elastalert 是一款基于elasticsearch的开源告警产品（官方说明文档）。相信许多人都会使用ELK做日志收集系统，但是产生一个基于日志的“优秀”的安全告警确是一个难题。告警规则难编写，告警规则难管理等。本文是作者探索的安全告警的一些思路，希望能帮助到有需要的人。

本人对ELK告警处理思路：

elastalert 通过post的告警模式，post一个告警数据包到服务端，通过服务端匹配需要告警的对象，告警的方式，最终将安全告警发出。

告警对象（企业人员） 怎么来？ 来源调用钉钉API、CMDB、LDAP。

告警方式 怎么选择？根据告警级别、告警来源（wazuh、驭龙HIDS、elastalert规则）采用不同的告警方式。

环境说明

Elastic Stack v6.2.2 （适用于6.0+）
Elastalert v0.1.29

elastalert 源码部署

下载 elastalert 源码

git clone https://github.com/Yelp/elastalert.git

安装依赖

pip install -r requirements.txt pip install "elasticsearch>=6.0.0"

创建elastalert索引（Index）&映射（Mapping）

python elastalert/create_index.py --host localhost --port 9200 --index elastalert

创建elastalert的配置文件 config.yaml ：

# 告警规则存放的文件夹 rules_folder: myrules # 每2分钟查询一次elasticsearch run_every: minutes: 2 # 查询时间范围5分钟 buffer_time: minutes: 5 # 连接elasticsearch配置 es_host: localhost es_port: 9200 # elasticsearch认证，如果未使用可注释 es_username: kibana es_password: kibana # elastalert状态索引 writeback_index: elastalert

开启elastalert

python elastalert/elastalert.py --config config.yaml elastalert规则类型

官方规则类型描述并不是太清晰，以下给出alert方式为post的json数据，便于后续大家速查速写。

以下的规则类型均使用以下文档样本作触发告警：

doc = { "@timestamp": get_now(), "codec": "nodejs", "tags": "31", "level": "high", "server": "nginx", "status": "anystatus", "message": ">>> [ xxx ]: valid id error ." }

elastalert索引中，hits表示规则命中条数；matches表示规则命中条数，并且匹配规则触发告警数量。

any类型

说明：任何规则都会匹配， 查询返回的每个命中将生成一个警报。

规则：当匹配status字段为anystatus，触发告警。

# rule名称 name: any_rule # 规则类型 type: any # 监控索引 index: testalert # 监控时间1分钟内 timeframe: minutes: 1 # Elastic DSL语法 filter: - term: status: "anystatus" # 告警方式 alert: post # 服务端接口 http_post_url: "http://localhost:8088/alertapi" http_post_static_payload: # 添加到post包中的数据，规则名称 rule_name: any_rule # 添加到post包中的数据，告警级别 rule_level: medium

post结果：

{ "status": "anystatus", "_type": "mydata", "level": "high", "num_hits": 5, "@timestamp": "2018-01-31T02:26:52.268477Z", "rule_level": "medium", "server": "nginx", "rule_name": "any_rule", "_index": "testalert", "num_matches": 5, "message": ">>> [ xxx ]: valid id error .", "_id": "AWFKCd4a5xzN_sFQhZgO", "codec": "nodejs", "tags": "31" } blacklist类型

说明：黑名单规则将检查黑名单中的某个字段，如果它在黑名单中则匹配。

规则：当字段status匹配到关键字hacker、huahua，触发告警

name: blacklist_rule type: blacklist index: testalert timeframe: minutes: 1 compare_key: status blacklist: - "hacker" - "huahua" alert: post http_post_url: "http://localhost:8088/alertapi" http_post_static_payload: rule_name: blacklist_rule rule_level: medium

若关键字在文件中，可用 - "!file /path/to/file"，目测关键字不支持正则（未测过）。

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post结果：

{ "status": "huahua", "_type": "mydata", "level": "high", "num_hits": 2, "@timestamp": "2018-01-31T02:37:46.071850Z", "rule_level": "medium", "server": "nginx", "rule_name": "blacklist_rule", "_index": "testalert", "num_matches": 1, "message": ">>> [ xxx ]: valid id error .", "_id": "AWFKE9gM5xzN_sFQhZg2", "codec": "nodejs", "tags": "31" } whitelist类型

