Elastiflow: анализ сетевого трафика для обнаружения угроз

Elastiflow представляет собой решение для сбора и анализа сетевых данных, основанное на стеке ELK. Ключевым отличием от традиционного ELK является наличие оптимизированного агента сбора телеметрии и готовых дашбордов, что упрощает анализ. Проект изначально развивался на GitHub, но теперь коммерчески доступен flow-collector, который демонстрирует повышенную производительность. Бесплатное использование flow-collector возможно, при регистрации доступно большее количество полей и более высокая скорость обработки.
Elastiflow: анализ сетевого трафика для обнаружения угроз
Изображение носит иллюстративный характер

Для корректной работы flow-collector, особенно при высоких нагрузках, требуется настроить сетевые параметры ядра Linux. В частности, необходимо увеличить размеры очередей и буферов для обработки сетевых пакетов, чтобы избежать потери данных. Конкретные значения параметров зависят от интенсивности трафика.

Установка flow-collector в Debian/Ubuntu предполагает установку дополнительных библиотек и загрузку deb-пакета. После установки необходимо отредактировать конфигурационный файл flowcoll.yml, в котором, помимо прочего, нужно активировать опцию приема лицензии и настроить вывод данных в Elasticsearch. Для тестирования удобно использовать docker-compose файл, который разворачивает Elasticsearch и Kibana. После запуска необходимо загрузить объекты визуализации в Kibana, которые можно найти в документации. Для эмуляции трафика NetFlow можно использовать утилиту nflow-generator, что позволяет проверить работоспособность установленной инфраструктуры.

Использование NetFlow и его аналогов является эффективным подходом для выявления аномалий в сети благодаря небольшому объему данных и скорости обработки.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка