之前日志服务用的较多的一般是ELK，EFK，graylog等，但这些日志由java编写，运行需要jdk，而且配置上面，还是有点复杂，比如需要对日志需要写grok将复杂的日志进行匹配，好在后面出了可以根据分隔符的方式进行日志的提取，也就是dissect插件，可以根据分隔符进行分割。
在工作中，我们开发的系统会涉及到大量的日志。同时，我们还有另一套系统会对日志的内容进行监控，从而判断系统是否正常运作。
Linux 三剑客一直以来都是备受赞誉的工具集合。它们分别是：grep、sed 和awk。这三个工具，常常被形容为Linux系统中的"魔杖"，因为它们提供了无与伦比的文本处理和分析能力，是每个程序员的得力助手。本文将深入探讨这三个强大的工具，展示它们如何在Linux世界中施展魔法般的力量。
在上一篇文章【实践】GrayLog下利用PrometheusAlert实现堡垒机绕过告警推送到钉钉群 的基础上，进行进一步的细化
我们先来了解一下Linux secure日志中比较常见的登录日志，如下两条登录记录作为示例：
在阅读过《将 Zeek 与 ELK 栈集成》的这篇文章后 https://linux.cn/article-14770-1.html
当初在开发的时候，发现DragonOS存在一些内存泄漏的问题，但是不清楚到底哪里产生了泄漏，也不清楚内核的内存分配过程。为了定位内存泄漏的问题，以及观测一些可能存在的性能问题，就实现了这个MMLog的组件，把每一次内存分配和释放都打到日志里面去，同时希望能在Linux下面启动一个监视器，去监控DragonOS虚拟机内的内存分配情况。
最近接到几个应急响应的需求，大多时候都是个人站长或者小企业的服务器，在安全方面都不会做，或者不注重，服务器常年被挂马或挖矿
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展高性能数据存储解决方案。
Linux以其强大的命令行称霸江湖，Shell命令是数据极客的必修兵器。探索性数据分析，在需求和数据都不太明确的环境下，使用各种命令进行一次探索与挖掘。从基础的文件查看到简单的统计，再到一些常用的探索性分析命令，其目的都只是为了更好的做数据分析与挖掘而已。 01 Shell命令行 对于经常和数据打交道的人来说，数据工程师应该也是常常和Linux打交道。Linux以其强大的命令行称霸江湖，因此，Shell命令也是数据极客的必修兵器。 利用Linux命令行的几个命令，就可以完成一些简单的统计分析工作，比如利用w
awk是一个非常强大的文本文件处理应用程序，几乎所有 Linux 系统都自带这个程序。awk其实不仅仅是工具软件，还是一种编程语言。它依次处理文件的每一行，并读取里面的每一个字段。对于日志、CSV 那样的每行具有格式相同的文本文件，awk可能是最方便的工具。使用awk可以打印出自己想要的信息。
GrayLog每天每周产生的安全告警数量较多，这些产生的告警都通过PrometheusAlert推送到钉钉webhook告警机器人
awk 是 Linux 三板斧之一，是一种强大的文本解析和处理语言。它可以对文本文件进行复杂的模式匹配、条件测试、循环与算术运算等。awk 的基本语法是:
本文主要讲述如何在自己本地构建起一套小型威胁狩猎平台，同时你也可以基于该小型威胁狩猎平台来辅助你理解ATT&CK相关技术，并了解蓝队视角下红队攻击技术可能会带来哪些痕迹。
本文翻译自 Android Studio Tips by Philippe Breault，一共收集了62个 Android Studio 使用小技巧和快捷键。 根据这些小技巧的使用场景，本文将这62个小技巧分为常用技巧（1 – 28）、编码技巧（29 – 49）和调试技巧（50 – 62），分成三个部分。
针对GrayLog的安全告警日志中的一些攻击IP，经常需要手工去微步在线情报社区去查恶意IP，为了提高效率，探索是否可以对IP进行自动化关联查询