说明：与黑名单类似，此规则将某个字段与白名单进行比较，如果列表中不包含该字词，则匹配。

change类型

说明：此规则将监视某个字段，并在该字段更改时进行匹配，该领域必须相对于最后一个事件发生相同的变化。

规则：当server字段值相同，codec字段值不同时，触发告警。

name: change_rule type: change index: testalert timeframe: minutes: 1 compare_key: codec ignore_null: true query_key: server alert: post http_post_url: "http://localhost:8088/alertapi" http_post_static_payload: rule_name: change_rule rule_level: medium

字段解析：

compare_key：与上一条记录做对比的字段

query_key：与上一条记录相同的字段

ignore_null：忽略记录不存在compare_key字段的情况

post结果：

{ "status": "up", "_type": "mydata", "_id": "AWFKIgZA5xzN_sFQhZh5", "tags": "31", "num_hits": 4, "@timestamp": "2018-01-31T02:53:15.413240Z", "rule_level": "medium", "old_value": [ "nodejs" ], "server": "nginx", "rule_name": "change_rule", "_index": "testalert", "new_value": [ "java" ], "num_matches": 1, "message": ">>> [ xxx ]: valid id error .", "level": "high", "codec": "java" } frequency类型

说明：当给定时间范围内至少有一定数量的事件时，此规则匹配。 这可以按照每个query_key来计数。

规则：当字段status匹配到关键字frequency超过3次（包括3次），触发告警

name: frequency_rule type: frequency index: testalert num_events: 3 timeframe: minutes: 1 filter: - term: status: "frequency" alert: post http_post_url: "http://localhost:8088/alertapi" http_post_static_payload: rule_name: frequency_rule rule_level: medium

post结果：

{ "status": "frequency", "_type": "mydata", "level": "high", "num_hits": 3, "@timestamp": "2018-01-31T03:28:00.793290Z", "rule_level": "medium", "server": "nginx", "rule_name": "frequency_rule", "_index": "testalert", "num_matches": 1, "message": ">>> [ xxx ]: valid id error .", "_id": "AWFKQdg_5xzN_sFQhZjW", "codec": "java", "tags": "31" } spike类型

说明：当某个时间段内的事件量比上一个时间段的spike_height时间大或小时，这个规则是匹配的。它使用两个滑动窗口来比较事件的当前和参考频率。 我们将这两个窗口称为“参考”和“当前”。

规则：当前窗口数据量为3，当前窗口超过参考窗口数据量次数1次，触发告警。

name: spike_rule type: spike index: testalert timeframe: minutes: 1 threshold_cur: 3 spike_height: 1 spike_type: "up" filter: - term: status: "spike" alert: post http_post_url: "http://localhost:8088/alertapi" http_post_static_payload: rule_name: spike_rule rule_level: medium

字段解析：

threshold_cur：当前窗口初始值

spike_height：当前窗口数据量连续比参考窗口数据量高(/低)的次数

spike_type：高或低

post结果：

{ "status": "spike", "_type": "mydata", "_id": "AWFLMbye5xzN_sFQhZlk", "tags": "31", "num_hits": 13, "@timestamp": "2018-01-31T07:50:02.382708Z", "rule_level": "medium", "server": "nginx", "rule_name": "spike_rule", "_index": "testalert", "spike_count": 8, "reference_count": 0, "num_matches": 1, "message": ">>> [ xxx ]: valid id error .", "level": "high", "codec": "java" } flatline类型

说明：当一个时间段内的事件总数低于一个给定的阈值时，匹配规则。

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规则：当信息量低于3条时，触发告警。

name: flatline_rule type: flatline index: testalert timeframe: minutes: 1 threshold: 3 alert: post http_post_url: "http://localhost:8088/alertapi" http_post_static_payload: rule_name: flatline_rule rule_level: medium

post结果：

{ "count": 1, "num_hits": 1, "@timestamp": "2018-01-31T09:02:35.720517Z", "rule_level": "medium", "rule_name": "flatline_rule", "key": "all", "num_matches": 1 } cardinality类型

