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。
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
具体规则有待完善。
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