在Linux审核系统可以帮助系统管理员创建一个审计跟踪，日志服务器上的每一个动作。我们可以通过检查审计日志文件来跟踪与安全相关的事件，将事件记录在日志文件中，以及检测滥用或未授权的活动。我们可以选择要监视服务器上的哪些操作以及监视的程度。审计不会为您的系统提供额外的安全性，而是有助于跟踪任何违反系统策略的行为，并使您能够采取其他安全措施来防止这些行为。
经常使用 Linux 的同学，肯定对|这个符号不陌生，这个符号是 Linux 的管道符号，可以把左边的数据传递给右边。
MySQL用了很久，但是一直也是工作的使用，对于MySQL的知识点都比较零散碎片，一直也没有整体梳理过，趁着最近不忙，梳理一下相关的知识点。
前端展示 --> 索引搜索 <-- 日志提取及过滤 --> 日志缓存 <-- 日志收集 Kibana --> Elastash <-- Logstash --> redis <-- filebeat
其中，第2步是每天的主要工作，有时候你会是 Sql boy，有时候又变身 TF boy （TensorFlow）。其他步骤都是傻瓜式操作。
值得注意的是，里面的 AnnoProbe包是可以根据不同物种的ENSEMBL信息去转为SYMBOL信息，实际上它这个转换是基于我对人类和小鼠的gtf文件的解析。
Logstash 作为一个强大的日志管理工具，提供了一个名为 Grok 的过滤器插件，专门用于解析复杂的文本数据。
腾讯云日志服务（Cloud Log Service，CLS）现已支持自动配置索引，可以自动识别日志字段并完成索引配置，无需手动配置。
注意：ES 数据节点之间维持数据的同步，每个节点会维持一定数量的长链接。这在本地机房的条件下没有什么问题，但是在异地集群的条件下，可能有网络不稳定的情况，远程集群查询也因此有返回500的问题。建议这种情况，可以考虑自建客户端远程短链接查询。
开源蜜罐Hfish是一款社区型免费蜜罐，侧重企业安全场景，从内网失陷检测、外网威胁感知、威胁情报生产三个场景出发，为用户提供可独立操作且实用的功能，通过安全、敏捷、可靠的中低交互蜜罐增加用户在失陷感知和威胁情报领域的能力。
（一）logstash是什么？ logstash是一种分布式日志收集框架，开发语言是JRuby，当然是为了与Java平台对接，不过与Ruby语法兼容良好，非常简洁强大，经常与ElasticSearch，Kibana配置，组成著名的ELK技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。 当然它可以单独出现，作为日志收集软件，你可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统，如MySQL，redis，kakfa，HDFS, lucene，solr等并不一定是ElasticSearch。 官网下载地址：https:
数据猿导读 依托移动终端的普及和互联科技的飞速发展，金融行业需要抓住机会技术升级、积极应变。在转型过程中如何利用大数据技术发掘数据真正的价值，是当前金融业打破传统局限、应对深刻变化的解决之道。 本篇案
cut 命令在Linux和Unix中的作用是从文件中的每一行中截取出一些部分，并输出到标准输出中。我们可以使用 cut 命令从一行字符串中于以字节，字符，字段（分隔符）等单位截取一部分内容出来。
以下这些操作不用刻意去背或记，只要多加练习，自然而然就会用。我这里只挑常用的参数，更详细的参数，大家可以自行搜索查阅。
APT29是威胁组织，已被归于俄罗斯政府情报组织，APT29至少从2008年开始运作，具有YTTRIUM、The Dukes、Cozy Duke、Cozy Bear、Office Monkeys等别名。主要攻击目标为美国和东欧的一些国家。攻击目的是为了获取国家机密和相关政治利益，包括但不限于政党内机密文件，操控选举等。与APT28，同属于俄罗斯政府的APT28相互独立，但在某种程度上会联合行动。APT29是东欧地区最为活跃的APT组织之一。该APT的许多组件均通过伪造的Intel和AMD数字证书进行签名。
Seren，智行资深研发经理，负责业务系统架构升级和优化，跟踪行业趋势和技术发展方向，
Linux 从零开始学习笔记 http://down-ww3.7down.net/pcdown/soft/xiazai/xishuolinux.rar
