日志消息 259

18.3.5 日志消息格式 259

18.4 安全考虑因素 261

18.5 性能考虑因素 262

18.6 小结 263

参考文献 263

第19章 日志和依从性 264

19.1 概述 264

19.2 PCI DSS 265

19.3 ISO 2700X系列 269

19.4 HIPAA 271

19.5 FISMA 276

19.6 小结 281

第20章 规划自己的日志分析系统 282

20.1 概述 282

20.2 规划 282

20.2.1 角色和职责 283

20.2.2 资源 284

20.2.3 目标 284

20.2.4 选择日志记录的系统和设备 285

20.3 软件选择 285

20.3.1 开源软件 285

20.3.2 商业化软件 286

20.4 策略定义 287

20.4.1 日志记录策略 287

20.4.2 日志文件轮转 288

20.4.3 日志数据收集 288

20.4.4 留存／存储 288

20.4.5 响应 289

20.5 架构 289

20.5.1 基本模型 289

20.5.2 日志服务器和日志收集器 290

20.5.3 日志服务器和具备长期存储的日志收集器 290

20.5.4 分布式部署 290

20.6 扩展 291

20.7 小结 291

第21章 云日志 292

21.1 概述 292

21.2 云计算 293

21.2.1 服务交付模型 293

21.2.2 云部署模型 294

21.2.3 云基础设施特性 295

21.2.4 标准？我们不需要讨厌的标准 295

21.3 云日志 296

21.4 监管、依从性和安全问题 300

21.5 云中的大数据 301

21.6 云中的SIEM 303

21.7 云日志的优缺点 304

21.8 云日志提供者目录 305

21.9 其他资源 305

21.10 小结 305

参考文献 306

第22章 日志标准和未来的趋势 307

22.1 概述 307

22.2 从今天推知未来 308

22.2.1 更多的日志数据 308

22.2.2 更多动力 309

22.2.3 更多分析 310

22.3 日志的未来和标准 310

22.4 渴望的未来 314

22.5 小结 314