日志管理与分析权威指南 azw3 网盘 高速 下载地址大全 免费

日志是计算机系统中一个非常广泛的概念，磁盘系统、内核操作系统、应用服务器等任何设备和程序都可能输出日志，其内容、形式、规模和用途等各不相同。面对如此庞大的日志，我们如何处理和分析日志数据，从中获取有用信息？ 《日志管理与分析权威指南》由日志管理与分析领域资深安全专家亲笔撰写，从日志的基本概念开始，循序渐进讲解整个日志生命期的详细过程，涵盖日志数据收集、存储分析和法规依从性等主题，并通过丰富的实例，系统阐释日志管理与日志数据分析的实用技术和工具，既包括传统的syslog，也涵盖云计算和大数据环境下新兴的日志分析技术。此外，本书从整个运营规程、策略上形成完整的系统，突破行业和具体软硬件配置的限制，不管读者身处何种规模、何种软硬件配置，均能从本书介绍的概念和思路中获益，并通过自己的努力，形成基于标准、适合自身特点的日志运营架构。

译者序 作者简介 序言 前言 第1章　木材、树木、森林 1 1.1　概述 1 1.2　日志数据基础 2 1.2.1　什么是日志数据 2 1.2.2　日志数据是如何传输和收集的 3 1.2.3　什么是日志消息 5 1.2.4　日志生态系统 6 1.3　看看接下来的事情 12 1.4　被低估的日志 13 1.5　日志会很有用 14 1.5.1　资源管理 14 1.5.2　入侵检测 14 1.5.3　故障排除 17 1.5.4　取证 17 1.5.5　无聊的审计，有趣的发现 18 1.6　人、过程和技术 19 1.7　安全信息和事件管理（siem） 19 1.8　小结 22 参考文献 22 第2章　日志是什么 23 2.1　概述 23 2.2　日志的概念 25 2.2.1　日志格式和类型 27 2.2.2　日志语法 32 2.2.3　日志内容 35 2.3　良好日志记录的标准 36 2.4　小结 38 参考文献 38 第3章　日志数据来源 39 3.1　概述 39 3.2　日志来源 39 3.2.1　syslog 40 3.2.2　snmp 45 3.2.3　windows事件日志 48 3.3　日志来源分类 50 3.3.1　安全相关主机日志 50 3.3.2　安全相关的网络日志 52 3.3.3　安全主机日志 52 3.4　小结 54 第4章　日志存储技术 55 4.1　概述 55 4.2　日志留存策略 55 4.3　日志存储格式 57 4.3.1　基于文本的日志文件 57 4.3.2　二进制文件 59 4.3.3　压缩文件 59 4.4　日志文件的数据库存储 60 4.4.1　优点 61 4.4.2　缺点 61 4.4.3　定义数据库存储目标 61 4.5　hadoop日志存储 63 4.5.1　优点 63 4.5.2　缺点 64 4.6　云和hadoop 64 4.6.1　amazon elastic mapreduce入门 64 4.6.2　浏览amazon 64 4.6.3　上传日志到amazon简单存储服务（s3） 65 4.6.4　创建一个pig脚本分析apache访问日志 67 4.6.5　在amazon elastic mapreduce (emr)中处理日志数据 68 4.7　日志数据检索和存档 70 4.7.1　在线存储 70 4.7.2　近线存储 70 4.7.3　离线存储 70 4.8　小结 70 参考文献 71 第5章　syslog-ng案例研究 72 5.1　概述 72 5.2　获取syslog-ng 72 5.3　什么是syslog-ng 73 5.4　部署示例 74 5.5　syslog-ng故障排除 77 5.6　小结 79 参考文献 79 第6章　隐蔽日志 80 6.1　概述 80 6.2　完全隐藏日志设置 82 6.2.1　隐藏日志生成 82 6.2.2　隐藏日志采集 82 6.2.3　ids日志源 83 6.2.4　日志收集服务器 83 6.2.5　“伪”服务器或“蜜罐” 85 6.3　在“蜜罐”中的日志记录 85 6.3.1　蜜罐网络的隐蔽shell击键记录器 86 6.3.2　蜜罐网络的sebek2案例研究 87 6.4　隐蔽日志通道简述 88 6.5　小结 89 参考文献 89 第7章　分析日志的目标、规划和准备 90 7.1　概述 90 7.2　目标 90 7.2.1　过去的问题 91 7.2.2　未来的问题 92 7.3　规划 92 7.3.1　准确性 92 7.3.2　完整性 93 7.3.3　可信性 93 7.3.4　保管 94 7.3.5　清理 94 7.3.6　规范化 94 7.3.7　时间的挑战 95 7.4　准备 96 