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我的日志分析之道：简单的Web日志分析脚本

原创作者：北风飘然@金乌网络安全实验室，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载

前言

长话短说，事情的起因是这样的，由于工作原因需要分析网站日志，服务器是windows，iis日志，在网上找了找，github找了找，居然没找到，看来只有自己动手丰衣足食。

那么分析方法我大致可分为三种：

1. 基于时间： 将请求url按时间段分类，那么我们根据每个时间段的url数量及攻击数量就可以大致判断出哪个时间段有apt类型攻击，哪个时间段是扫描器行为；

2. 基于攻击ip： 正常的攻击肯定会有请求被记录（当然你要是有0day当我没说，正常的探测总会有吧=。=！），然后每个ip去分析；

3. 基于访问请求的状态码 ，也大致可以判断出行为。

规则可以基于开源waf规则，分析扫描器写正则也可以，开源waf地址是

https://github.com/loveshell/ngx_lua_waf/tree/master/wafconf 。

扫描器正则 https://github.com/smarttang/w3a_SOCD 的database里面有详细地址

https://github.com/smarttang/w3a_SOC/tree/master/db_sql 。

Sql语句里面有想把它做的功能全一些，但是学python学习时间也不是很长，写出来的代码也没有pythonic，会慢慢写的。目前分三个模块，一个日志归类模块命名为url.py，攻击分析模块attac.py， ip地理位置查询模块ipfind.py，还有一个主函数。

日志归类模块 url.py

import re
import os
import sys
from datetime import datetime


dt = datetime.now()

date = str(dt.date())



loglist = []   #   
iplist = []    #   ip统计
urllist = []   #    url统计列表
needlist = []   #    需要统计的
errorlist = []   #    格式错误的列表
ipdict,urldict = {},{}  


rizhi = str(input('请输入要分析的日志文件名'))

def find_log():

    print('>>>>>>>开始解析日志')

    with open(rizhi,'r',encoding='UTF-8',errors='ignore') as f:

        #loglist = f.readlines()

        for i in f.readlines():   #

            if i[0] != '#':

                b = re.split(' ',i)

                iplist.append(b[10])

                urllist.append(b[6])

                try:

                    needlist.append([b[10],b[1],b[5],b[6],b[15]])

                except:

                    errorlist.append(i)

    print('>>>>>>>日志解析完毕')

def count(iplist,urllist):    #统计ip url访问量函数

    print('>>>>>>>开始分析url与ip访问量')

    global ipdict,urldict

    for i in set(iplist):

        ipdict[i] = iplist.count(i)

    for i in set(urllist):

        urldict[i] = urllist.count(i)


    ipdict = sorted(ipdict.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)    

    urldict = sorted(urldict.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)

    print(type(urldict))

    iplist = list(ipdict)

    urllist = list(urldict)

    ipdict,urldict = {},{}

    print('>>>>>url与ip分析完毕.......')


    return [iplist,urllist]

def save_count():

    print('>>>>>>>正在保存分析结果')

    ipname = 'ip-'+date+'.txt'

    urlname = 'url-'+date+'.txt'

    with open(ipname,'w') as f:

        for i in iplist:

            f.write(str(list(i))+'/n')

    with open(urlname,'w') as f:

        for i in urllist:

            f.write(str(list(i))+'/n')

    print('>>>>>>>分析结果保存完毕')

find_log()

[iplist,urllist] = count(iplist,urllist)

save_count()

iis日志和apache日志觉得都差不多，就是切割时候改一下就行了。

我的日志分析之道：简单的Web日志分析脚本

Iis日志大概是这样的，用pythonreadlines然后切割出来就好了。

这个url.py我加了个功能把ip访问量及url访问量排序输出出来所以有点慢，=.=没办法野路子哪里会什么算法。将地址，时间，ip，状态码都扔进一个列表里就行了。

攻击分析模块attack.py

import os
import sys
import url


sqllist,xsslist,senlist = [],[],[]

otherurl,xssip,sqlip,senip = [],[],[],[]

feifa = [] 
def find_attack(needlist):

    print('>>>>>>>开始检测攻击')

    sql = r'product.php|preg_/w+|execute|echo|print|print_r|var_dump|(fp)open|^eval$|file_get_contents|include|require|require_once|shell_exec|phpinfo|system|passthru|/(?:define|base64_decode/(|group/s+by.+/(|%20or%20|%20and%20|sleep|delay|nvarchar|exec|union|^select$|version|insert|information_schema|chr/(|concat|%bf|sleep/((/s*)(/d*)(/s*)/)|current|having|database'

    xss = r'alert|^script$|<|>|%3E|%3c|>|/u003c|/u003e|&#x'

    sen = r'/.{2,}|%2e{2,}|%252e{2,}|%uff0e{2,}0x2e{2,}|/./|/{FILE/}|%00+|json|/.shtml|/.pl|/.sh|/.do|/.action|zabbix|phpinfo|/var/|/opt/|/local/|/etc|/apache/|/.log|invest/b|/.xml|apple-touch-icon-152x152|/.zip|/.rar|/.asp/b|/.php|/.bak|/.tar/.gz|/bphpmyadmin/b|admin|/.exe|/.7z|/.zip|/battachments/b|/bupimg/b|uploadfiles|templets|template|data/b|forumdata|includes|cache|jmxinvokerservlet|vhost|bbs|host|wwwroot|/bsite/b|root|hytop|flashfxp|bak|old|mdb|sql|backup|^java$|class'

