运维利器：WEB日志分析场景介绍

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对网站的业务行为分析，网站的安全性分析一个很重要的途径就是通过日志。通过WEB日志分析最直接明显的几个目的：

一为网站安全自检查，了解服务器上正在发生的安全事件；

二为应急事件中的分析取证；

三是可根据日志分析一些常用的业务行为。

如何进行日志分析？
在进行日志分析之前，我们先来了解一下 Web服务器中产生的日志是什么样子。我们来看一条 Apache 的访问日志为例：

114.221.137.87 - - [10/Sep/2019:14:52:28 +0800] "GET /login HTTP/1.1" 200 1068 https://secilog.secisland.com/ Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.105 Safari/537.36 Vivaldi/2.4.1488.40
通过以上信息，我们可以得知服务器会记录来自客户端的每一个请求，其中有大量来自正常用户的请求，当然也包括来自恶意***者的请求，那么我们如何区分正常请求和恶意***请求呢？

站在***者的角度，***者对网站进行***时，其中包含大量的扫描请求和执行恶意操作的请求，而这两者在日志中都有各自的特征，如扫描请求会访问大量不存在的地址，在日志中体现则为大量的响应状态码为404，而不同的恶意请求都有各自相应的特征。

如当有人对服务器进行SQL注入漏洞探测时会有类似：/login?attack=test‘;select/ /1//from//1等内容。通过关键字分析可以分析哪些 IP 在进行***，可以进一步的进行处置，比如封ip等。

日志分析场景介绍
一般可以按照两种思路展开，逐步深入，还原整个***过程。

第一种：确定***的时间范围，以此为线索，查找这个时间范围内可疑的日志，进一步排查，最终确定***者，还原***过程。

第二种：***者在***网站后，通常会留下后门权限，以方便再次访问，我们可以找到该文件，并以此为线索来展开分析。

曾经有人问过运维的人员的大神，该如何分析日志？大神回答了三个字：“用命令”。

因为站在脚本操作经验丰富的人角度来看，的确用命令足矣，可是对于一般的人员来说用Linux的shell命令还是稍显复杂。还是需要借助一些工具来提高效率。这里用了secisland 新推出的免费工具 secsoso 来作为示例：

spl 完整语法：secsoso ‘file=("文件名"," ") 过滤|统计…’简化语法：?secsoso ‘文件名 过滤|统计…’

业务行为统计
列出文件中访问次数最多的10个IP

secsoso ‘file=("/export/home/20190613/access.log"," ")|stats count($1) by $1|sort 10 -count$1‘
说明：其中/export/home/20190613/access.log为文件路径，“ ”为字段分割符。文件名可以是绝对路径(/export/home/20190613/access.log) 也可以是相对路径(access.log)。默认列名为$1,$2..., count($1)后的默认名称为count$1。

结果如下:

$1                    count_$1

101.226.68.137 972
163.177.71.12 972
183.195.232.138 971
111.192.165.229 377
114.252.89.91 374
66.249.66.84 246
222.70.152.149 226
220.181.89.174 172
111.194.118.58 160
60.247.77.253 146
你也可以给字段重命名以友好方式显示，这个是简化语法：结果同上。

secsoso ‘access.log|rename $1 as ip |stats count(ip) by ip|sort 10 -count_ip’
查看文件中有多少个不同的IP访问

secsoso ‘access.log|rename $1 as ip |stats dc(ip) ‘
结果如下:

dc_ip
1050
查看某一个页面被访问的次数

比如 /nodejs-underscore/?cf_action=sync_comments为访问页面

secsoso ‘access.log "/nodejs-underscore/?cf_action=sync_comments"|eventcount‘
红色字是过滤的含义，结果如下:

event_count
14
查看每一个IP访问了多少个页面

secsoso ‘access.log $7=".html" |stats $1 as ip,count($1) as count by $1‘
stats $1 as ip,count($1) as count by $1 和 stats count($1) by $1?结果一样，只是前者可以从新命名，命名也可以放在后面做：

stats count($1) by $1|rename $1 as ip，结果如下：

ip count
10.70.101.89 3
10.70.101.90 3
10.70.141.32 3
10.70.142.18 5
10.70.146.115 2
10.70.146.120 5
10.70.147.28 2
10.70.149.233 2
查看每一个IP访问了多少个页面按从大到小排序