7.4.1　分解日志消息 96 7.4.2　解析 96 7.4.3　数据精简 96 7.5　小结 98 第8章　简单分析技术 99 8.1　概述 99 8.2　一行接一行：绝望之路 100 8.3　简单日志查看器 101 8.3.1　实时审核 101 8.3.2　历史日志审核 102 8.3.3　简单日志操纵 103 8.4　人工日志审核的局限性 105 8.5　对分析结果做出响应 105 8.5.1　根据关键日志采取行动 106 8.5.2　根据非关键日志的摘要采取行动 107 8.5.3　开发行动计划 109 8.5.4　自动化的行动 109 8.6　示例 110 8.6.1　事故响应的场景 110 8.6.2　例行日志审核 110 8.7　小结 111 参考文献 111 第9章　过滤、规范化和关联 112 9.1　概述 112 9.2　过滤 114 9.3　规范化 115 9.3.1　ip地址验证 116 9.3.2　snort 116 9.3.3　windows snare 117 9.3.4　通用cisco ios消息 117 9.3.5　正则表达式性能考虑因素 118 9.4　关联 119 9.4.1　微观关联 121 9.4.2　宏观关联 122 9.4.3　使用环境中的数据 125 9.4.4　简单事件关联器 126 9.4.5　状态型规则示例 127 9.4.6　构建自己的规则引擎 132 9.5　常见搜索模式 139 9.6　未来 140 9.7　小结 140 参考文献 140 第10章　统计分析 141 10.1　概述 141 10.2　频率 141 10.3　基线 142 10.3.1　阈值 145 10.3.2　异常检测 145 10.3.3　开窗 145 10.4　机器学习 146 10.4.1　knn算法 146 10.4.2　将knn算法应用到日志 146 10.5　结合统计分析和基于规则的关联 147 10.6　小结 148 参考文献 148 第11章　日志数据挖掘 149 11.1　概述 149 11.2　数据挖掘简介 150 11.3　日志数据挖掘简介 153 11.4　日志数据挖掘需求 155 11.5　挖掘什么 155 11.6　深入感兴趣的领域 157 11.7　小结 158 参考文献 158 第12章　报告和总结 159 12.1　概述 159 12.2　定义最佳报告 160 12.3　身份认证和授权报告 160 12.4　变更报告 161 12.5　网络活动报告 163 12.6　资源访问报告 164 12.7　恶意软件活动报告 165 12.8　关键错误和故障报告 166 12.9　小结 167 第13章　日志数据可视化 168 13.1　概述 168 13.2　视觉关联 168 13.3　实时可视化 169 13.4　树图 169 13.5　日志数据合成 170 13.6　传统日志数据图表 175 13.7　小结 176 参考文献 176 第14章　日志法则和日志错误 177 14.1　概述 177 14.2　日志法则 177 14.2.1　法则1——收集法则 178 14.2.2　法则2——留存法则 178 14.2.3　法则3——监控法则 178 14.2.4　法则4——可用性法则 179 14.2.5　法则5——安全性法则 179 14.2.6　法则6——不断变化法则 179 14.3　日志错误 179 14.3.1　完全没有日志 180 14.3.2　不查看日志数据 181 14.3.3　保存时间太短 182 14.3.4　在收集之前排定优先顺序 183 14.3.5　忽略应用程序日志 184 14.3.6　只搜索已知的不良条目 184 14.4　小结 185 参考文献 185 第15章　日志分析和收集工具 186 15.1　概述 186 15.2　外包、构建或者购买 186 15.2.1　构建一个解决方案 187 15.2.2　购买 187 15.2.3　外包 188 15.2.4　问题 189 15.3　日志分析基本工具 189 15.3.1　grep 189 15.3.2　awk 191 15.3.3　microsoft日志解析器 192 15.3.4　其他可以考虑的基本工具 193 15.3.5　基本工具在日志分析中的作用 194 15.4　用于集中化日志分析的实用工具 195 15.4.1　syslog 195 15.4.2　rsyslog 196 15.4.3　snare 197 15.5　日志分析专业工具 197 15.5.1　ossec 198 15.5.2　ossim 200 15.5.3　