    

    for i in needlist:

        if i[2] == 'POST' or i[2] == 'HEAD' or i[2] == 'GET':

            response = re.findall(sql,i[3],re.I)

            if response == []:

                responsexss = re.findall(xss,i[3],re.I)

                if responsexss == []:

                    responsesen = re.findall(sen,i[3],re.I)

                    if responsesen == []:

                        otherurl.append(i)

                    else:

                        senlist.append(i)

                        senip.append(i[0])

                        print(responsesen)

                        print('检测出敏感目录扫描')

                        print(i)

                else:

                    xsslist.append(i)

                    xssip.append(i[0])

                    print(responsexss)

                    print('检测出xss攻击')

                    print(i)

            else:

                sqllist.append(i)

                sqlip.append(i[0])

                print(responsexss)

                print('检测出sql攻击')

                print(i)

        else:

            feifa.append(i[0])

    print('非法请求:'+str(len(feifa))+'次'+str(len(list(set(feifa))))+'个ip')

    print('>>>>>>>攻击检测完毕')

    return [xssip,sqlip,senip,sqllist,xsslist,senlist,otherurl]

这个就简单多了，基于正则分析的正则不是很完善，还有好多是根据自己公司情况来定，大牛轻喷，检索完毕返回ip及url。

IP 地理位置查询模块 ipfind.py

Ipfind.py是查找ip地理位置的

import re
import urllib.request

def url_open(ip):

    url = 'http://www.ip138.com/ips138.asp?ip='+ip

    response = urllib.request.urlopen(url)

    html = response.read().decode('gb2312')

    return html


def find_ip(html):

    a = r'本站数据.{20,}</li>'

    p = re.compile(a,re.I)

    response = re.findall(p,html)

    for i in response:

        b = i

    response = re.split(r'</li><li>',b)

    ipaddrs = str(response[0][5:])+','+str(response[1][6:])+','+str(response[2][6:-5])

    return ipaddrs


def find_ipaddrs(ip):

    

    html = url_open(ip)

    ipaddrs = find_ip(html)


    print(ip+' : '+ipaddrs)

    这个简单我是直接像爬虫那样写的，用ip138的网址(接口没有找到，百度注册了好几次都不成功，有api的可以用api)。

主函数

主函数main.py

import re
import os
import sys
from datetime import datetime
import url
import attack
import ipfind




needlist = url.needlist

sqllist,xsslist,senlist = [],[],[]

otherurl,iplist = [],[]


[xssip,sqlip,senip,sqllist,xsslist,senlist,otherurl]=attack.find_attack(needlist)

xssip = list(set(xssip))

sqlip = list(set(sqlip))

senip = list(set(senip))

print('>>>>>>>检测出xss攻击'+str(len(xsslist))+'次'+'共计'+str(len(xssip))+'个ip')
print(xssip)
print('>>>>>>>检测出sql攻击'+str(len(sqllist))+'次'+'共计'+str(len(sqlip))+'个ip')
print(sqlip)
print('>>>>>>>检测出敏感目录扫描'+str(len(senlist))+'次'+'共计'+str(len(senip))+'个ip')
print(senip)

iplist = list(set(xssip+sqlip+senip))
print(len(iplist))

print('开始分析ip地理位置')
for i in iplist:

    ipfind.find_ipaddrs(str(i))

要分析什么就把需要分析的和main.py放在一个目录下就行了

总结

脚本大概说了一遍，说说不足及怎么分析吧。

现实不足：看了差不多有3个月日志了吧，先说一个最严重的问题，post请求data看不见，本身日志就看不到data，何况等到https普及了日志什么样也不知道，要是有能力最好做成和waf联动那样的。还有就是未知威胁从waf来看基于正则，基于关键词有很多都是能绕过的，但是有攻击行为没删日志的话，肯定是会留下攻击痕迹的，这样可以从检测出来的ip来看具体攻击的url，而未知威胁则不同了，就好比一个0day，攻击waf没用了，日志分析看不出来了，那么只能依靠应急响应以及服务器的报警了。

还有好多攻击类型没有加入到里面，后期打算把判断攻击类型写成函数，拿if,else判断，类型少还可以，类型多了感觉很容易乱，还有user-agent的收集与判断（虽然大多数扫描器都能改user-agent）。

具体分析：我都是用脚本跑一遍，然后按ip来看会比较方便些，而这里缺少机器识别，我单独写了一个简易的机器识别的东西，其实要实现很简单，把全部日志按时间，url，ip扔进一个列表里统计一下相同时间相同ip的就可以了。我写的是识别短信轰炸的，后期还会渐渐的完善，如果有能力就把它结合django来弄成图形化，毕竟脚本始终是脚本，终究听着不好听。

效果如下

我的日志分析之道：简单的Web日志分析脚本