
噪声数据随着经济和信息技术的不断发展,许多企业开始引入了ERP等系统,这些系统使得企业的众多活动数据可以实时记录,形成了大量有关企业经营管理的数据仓库。从这些海量数据中获取有用的审计数据是目前计算机审计的一个应用。接下来我为你带来基于大数据审计的信息安全日志分析法,希望对你有帮助。
大数据信息安全日志审计分析方法
1.海量数据采集。
大数据采集过程的主要特点和挑战是并发数高,因此采集数据量较大时,分析平台的接收性能也将面临较大挑战。大数据审计平台可采用大数据收集技术对各种类型的数据进行统一采集,使用一定的压缩及加密算法,在保证用户数据隐私性及完整性的前提下,可以进行带宽控制。
2.数据预处理。
在大数据环境下对采集到的海量数据进行有效分析,需要对各种数据进行分类,并按照一定的标准进行归一化,且对数据进行一些简单的清洗和预处理工作。对于海量数据的预处理,大数据审计平台采用新的技术架构,使用基于大数据集群的分布式计算框架,同时结合基于大数据集群的复杂事件处理流程作为实时规则分析引擎,从而能够高效并行地运行多种规则,并能够实时检测异常事件。
3.统计及分析。
按照数据分析的实时性,分为实时数据分析和离线数据分析。大数据平台在数据预处理时使用的分布式计算框架Storm就非常适合对海量数据进行实时的统计计算,并能够快速反馈统计结果。Storm框架利用严格且高效的事件处理流程保证运算时数据的准确性,并提供多种实时统计接口以使用。
4.数据挖掘。
数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识,所以它所得到的信息具有未知、有效、实用三个特征。与传统统计及分析过程不同的是,大数据环境下的数据挖掘一般没有预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,并进一步实现一些高级别数据分析的需求。
大数据分析信息安全日志的解决方案
统一日志审计与安全大数据分析平台能够实时不间断地将用户网络中来自不同厂商的安全设备、网络设备、主机、 *** 作系统、数据库系统、用户业务系统的日志和警报等信息汇集到管理中心,实现全网综合安全审计;同时借助大数据分析和挖掘技术,通过各种模型场景发现各种网络行为、用户异常访问和 *** 作行为。
1.系统平台架构。
以国内某大数据安全分析系统为例,其架构包括大数据采集平台、未知威胁感知系统、分布式实时计算系统(Storm)、复杂事件处理引擎(Esper)、Hadoop平台、分布式文件系统(HDFS)、分布式列数据库(Hbase)、分布式并行计算框架(Map/Reduce、Spark)、数据仓库(Hive)、分布式全文搜索引擎(ElasticSearch)、科学计算系统(Euler)。这些技术能够解决用户对海量事件的采集、处理、分析、挖掘和存储的需求。
如图1所示,系统能够实时地对采集到的不同类型的信息进行归一化和实时关联分析,通过统一的控制台界面进行实时、可视化的呈现,协助安全管理人员迅速准确地识别安全事件,提高工作效率。
2.实现功能。
系统能够实现的功能包括:审计范围覆盖网络环境中的全部网络设备、安全设备、服务器、数据库、中间件、应用系统,覆盖200多种设备和应用中的上万类日志,快速支持用户业务系统日志审计;系统收集企业和组织中的所有安全日志和告警信息,通过归一化和智能日志关联分析引擎,协助用户准确、快速地识别安全事故;通过系统的'安全事件并及时做出安全响应 *** 作,为用户的网络环境安全提供保障;通过已经审计到的各种审计对象日志,重建一段时间内可疑的事件序列,分析路径,帮助安全分析人员快速发现源;整个Hadoop的体系结构主要通过分布式文件系统(HDFS)来实现对分布式存储的底层支持。
3.应用场景。
上述系统可解决传统日志审计无法实现的日志关联分析和智能定位功能。如在企业的网络系统中,大范围分布的网络设备、安全设备、服务器等实时产生的日志量非常大,要从其中提取想要的信息非常困难,而要从设备之间的关联来判断设备故障也将是一大难点。例如,某企业定位某设备与周围直连设备的日志消息相关联起来判断该设备是否存在异常或故障,如对于其中一台核心交换机SW1,与之直连的所有设备如果相继报接口down的日志,则可定位该设备SWl为故障设备,此时应及时做出响应。而传统数据难以通过周围设备的关联告警来定位该故障,大数据审计平台则是最好的解决方法。
大数据分析方法可以利用实体关联分析、地理空间分析和数据统计分析等技术来分析实体之间的关系,并利用相关的结构化和非结构化的信息来检测非法活动。对于集中存储起来的海量信息,可以让审计人员借助历史分析工具对日志进行深度挖掘、调查取证、证据保全。