其他值得考虑的分析工具 201 15.6　商业化日志工具 202 15.6.1　splunk 202 15.6.2　netiq sentinel 203 15.6.3　ibm q1labs 203 15.6.4　loggly 204 15.7　小结 204 参考文献 204 第16章　日志管理规程 205 16.1　概述 205 16.2　假设、需求和预防措施 206 16.2.1　需求 206 16.2.2　预防措施 207 16.3　常见角色和职责 207 16.4　pci和日志数据 208 16.4.1　关键需求10 208 16.4.2　与日志记录相关的其他需求 211 16.5　日志记录策略 213 16.6　审核、响应、升级规程 初始基线 217 16.6.3　人工构建初始基线 219 16.6.4　主要工作流程：每天日志审核 220 16.6.5　异常调查与分析 222 16.6.6　事故响应和升级 225 16.7　日志审核的验证 225 16.7.1　日志记录的证据 226 16.7.2　日志审核的证据 226 16.7.3　异常处理的证据 226 16.8　日志簿——异常调查的证据 227 16.8.1　日志簿推荐格式 227 16.8.2　日志簿条目示例 228 16.9　pci依从性证据包 230 16.10　管理报告 230 16.11　定期运营任务 231 16.11.1　每日任务 231 16.11.2　每周任务 232 16.11.3　每月任务 232 16.11.4　季度任务 233 16.11.5　年度任务 233 16.12　其他资源 233 16.13　小结 233 参考文献 234 第17章　对日志系统的攻击 235 17.1　概述 235 17.2　各类攻击 235 17.2.1　攻击什么 236 17.2.2　对机密性的攻击 236 17.2.3　对完整性的攻击 241 17.2.4　对可用性的攻击 245 17.3　小结 252 参考文献 252 第18章　供程序员使用的日志 253 18.1　概述 253 18.2　角色与职责 253 18.3　程序员所用的日志记录 254 18.3.1　日志应该记录哪些信息 255 18.3.2　程序员使用的日志记录api 256 18.3.3　日志轮转 257 18.3.4　不好的日志消息 259 18.3.5　日志消息格式 259 18.4　安全考虑因素 261 18.5　性能考虑因素 262 18.6　小结 263 参考文献 263 第19章　日志和依从性 264 19.1　概述 264 19.2　pci dss 265 19.3　iso 2700x系列 269 19.4　hipaa 271 19.5　fisma 276 19.6　小结 281 第20章　规划自己的日志分析系统 282 20.1　概述 282 20.2　规划 282 20.2.1　角色和职责 283 20.2.2　资源 284 20.2.3　目标 284 20.2.4　选择日志记录的系统和设备 285 20.3　软件选择 285 20.3.1　开源软件 285 20.3.2　商业化软件 286 20.4　策略定义 287 20.4.1　日志记录策略 287 20.4.2　日志文件轮转 288 20.4.3　日志数据收集 288 20.4.4　留存/存储 288 20.4.5　响应 289 20.5　架构 289 20.5.1　基本模型 289 20.5.2　日志服务器和日志收集器 290 20.5.3　日志服务器和具备长期存储的日志收集器 290 20.5.4　分布式部署 290 20.6　扩展 291 20.7　小结 291 第21章　云日志 292 21.1　概述 292 21.2　云计算 293 21.2.1　服务交付模型 293 21.2.2　云部署模型 294 21.2.3　云基础设施特性 295 21.2.4　标准？我们不需要讨厌的标准 295 21.3　云日志 296 21.4　监管、依从性和安全问题 300 21.5　云中的大数据 301 21.6　云中的siem 303 21.7　云日志的优缺点 304 21.8　云日志提供者目录 305 21.9　其他资源 305 21.10　小结 305 参考文献 306 第22章　日志标准和未来的趋势 307 22.1　概述 307 22.2　从今天推知未来 308 22.2.1　更多的日志数据 308 22.2.2　更多动力 309 22.2.3　更多分析 310 22.3　日志的未来和标准 310 22.4　渴望的未来 314 22.5　小结 314