说明：当一个时间范围内的特定字段的唯一值的总数高于或低于阈值时，该规则匹配

规则：1分钟内，level的唯一数量超过2个(不包括2个)，触发告警。

name: test_rule index: testalert type: cardinality timeframe: minutes: 1 cardinality_field: level max_cardinality: 2 alert: post http_post_url: "http://localhost:8088/api/alert" http_post_static_payload: rule_name: test_rule rule_level: medium

post结果：

{ "status": "cardinality", "_type": "mydata", "level": "info", "num_hits": 3, "@timestamp": "2018-01-31T09:17:02.276937Z", "rule_level": "medium", "server": "nginx", "rule_name": "cardinality_rule", "_index": "testalert", "num_matches": 1, "message": ">>> [ xxx ]: valid id error .", "_id": "AWFLgWKw5xzN_sFQhZvg", "codec": "java", "tags": "31" } percentage match类型

说明：当计算窗口内的匹配桶中的文档的百分比高于或低于阈值时，此规则匹配。计算窗口默认为buffer_time。

规则：当level字段未high，时间窗口内日志量高于前一个时间窗口95%，触发告警。（未完整测试）

name: percentage_match_rule type: percentage_match index: testalert # description: "test description" buffer_time: minutes: 1 max_percentage: 95 match_bucket_filter: - term: level: high doc_type: mydata alert: post http_post_url: "http://localhost:8088/alertapi" http_post_static_payload: rule_name: percentage_match_rule rule_level: medium

post结果：

{ "num_hits": 10, "@timestamp": "2018-01-31T09:39:05.199394Z", "rule_level": "medium", "rule_name": "percentage_match_rule", "num_matches": 1, "percentage": 100.0 } 告警方式

elastalert内置的告警方式并不太使用与国人的习惯，所以这块建议自行写服务端重新定义。

为什么不在elastalert源码alerts.py中直接加类，而通过post出来自己做服务端接收告警？ 主要考虑到elastalert项目更新。

目前比较常用的告警模式有：钉钉、微信、邮件、短信。

首先设计好的告警内容，于是我们可以创建好4种告警类型，并逐步实现功能。

钉钉告警

目前钉钉有两种告警方法，一种是获得管理员token，可以调用企业通知产生告警，这种方式的好处是可以通知到企业中对应的人，对应部门中所有人等。

这里分享一下实现的大致思路：

def send(self, post_alert_content): # 告警内容 msgcontent = { "title": post_alert_content["name"], "text": "## 规则：{0} \n ## 级别：{1} \n ## 时间：{2} \n ## 内容：{3}".format( post_alert_content["name"],post_alert_content["level"],post_alert_content["create_at"],post_alert_content["content"] ) } # 获取需要通知的用户列表 userid_list = users.getDingDingUserIdByName(post_alert_content["contact_users"]) msgtype = "markdown" agent_id = DD_AgentId dept_id_list = None try: msgcontent = json.dumps(msgcontent) except JSONDecodeError: pass args = locals().copy() payload = {} for k, v in args.items(): if k in ('msgtype', 'agent_id', 'msgcontent', 'userid_list', 'dept_id_list'): if v is not None: payload.update({k: v}) # 发送钉钉告警信息 resp = self.callDingDingWebApi(self.access_token, 'dingtalk.corp.message.corpconversation.asyncsend', **payload) if "error_response" in resp.json().keys(): self.getAccessToken() self.send(post_alert_content)

效果：告警出现在企业通知中。

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另一种则是通过钉钉创建群，添加钉钉机器人告警。

def sendByRobot(self, post_alert_content): DD_level = post_alert_content.get("level", "") DD_name = post_alert_content.get("name", "") DD_content = post_alert_content.get("content", "") DD_url = post_alert_content.get("url", "") headers = {"Content-Type": "application/json"} message = { "msgtype": "markdown", "markdown": { "title": "【" + DD_level + "】" + DD_name, "text": "### 时间：" + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %X") + "\n" \ "### 规则：" + "【" + DD_level + "】" + DD_name + "\n" \ "### 内容：" + DD_content + "\n" } } r = requests.post(url=DD_url, headers=headers, data=json.dumps(message)) return True 短信告警

