APT-Hunter是用于Windows事件日志的威胁搜寻工具,该工具能够检测隐藏在Windows事件日志中的APT运动,如果您是弄威胁情报的人,那么我保证您会喜欢使用此工具的,为什么?我将在本文中讨论原因,请注意,此工具仍为测试版,并且可能包含错误。
在编写Python爬虫的时候,经常会遇到状态码超时的问题。这个问题对于爬虫开发者来说是一个巨大的挑战,因为它会导致爬虫的效率降低,甚至无法正常工作。需要解决这个问题,我们可以利用日志记录与分析的方法来定位并处理状态码超时问题。
z9是一款功能强大的PowerShell恶意软件检测与分析工,该工具可以帮助广大研究人员从PowerShell日志的事件记录中检测基于PowerShell实现的恶意软件组件。
OSTE-Web-Log-Analyzer是一款功能强大的Web服务器日志自动化分析工具,该工具专为安全研究人员设计,能够使用Python Web日志分析工具(Python Web Log Analyzer)帮助广大研究人员以自动化的形式实现Web服务器日志分析过程。
日志分析在web系统中故障排查、性能分析方面有着非常重要的作用。目前,开源的ELK系统是成熟且功能强大的选择。但是部署及学习成本亦然不低,这里我实现了一个方法上相对简单(但准确度和效率是有保证的)的实现。另外该脚本的侧重点不是通常的PV,UV等展示,而是短期内(如三天历史or一周历史)提供细粒度的异常和性能分析。 先说一下我想实现这个功能的驱动力(痛点)吧: 我们有不少站点,前边有CDN,原站前面是F5,走到源站的访问总量日均PV约5000w。下面是我们经常面临一些问题: CDN回源异常,可能导致我们
代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile, cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile, profile 以及 hotshot。
以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容,现在与大家分享,希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解! 1.分布式日志收集系统:背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征: (1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦; (2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统; (3) 具有高可扩展性。
日志记录是软件开发中的重要组成部分,它可以帮助我们监控程序运行状态、诊断问题和优化性能。本文将详细介绍如何在Python中实现高效的日志记录,并提供详细的代码示例。
1、七牛Logkit:(Windows&Linux&Mac等) https://github.com/qiniu/logkit/ 支持的数据源(各类日志,各个系统,各个应用等) File: 读取文件中的日志数据,包括csv格式的文件,kafka-rest日志文件,nginx日志文件等,并支持以grok的方式解析日志。
Python自动化课程又上了一节课,每一个自动化框架都涉及到日志的使用,logging模块是Python的一个标准库模块,由标准库模块提供日志记录API的关键好处是所有Python模块都可以使用这个日志记录功能。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目,里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
APT-Hunter是Windows事件日志的威胁猎杀工具,它由紫色的团队思想提供检测隐藏在海量的Windows事件日志中的APT运动,以减少发现可疑活动的时间,而不需要有复杂的解决方案来解析和检测Windows事件日志中的攻击,如SIEM解决方案和日志收集器。
举个例子,你做量化投资,基于大数据预测未来股票的波动,根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据,是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢?
pwnSpoof是一款功能强大的日志生成工具,该工具可以帮助广大研究人员在各种类型的可定制攻击场景中,针对常见的Web服务器生成伪造日志文件。
日志服务(Cloud Log Service,CLS)是腾讯云提供的一站式日志服务平台,提供了从日志采集、日志存储到日志检索,图表分析、监控告警、日志投递等多项服务,协助用户通过日志来解决业务运维、服务监控、日志审计等场景问题。
Hadoop是一个开源的分布式存储和分布式计算框架,主要用于处理大量非结构化或半结构化的数据。它最初是由Apache基金会开发的,灵感来自于Google的MapReduce和GFS(Google文件系统)论文。Hadoop的核心是Hadoop Distributed File System(HDFS,Hadoop分布式文件系统)和MapReduce编程模型,如图1所示。
性能场景中的业务模型建立是性能测试工作中非常重要的一部分。而在我们真实的项目中,业务模型跟线上的业务模型不一样的情况实在是太多了。原因可能多种多样,这些原因大大降低了性能测试的价值。
默认情况下python的logging模块将日志打印到了标准输出中,也就是屏幕上,且只显示了大于等于WARNING级别的日志.