安华金和官网上看的一篇文章,希望对你有帮助。随着数据价值的不断提升,从政策到用户对于数据安全重视程度越来越高,数据库审计产品作为一款部署简单,不用对现有IT架构进行任何改变,又能够满足政策合规需求的产品,是很多用户保障数据安全和合规需求的首选产品。那么面对市场上众多的数据库审计产品该怎样选择呢?下面将从数据库审计产品的功能上提出一些参考建议,希望对在数据库审计产品的选型过程中对您有所帮助。
一、数据库审计产品选型的10大基本能力
如果要满足用户使用数据库审计产品的基本需求,必须满足以下条件:
1、审计记录全和准:保证审计的准确性、全面性、无漏审,实现数据库访问流量的全捕获;
2、高效入库:审计结果快速入库,要在高访问量压力下,审计结果入库无延迟、无丢包;
3、准确的关联审计:高并发情况下,能够审计到数据库 *** 作的应用用户;
4、高效分析:要能够对审计记录进行快速分析与检索,至少实现千万乃至亿级数据秒级响应;
5、高易用性:要符合用户的使用习惯,保障产品的易用性;
6、加密协议解析:随着通讯加密的普及,数据库审计产品必须要能够解析加密的数据库访问流量;
7、数据库入侵行为监测:数据价值的提升,造成了数据库攻击行为更加普遍,审计产品应提供针对数据库漏洞攻击的“检测”功能,并对这些漏洞攻击实时监控、有效记录,发现风险后及时告警,且能够有效追溯风险来源;
8、数据库异常行为监测:数据库访问行为异常时,系统可提供实时的告警能力,降低数据泄露的损失;
9、数据库违规行为监测:数据库审计产品还应具备针对数据库的违规访问、登录等行为检测告警的能力;
10、报表展现:数据库审计产品应具备将审计日志进行数据化分析并以个性化报表展示的能力,以便帮助安全管理人员更加便捷、深入的剖析数据库运行风险。例如:综合报表、合规性报表、专项报表、自定义报表等。
二、做标王,数据库审计还需要哪些更过硬实力
在具备了数据库审计产品的基本功能之外,一款好的数据库审计产品还应能够做到以下四点:
1、全面的审计元素:包括,表、函数、包、存储过程、视图、数据库登陆用户、客户端ip、端口、MAC、客户端 *** 作系统、用户名、客户端工具、影响行数、结果集、执行时间、 *** 作类型、长语句、大对象、mysql压缩协议、dblink、imp、exp、prepare参数等,这样才能保证审计结果的全面性;
2、精确SQL语句解析:采用句柄追踪参数绑定追踪和基于词法和语法的精确SQL解析技术,可以实现在长SQL语句、高并发访问量时不丢包;在多SQL语句情况下,准确记录数据库语句是否执行成功;对于prepare语句,准确将参数值与原始语句和绑定变量关联;对SQL执行结果集进行准确追踪,从而准确记录SQL语句的影响行数,从而保证数据库审计结果的准确性;
3、应用审计视角下的4层应用框架结构:具备4级应用框架结构——应用请求、应用行为、应用模块、应用:
应用请求:访问源对某个指定的URL发起访问请求的流水记录;
应用行为:针对某类相同和相似的应用请求,去除参数化的URL模板(类似于SQL语句模板概念);
应用模块:多个应用行为的组合,归属于一组功能模块的集合,对应应用服务器的功能菜单;
应用:以应用服务器IP应用服务器端口应用工程名定义的一个应用系统。
这种4级应用框架结构,可以有效保证数据库审计产品的应用关联准确性,从而提供完整的基于应用访问视角的综合性统计数据呈现和正向追溯能力,以及多角度的审计结果分析能力。
4、完整的风险匹配规则与多样化的告警方式:基于横向的黑白名单匹配规则以及黑白名单SQL语句,以及纵向的高中低等风险等级设置,实现准确的数据库访问风险行为匹配。snmp、syslog、短信、邮件等多样性的告警方式,保证数据库风险行为的实时告警,从而实现全面风险发现与及时告警。
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天锐绿盾是一款专业的信息安全审计工具,可以通过存储审计日志对系统、网站和应用进行全面监控。天锐绿盾的审计日志存储路径可以通过以下步骤进行设置:1 在天锐绿盾的服务器上登录“管理控制台”,进入“管理中心”页面。
2 在“管理中心”页面中,点击“日志配置”选项卡,然后点击“管理”按钮,进入“日志存储设置”页面。
3 在“日志存储设置”页面中,可以设置审计日志的存储路径。点击“存储路径”设置按钮,然后选择存储路径,最后点击“确认”按钮保存设置。
需要注意的是,存储路径的设置应该考虑到数据安全性和备份方便性,建议将审计日志存储在专门的数据盘或独立的服务器上,并采取定期备份等措施以确保数据安全。同时,也应该对存储路径的访问权限和文件保护设置进行适当的限制,以防止非授权用户访问和恶意 *** 作。
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