短息告警的具体实现与企业采用的短信通道有关，但是方式基本相似。

def send(self, post_alert_content): """ param: phone @string raw_content @string return: @bool """ self.params['phone'] = post_alert_content["users_phone"] self.params['report'] = True content = self.getContent(post_alert_content) self.params['msg'] = urllib.quote(content) response = requests.post(SMS_SEND_MSG_URL, json=self.params) rv = response.json() 微信告警

微信告警，实现的大致思路：

def send(self, users, subject, content): """ params: users @string subject @string content @string return: @bool """ # 微信API post_url = WECHAT_MSG_URL + self.token for user in users.split(","): message = { # 企业号中的用户帐号 "touser": user, # 消息类型 "msgtype": "text", # 企业号中的应用id "agentid": WECHAT_AGENTID, "text": { "content": subject + '\n' + content }, "safe": "0" } # 触发告警 r = requests.post(url=post_url, data=json.dumps(message), verify=False) print r.text return True 邮件告警

邮箱告警要注意使用SSL，不然邮箱账密被撸了就呵呵了。

def send(self, post_alert_content): to_addrs = "{}".format(post_alert_content["to_addrs"]) subject = "【规则】 {}".format(post_alert_content["name"]) message = "【时间】{} \n 【内容】{}".format(post_alert_content["create_at"], post_alert_content["content"]) # to_addr = to_addrs.split(",") for to_addr in to_addrs.split(","): msg = self.format_msg(self.from_addr, to_addr, subject, message) s = smtplib.SMTP_SSL(Mail_Host, Mail_Port) s.login(Mail_User, Mail_Pass) s.sendmail(self.from_addr, [to_addr], msg.as_string()) s.quit() return True 规则管理

为了方便远程管理规则，我们需要数据库存储规则信息，然后通过服务端接口查看当前规则信息，数量；操作YAML规则文件实现规则管理。

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如果我们需要添加规则，那么在规则目录下，创建对应的yaml规则文件即可。

def insertElastRule(params): # 查看数据库中是否存在同名规则 _es_rule = ElastRule.query.filter_by(rule_esalert_name=rule_esalert_name).first() if _es_rule: return False else: now = datetime.now() insertRule = ElastRule( rule_name=params["rule_name"], rule_type=params["rule_type"], rule_index=params["rule_index"], rule_num_events=params["rule_num_events"], rule_timeframe=params["rule_timeframe"], rule_filter=params["rule_filter"], rule_level=params["rule_level"], rule_content=params["rule_content"], create_at=now, end_at=now ) db.session.add(insertRule) db.session.commit() # 创建yaml规则文件 createRuleYAML(params["rule_name"]) return True

创建YAML函数：

def createRuleYAML(rule_esalert_name): _rule = ElastRule.query.filter_by(rule_esalert_name=rule_esalert_name).first() ruleJson = { "name": _rule.rule_esalert_name, "type": _rule.rule_type, "index": _rule.rule_index, "num_events": int(_rule.rule_num_events), "timeframe": {'minutes': int(_rule.rule_timeframe)}, "filter": _rule.rule_filter, "alert": "post", "http_post_url": "http://localhost:8088/api/alert", "http_post_static_payload":{"rule_name": _rule.rule_esalert_name, "rule_level": _rule.rule_level} } with open('/easywatch/elastalert_rules/{}.yaml'.format(rule_esalert_name),'w') as fw: yaml.safe_dump(ruleJson, stream=fw, allow_unicode=True, default_flow_style=False) 告警思考

渠道的使用，通过级别组合使用告警方式：

高级别告警使用3个或以上的方式告警 – 短信、钉钉（微信）、邮件

中级别告警使用2个或以上的方式告警 – 钉钉（微信）、邮件

低级别告警使用1个或以上的方式告警 – 邮件

ELK展示告警效果：

通过构建视图、面板，查看具体告警态势