Anton A. Chuvakin博士是日志管理、SIEM和PCI DSS依从性领域公认的安全专家，他参与撰写了《Security Warrior》(ISBN: 978-0-596-00545-0)和《Know Your Enemy: Learning About Security Threats》第2版（ISBN: 978-0-321-16646-3）、《Information Security Management Handbook》第6版（ISBN: 978-0-8493-7495-1）、《Hacker’s Challenge 3:20 Brand-New Forensic Scenarios & Solutions》（ISBN: 978-0-072-26304-6）、《OSSEC Host-Based Intrusion Detection Guide》（Syngress，ISBN: 978-1-59749-240-9）等书籍。 Anton已经发表了数十篇有关日志管理、关联分析、数据分析、PCI DSS、安全管理等安全主题的文章。他的博客www.securitywarrior.org是该领域中最受欢迎的博客之一。此外，Anton在全球的许多安全会议上发表演讲，包括美国、英国、新加坡、西班牙、俄罗斯等地。他参与新兴的安全标准的制定，并且担任多家安全领域创业公司的顾问。 目前，他运营自己的顾问公司Security Warrior。在此之前，他曾经是Qualys的PCI依从性解决方案主管和LogLogic的首席日志管理者，任务是为全世界提供关于安全、标准化和运营日志的重要性的培训。在LogLogic之前，他曾经受雇于一家安全供应商，担任战略产品管理职务。Anton拥有Stony Brook大学的博士学位。 Kevin J. Schmidt是Dell SecureWorks公司的高级经理，这家业界领先的安全托管服务提供商（MSSP）是Dell的下属公司。他负责公司SIEM平台主要部分的设计和开发，包括数据获取、关联分析和日志数据分析。就职于SecureWorks之前，Kevin为Reflex Security工作，致力于IPS引擎和反病毒软件。在此之前，他是GuradedNet公司的首席开发人员和架构师，该公司构建了行业最早的SIEM平台之一。他还是美国海军预备队（USNR）的军官。Kevin在软件开发和设计领域有19年的经验，其中11年从事网络安全领域的研发工作。他持有计算机科学学士学位。 Christopher Phillips是Dell SecureWorks的经理和高级软件开发人员，负责公司Threat Intelligence服务平台的设计和开发。他还负责一个团队，致力于集成来自许多第三方提供商的日志和事件信息，帮助客户通过Dell SecureWorks系统和安全专业人士分析信息。在就职于Dell SecureWorks之前，他为McKesson和Allscripts工作，帮助客户进行HIPAA标准化、安全性和保健系统集成方面的工作。他在软件开发和设计领域有18年以上的经验，持有计算机科学学士学位和MBA学位。 技术编辑简介 Patricia Moulder（CISSP、CISM、NSA-IAM）是一位高级安全主题专家和顾问。她持有东卡罗莱纳大学科学硕士学位。她在网络安全评估、Web应用审计、商用及美国政府客户无线网络技术方面有超过19年的经验。她在辛克莱尔社区学院担任网络安全助理教授5年之久，她在SDLC应用安全审计和数据隐私标准化方面也有大量跨平台经验。

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• 对日志分析管理泛泛而谈。

  来源：豆瓣 发布时间：2025-05-07 10:29:18

• 虽然有点泛泛而谈、点到即止，但是案例还是很精彩！

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• 菜鸟入门老鸟醍醐的好书

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