secsoso ‘access.log $7=".html" |stats $1 as ip,count($1) as count by $1|sort -count‘
结果如下:

ip count
10.74.52.51 21
10.80.189.69 12
10.71.37.20 9
10.77.6.9 9
10.71.48.20 9
10.80.6.121 8
10.77.7.244 8
查看某一个IP访问了哪些页面

secsoso ‘access.log "10.74.52.51" $7=".html" |fields $1,$7‘
$7=".html"也支持正则表达式需要用//包起来，比如”access.log” “10.74.52.51” ?$7=”/.html./“ |fields 7，这个是查询，选择第一列和第7列。

结果如下:

$1                                        $7

10.74.52.51 /zmccwps/welcome/qiyewenh.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/gzsl.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/gsry.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/cylj.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/yewu.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/gzsl.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/gsry.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/yewu.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/qiyewenh.html
10.74.52.51 /zmccwps/welcome/gzsl.html
统计每个小时的访问次数

secsoso ‘access.log|eval date=$4.to_date("[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss")|stats count(date) by tspan(date,"1h")‘
结果如下:

date count_date
2013-09-18 06:00:00 123
2013-09-18 07:00:00 1075
2013-09-18 08:00:00 2167
2013-09-18 09:00:00 1424
2013-09-18 10:00:00 621
2013-09-18 11:00:00 607
2013-09-18 12:00:00 652
2013-09-18 13:00:00 570
根据浏览器指纹定位记录

secsoso ‘access.log "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; en-US; rv:1.9) Gecko Minefield/3.0" $7!=".js" $7!=".css"|fields $1,$4,$7‘
红色是排除JS和CSS，结果如下:

$1 $4 $7
123.125.71.103 [18/Sep/2013:07:13:23 /nodejs-bootstrap-select/
123.125.71.81 [19/Sep/2013:01:26:14 /r-package-faster/
统计爬虫

secsoso ‘access.log "Googlebot|Baiduspider|Applebot|bingbot|YoudaoBot|Sosospider|MSNBot"|stats dc($1) as count‘
结果如下:

count
63
统计每个网段的访问次数

secsoso ‘access.log| stats rex($1,"[0-3]+.[0-9]+.[0-9]+") as ipper,count(1) as count by ipper |sort -count‘
结果如下:

ipper count
101.226.68 972
3.177.71 972
3.195.232 971
111.192.165 377
2.89.91 374
222.70.152 226
1.135.216 185
统计状态码次数

secsoso ‘access.log|stats $9 as stat ,count($9) as count by $9‘
结果如下:

stat count
"-" 848
173 1
200 12340
301 94
302 152
304 949
400 13
403 3
404 201
408 1
499 8
500 1
502 8
统计每个 URL 的访问次数

secsoso ‘access.log|eval url=$7.substring(0,POSITION("?",$7))|stats count(url) by url‘
结果如下:

文件流量统计
secsoso??‘access.log|fields $10|stats sum(casewhen($10=“\”-\””,0,$10))?as fluxcount’
红色是函数嵌套，casewhen表示如果第10列等于”-“为零，否则是它自己，然后用sum累加，结果如下:

flowcount
218704890
统计单位时间内访问包含某个URI的IP排名

secsoso ‘access.log $7="/wp-content/themes"|eval date=$4.to_date("[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss")|stats count(date) as count by tspan(date,"1h"),$1|rename tspan_date as time,$1 as ip|sort time,-count‘access.log 4.to_date(“[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss”)|stats count(date) as count by tspan(date,”1h”),< src=" https:="" chart.googleapis.com="" chart?cht="tx&chl=1%7Crename%20tspan_date%20as%20time%2C"" class="js_catchremoteimageerror">1 as ip|sort time,-count
access.log 4.to_date(“[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss”)|stats count(date) as count by tspan(date,”1h”),<img src=" https:="" chart.googleapis.com="" chart?cht="tx&chl=1%7Crename%20tspan_date%20as%20time%2C"" class="js_catchremoteimageerror">1 as ip|sort time,-count
其中/wp-content/themes 为url关键字

结果如下:

time ip count
2013-09-18 06:00:00 124.42.13.230 13
2013-09-18 06:00:00 71.96.108.116 13
2013-09-18 07:00:00 222.247.54.20 26
2013-09-18 07:00:00 111.193.224.9 13
2013-09-18 07:00:00 113.106.104.210 13
2013-09-18 07:00:00 116.226.35.135 13
2013-09-18 07:00:00 116.24.8.156 13
2013-09-18 07:00:00 118.194.195.205 13
2013-09-18 07:00:00 121.8.153.6 13
网站登录趋势

对后台网站系统来说，一般会有登录页面，通过登录页面的状态码，可以判断是登录成功还是登录失败，比如/login，如果是post请求返回200，一般是登录失败，post请求返回302，一般表示登录成功，可以通过这个做一些业务的行为分析。比如分钟登录趋势：

114.221.137.86 - - [11/Sep/2019:13:44:59 +0800] "POST /login HTTP/1.1" 302 - https://secilog.secisland.com/login Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.105 Safari/537.36 Vivaldi/2.4.1488.40

secsoso ‘access.log $6="POST" $7="/login" $9="302"| eval date=$4.to_date("[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss")|stats count($1) as count by tspan(date,"1m")‘
结果如下:

tspan_date count
2019-09-11 09:22:00 1
2019-09-11 09:40:00 1
2019-09-11 13:44:00 1
赛克蓝德是一家数据分析公司，本着数据改变生活的理念，致力于提供方便好用的数据分析产品。

安全统计
统计具有cc***的用户IP(单位时间内访问次数超过阈值的用户，不包括css 、js、png)：

secsoso ‘access.log $7!="/..js.|..css.|..png./" |eval date=$4.to_date("[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss")|stats $1 as ip,count(date) as count by tspan(date,"1h"),$1|search count>50‘
其中 tspan (date,”1h”) 中的 “1h” 支持如下时间单位：

秒:s，分钟:m，小时:h，天:d，星期:w，月:mon，年:year
count>50 表示访问次数大于50。

$7!="/..js.|..css.|..png./" 表示不包含css，js，png
结果如下:

tspan_date ip count
2013-09-18 08:00:00 114.252.89.91 65
2013-09-18 08:00:00 60.247.77.253 60
2013-09-18 11:00:00 178.24.29.69 79
2013-09-18 15:00:00 114.252.89.91 53
2013-09-18 17:00:00 208.43.225.84 62
2013-09-19 03:00:00 222.70.152.149 91
2013-09-19 04:00:00 59.60.115.180 72
2013-09-19 05:00:00 111.192.165.229 142
统计具有cc***的用户IP（单位时间内访问次数超过阈值的用户，包括css 、js、png）

secsoso ‘access.log|eval date=$4.to_date("[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss")|stats $1 as ip,count(date) as count by tspan(date,"1h"),$1|search count>100‘
结果如下:

 tspan_date                         ip            count

2013-09-18 08:00:00 114.252.89.91 79
2013-09-18 08:00:00 116.24.236.137 68
2013-09-18 08:00:00 202.84.17.41 84
2013-09-18 08:00:00 203.192.6.59 83
2013-09-18 08:00:00 221.122.104.115 72
2013-09-18 08:00:00 58.248.178.212 68
2013-09-18 08:00:00 58.56.155.203 83
2013-09-18 08:00:00 60.10.8.5 56
2013-09-18 08:00:00 60.247.77.253 146
2013-09-18 09:00:00 183.60.177.228 121
统计发起 SQL 注入的 IP及URI

secsoso ‘access.log "%20select%20|%20and%201=1|%20and%201=2|%20exec|%27exec| information_schema.tables|%20information_schema.tables|%20where%20|%20union%20|%20SELECT%20|%2ctable_name%20|cmdshell|%20table_schema"|fields $1,$7‘
结果如下:

