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1.概况

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。

另外，文章中所有的截图、日志都是使用工具扫描自己搭建的环境产生的日志，不涉及到任何用户。

2.架构

3.分析

3.1导入数据

这里并没有使用splunk之类的平台，而是根据日志的格式进行数据分割，然后存储到MongoDB中，比如apache的格式类似于

%h %l %u %t \"%r\" %>s %b

web访问日志的格式，类似于

1.1.1.1 - - [28/Oct/2017:01:58:11 +0800] "POST /admin/ HTTP/1.1" 200 14657

这里需要注意的是，如果直接使用split按照空格分割的话，会存在一些问题，比如日志中的时间([28/Oct/2017:01:58:11 +0800])中间也是存在空格的，可以用DictReader定义quotechar读取数据。

下图是我定义的日志格式，包含了常用的参数

常规的WEB访问日志是没有POST日志的，所以能分析的内容都是基于GET参数、请求路径等，但是有些WAF日志是记录了所有的请求内容，可以用来丰富。

下面分别介绍下可以使用的功能

3.2数据查询

数据查询是最基础的功能，可以根据时间，ip等查询，这样就可以定义某个IP所有的行为，或者夜间某个时间点的访问日志

3.2正则匹配

正则匹配可能是WAF经常使用的规则，分析WEB访问日志时，也经常会用到，例如可执行脚本在上传目录下(例如/images/cmd.aspx)，那么这个文件就很有可能是webshell,常规的还有attachments|images|css|uploadfiles等，还有一些解析漏洞的格式都可以用来匹配。

针对敏感文件/目录的扫描则是判断文件的后缀、路径等，例如rar,bak,swp等

对于SQL注入、XSS等漏洞则是针对参数进行匹配，但是如果规则不够研究，可能会存在多个误报问题。

3.3机器学习

上面讲到，如果用正则匹配，那么会存在很多误报问题，所以我只定义了一部分严格的规则，保证匹配出来的一定是攻击的日志。对于其他的行为，则采用了机器学习模型机进行分类。

使用机器学习分类的重点和难点在于日志的收集和特征的选择；俗话说的好，正常总是基本相似，异常却各有各的异常，所以这里面的重点又到了异常日志的收集。

我从两个方面找了异常日志：

1.使用扫描器的模块扫描网站，比如使用SQLMAP扫描注入页面，那么WEB日志大多数都是SQL注入；或者使用WVS的XSS模块扫描页面，那日志里就有很多XSS的日志。

2.从GITHUB上搜索了很多个常用的poc和exp，然后进行分类。

这里我用脚本将访问日志的路径都删除，只保留了参数的值，正常日志如下图：

sql注入和xss的日志如下：

当然还有很多其他类型的日志，大家可以收集一下

使用TfidfVectorizer进行文本特征提取

TfidfVectorizer(ngram_range=(2,2))

然后用随机森林算法进行训练，准确率、召回率、F1参数

由于是第一个版本，所有还没有做过多的特征筛选和算法选择，后期慢慢改善算法。

3.4威胁情报

针对威胁情报，在日志分析中，主要用来分析IP，如果某个IP在一段时间内发生过情报，比如出现“远控服务器”，那么这个IP就应该被列为威胁IP，它的所有访问日志都应该被重点关注。所以把访问日志中所有的IP进行匹配一次，查看是否有恶意访问的信息

3.5统计分析

统计分析中主要是对IP和页面进行统计分析，比如一般的黑客访问都是用国外的代理IP访问，所以将国外的IP筛选出来，定位分析是否存在安全风险。

另外，针对webshell的访问，比较明显的特征是：由于webshell是孤岛存在，所以基本会被很少的IP访问，那么我们将某个页面被多少个IP访问过统计出来，数量少的可以着重分析。

4.总结

1.本文只是将WEB日志分析中常用的检查方法用python实现出来，但是仍然有很多不足，并且还有一些功能还没实现。

2.由于没有POST数据，所以分析存在很多局限性。

3.可以用机器学习的其他模型来尝试解决该问题。

4.欢迎大家指正，或者提供一些自己平时用到的分析方法，感谢感谢。

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