4.hashlib是涉及安全散列和消息摘要,提供多个不同的加密算法借口,如SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512、MD5等。
大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多的时间和金钱。大数据分析常和云计算联系在一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百、甚至数千的电脑分配工作。
Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉,通过日志可以分析出很多有用的监控信息,如下面的这些信息。
通过官网我们知道,snova可以使用PostgreSQL工具,因此,如果想要将linux日志导入snova数据仓库,只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块(该模块,仅python3.x可用)。
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。
Attack Monitor是一款Python应用程序,可以帮助安全研究人员增强Windows 7/2008(及所有更高版本)工作站或服务器的安全监控功能,并且能够自动对恶意软件进行动态分析。
转载自:Python中文社区 ID:python-china 日志分析在web系统中故障排查、性能分析方面有着非常重要的作用。该工具的侧重点不是通常的PV,UV等展示,而是在指定时间段内提供细粒度(最小分钟级别,即一分钟内的日志做抽象和汇总)的异常定位和性能分析。 环境安装 Python 3.4+ pymongo 3.4.0+ MongoDB server 先明确几个术语 uri指请求中不包含参数的部分; request_uri指原始的请求,包含参数或者无参数; args指请求中的参数部分。(参
在前两章节中,我们详细讲解了如何手动配置启动MongoDB。然而,现在有许多不同的工具可以帮助我们更方便地启动和创建MongoDB数据库。因此,今天我将介绍一个名为mtools的开源项目,它可以帮助我们更轻松地启动MongoDB。
本篇和大家分享的是一个清除过期日志的python脚本,年后第二篇希望对大家有帮助;
什么是数据采集? 从互联网、传感器和信息系统等来源获取所需要数据的过程。 它是大数据分析流程的第一步。 下图为数据采集在各行业的应用:
使用Python分析nginx日志 专栏作者:熊球 ♚土木工程毕业,现从事web后端开发方面的工作,擅长python,flask框架等。 博客:codechat.cc github地址:https://github.com/XiongQiuQiu/ 相信各位web后端的小伙伴对Nginx并不陌生,它是是一款面向性能设计的HTTP服务器,具有占有内存少,稳定性高等优势。所以很多个人网站,或者公司都会选择使用nginx作为服务器。在使用nginx的时候,每一个http请求都会产生一条日志,通过python分析日
Ngxtop实时解析nginx访问日志,并且将处理结果输出到终端,功能类似于系统命令top,所以这个软件起名ngxtop。有了ngxtop,你可以实时了解到当前nginx的访问状况,再也不需要tail日志看屏幕刷新。
我在之前的「零基础入门学习 Python」这个系列中,写过关于 JOSN 的文章 -- Python 标准库之 JSON ,没看的可以看一下。JSON 是一种轻量级的数据交换格式,对于我们的阅读和编写十分之友好,同时对机器来说也很容易解析和生成。
日志分析在web系统中故障排查、性能分析方面有着非常重要的作用。该工具的侧重点不是通常的PV,UV等展示,而是在指定时间段内提供细粒度(最小分钟级别,即一分钟内的日志做抽象和汇总)的异常定位和性能分析。
今天讲的内容会很深,包括一些 Python的高级用法和一些自己创造的黑科技,前半部分内容你们可能听过,后半部分内容就真的是黑科技了。。。
Elasticsearch架构选型指南——不止是搜索引擎,还有......曾强调:Elasticsearch 三大核心业务场景:
Dynmx是一款功能强大的基于签名的恶意软件功能检测工具,该工具实现了一种基于Windows API调用序列来检测恶意软件特征和行为的方法,这也是一种基于签名的安全检测方法。在该工具的帮助下,广大研究人员可以将Dynmx视作某种YARA规则,并利用它在恶意软件沙箱环境中实现API调用跟踪。
在业务稳定性要求比较高的情况下,运维为能及时发现问题,有时需要对应用程序的日志进行实时分析,当符合某个条件时就立刻报警,而不是被动等待出问题后去解决,比如要监控nginx的$request_time和$upstream_response_time时间,分析出最耗时的请求,然后去改进代码,这时就要对日志进行实时分析了,发现时间长的语句就要报警出来,提醒开发人员要关注,当然这是其中一个应用场景,通过这种监控方式还可以应用到任何需要判断或分析文件的地方,所以今天我们就来看看如何用python实现实时监控文件,我给三个方法实例:
利用python脚本分析nginx日志内容,默认统计ip、访问url、状态,可以通过修改脚本统计分析其他字段。
网站安全是当今互联网环境中的一个重要问题。为了保护网站免受各种攻击和漏洞的影响,设计一个基于Python的网站安全检测系统是非常有必要的。本文将介绍如何设计和实现一个基于Python的网站安全检测系统,并重点探讨如何利用数据分析来提升系统的效能和安全性。
前两天我们准备好了安装环境这些,那么今天我们要来认知一下,一个完整的Python程序到底要具备哪些东西,
蜜罐其实就是一台无人使用但却被严密监控的网络主机,里面包含着各类虚假的高价值资源和一些已知漏洞,以此吸引入侵者来入侵该主机。并且在被入侵的过程中,实时记录和审计入侵者的所有入侵攻击流量、行为和数据。以此了解入侵者的攻击方式、手段和目的,便于后期快速完成对其的溯源和取证工作。
分享了需求,功能设计,流程,工具选择。那么这次来分享下。整体的框架模块以及开发需要的类包。
在之前测试运维试听课程中,芒果给大家介绍了python日志系统-logging的使用,这里我们来做个小总结。
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。
0x00 写在前面蜜罐系统通过在网络中部署感应节点,实时感知周边网络环境,同时将感应节点日志实时存储、可视化分析,来实现对网络环境中的威胁情况感知。网上的开源蜜罐很多,种类不一,不可枚举。有针对单个服务的蜜罐,也有多个服务整合在一起的。Github上有个项目,收集汇总了免费和开源的蜜罐,项目地址:awesome-honeypots: https://git
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。
有什么 有 14 台机器(意味着我们有14份日志) 一台可以连到这 14 太机器的机器(有 Python 2.6) 要做什么 获取 14 台机器上某时间段内的包含某特征的日志,再取出其中的特定内容 怎么做 1.使用 pssh 工具在 14 台机器执行 grep 命令获取包含某特征的日志 2.将 14 份日志作为标准输入传给 Python 脚本 3.Python 解析 stdin(标准输入)将日期转化为 Python 中的日期格式,判断之后将符合条件的特定内容取出并输出到 stdout (标准输出)
Log日志,不论对开发者自身,还是对软件系统乃至产品服务都是非常重要的事情。每个开发者都接触过日志,以至于每个人对日志的了解都会有所不同。
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