统计发起SQL注入的IP并按IP***次数排名

secsoso ‘access.log "%20select%20|%20and%201=1|%20and%201=2|%20exec|%27exec| information_schema.tables|%20information_schema.tables|%20where%20|%20union%20|%20SELECT%20|%2ctable_name%20|cmdshell|%20table_schema"|fields $1,$7|stats $1 as ip,count(1) as count by $1|sort -count‘
结果如下:

ip count
66.249.66.84 4
111.192.165.229 2
敏感文件扫描

secsoso ‘access.log ".zip|.rar|.mdb|.inc|.sql|.config|.bak|/login.inc.php|.svn|/mysql/|config.inc.php|.bak|wwwroot|网站备份|/gf_admin/|/DataBackup/|/Web.config|/web.config|/1.txt|/test.txt" |fields $1,$7 ‘
结果如下:

漏洞利用

secsoso ‘access.log "struts|jmx-console|ajax_membergroup.php|iis.txt|phpMyAdmin|getWriter|dirContext|phpmyadmin|acunetix.txt|/e/|/SouthidcEditor/|/DatePicker/" |fields $1,$7‘
结果如下:

文件包含***

secsoso ‘access.log "/passwd|%00|/win.ini|/my.ini|/MetaBase.xml|/ServUDaemon.ini|cmd.exe" |fields $1,$7‘
结果如下:

getshell的***

secsoso ‘access.log " eval|%eval|%execute|%3binsert|%20makewebtaski|/1.asp|/1.jsp|/1.php|/1.aspx|/xiaoma.jsp|/tom.jsp|/py.jsp|/k8cmd.jsp|/k8cmd|/ver007.jsp|/ver008.jsp|/ver007|/ver008|.aar|%if" |fields $1,$7‘
iis可以换成：

%20exec|%27exec|%3bexec|%27%3Bexec|%eval|%20eval|%execute|%3Binsert|%20makewebtaski|%20disk%20|%3Balter|%3Bdeclare|dbo|hack523|sysname|/1.asp|/1.jsp|/1.php|/1.aspx|/xiaoma.asp|/yijuhua.asp|/yjh.asp|/hack.asp|/k8cmd.asp|/k8cmd|/ver007.asp|/ver008.asp|/ver007|/ver008|.asa|.cer|.ashx|asp;|asa;|cer;|aspx;|/1.asp/|/x.asp/|/a.asp/|/2.asp/
结果如下:

xss跨站脚本***

secsoso ‘access.log " (S)%3C(S+)%3E|(S)%3C(S+)%2F%3E|(S+)<(S+)>|(S+)<(S+)/>|onerror|onmouse|expression|alert|document.|prompt()" |fields $1,$7‘
结果如下:

网站登录密码猜测

比如5分钟大于10次同一个IP登录密码错误，认为是密码猜测，然后把所有IP找到。

114.221.137.86 - - [11/Sep/2019:10:25:39 +0800] "POST /login HTTP/1.1" 200 1111 https://secilog.secisland.com/login Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.105 Safari/537.36 Vivaldi/2.4.1488.40
secsoso ‘access.log $6="POST" $7="/login" $9="200"| eval date=$4.to_date("[dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss")|stats count($1) as count by tspan(date,"5m"),$1| search count>10|stats sum(count) by $1‘
结果如下:

$1 ? ? ? ? ? ?sum_count
114.221.137.86 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 15
通过上面示例得知，日志中含有丰富的内容，通过这些内容可以分析出很多有价值的信息。但这些分析的前提就是要先保存这些日志，并记录请求参数，但默认的WEB中间件日志只记录GET请求的参数，没有记录POST请求的参数，所以需要通过中间件配置才可以拿到POST的请求参数来进行更多的分析。

拿到参数后还可以继续深入分析更具体的业务行为，操作记录等，比如/asset（示例）表示访问资产模块，/asset/add（示例）表示资产添加模块，/asset?id=1表示查询id为1的资产记录。

文本通过分析WEB中间件日志的示例起到抛砖引玉的目的，来说明日志分析的重要性和思路。希望能对大家的日志分析起到参考和帮助。

备注：内容有部分数据来源于网络。

赛克蓝德是一家数据分析公司，本着数据改变生活的理念，致力于提供方便好用的数据分析产品。

运维利器：WEB日志分析场景介绍

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原文地址：https://blog.51cto.com/zhulinu/2507525