看到腾讯云大数据发布了「腾讯云大数据 ES Serverless 惊喜体验赢大奖」征文活动
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
日志数据采集到CLS日志主题之后，用户可以使用「数据加工」功能来处理原始日志，对其进行归类、结构化、清洗过滤脏数据等处理，处理后的日志数据就可以应用于日志的检索分析、仪表盘、告警等功能。
cut命令用于Linux和Unix系统中，从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出。
[喵咪BELK实战(3)] logstash+filebeat搭建 前言 在上节我们已经把elasticsearch+kibana已经搭建起来了,可以正常的进行数据的索引查询了,但是直接对elasti
在数字化时代，日志数据成为了企业、机构乃至个人分析行为、优化服务的重要工具。尤其对于互联网企业，日志数据记录了用户的每一次点击、每一次访问，是了解用户行为、分析网站性能的关键。那么，如何从海量的日志数据中提取出某日访问百度次数最多的IP地址呢？本文将为您一一揭晓。
在之前的文章中，我介绍了 Painless 脚本编程，并提供了有关其语法和用法的详细信息。 它还涵盖了一些最佳实践，例如，为什么使用参数，何时访问文档字段时何时使用 “doc” 值而不是 “ _source” 以及如何动态创建字段等。
这样就算你可以入门了，我相信在不断的探索中你会有更多的心得的。在此也要提醒一点，KETTLE的性能可能会有不稳定的情况出现，所以注意保存你已经做过的东西。
1.在给定文件中查找与条件相符字符串的命令及查找某个目录下相应文件的命令为：（多选）(AC)
在很多安全分析类产品建设的过程中都会涉及到关联分析，比如日志分析、soc、态势感知、风控等产品。之前的文章中阐述过五种最常见的关联分析模型，在文中也介绍了：要想达到很好的关联分析效果，前提是对采集过来的日志进行标准化解析。解析的维度越多、内容越准确，对关联分析的支撑性就越强。下面就来介绍一下日志解析的一些常用内容。
检索页新版本支持自定义时间检索，自定义日志加载数量，自定义日志数据展示格式，用户可进行个性化设置，满足多种场景需求，前往日志检索页立即体验。
看到的第一反应是无论此事真假，但如果发生在我司，安全部有没有能力去发现？于是，本着守望互助和发散思考的原则研究了一波内网端口映射到公网软件，恰好看到朋友圈已经有人总结了常见列表：
本系列文章总结归纳了一些软件测试工程师常见的面试题，主要来源于个人面试遇到的、网络搜集（完善）、工作日常讨论等，分为以下十个部分，供大家参考。如有错误的地方，欢迎指正。有更多的面试题或面试中遇到的坑，也欢迎补充分享。希望大家都能找到满意的工作，共勉之！~
2021年Q4重磅推出「数据加工」，2022.3.15前免费，欢迎大家使用该功能！
DWD层:4步建模 作用： 1）对用户行为数据进行解析 2）对核心数据进行判空过滤 3）对业务数据采用维度模型重新建模。 一、DWD层数据分析 首先DWD层数据都来源于ODS层。具体数据可分为两类 1）用户行为数据（多为json） 2) 业务数据 1、 用户行为数据 业务行为数据一般都是来源于前端页面的埋点日志信息 分为 启动日志 和普通日志 启动日志表中每行数据对应一个启动记录，一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。先将所有包含start字段的日志过滤出来，然后使用get_json_object函数解析每个字段。 2、分析用户行为数据 主要通过 hive提供的 get_json_object(“json主题”，”$[i]”)进行提取分析;将获得的数据进行提取，存入表数据中
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记，想一起系统进阶的同学文末加群交流。
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