Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Log yönetimi tecrübeleri -Genişletilmiş Sürüm-

716 views

Published on

Ertuğrul Akbaş ve Hasan Erhan beyin katkılarıyla Log Yöntimi projelerindeki deneyim ve tecrübelerin paylaşıldığı bir çalışma

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Log yönetimi tecrübeleri -Genişletilmiş Sürüm-

  1. 1. Log Yönetimi Tecrübeleri –Genişletilmiş SürümDr. Ertuğrul AKBAŞ eakbas@gmail.com Hasan ERHAN hasanerhan@gmail.com Bu çalışma Hasan Erhan beyin katkılarıyla genişletilmiştir. Aşağıda gerçekleştirilen projeler, daha önceden başka ekipler tarafından yapılan projelerin analizlerinde elde ettiğim tecrübelerimi paylaşmaya çalıştım. Aşağıda teknik unsurlar özetlenmeye çalışılacak. Bununla birlikte bir projenin başarılı olabilmesi için proje ekibinin çok önemli bir etken olduğu unutulmamalıdır. Log yönetimi projelerinde genelde karşılaşılan problemleri özetlemek gerekirse: o o o Sistemin ürettiği verinin Log Yönetim yazılımı tarafından karşılanamaması, parsingkabliyetinin yeteri kadar çeşitliliği karşılayalamaması o Sisteminürettiğiverininyeterli parse mekanizmasıolmadığındandolayısisteminiçinedahiledilememesiyadaeksik dahiledilmesi. Bununiçin built-in parse mekanizmasının, sistemdealınmasıplanlanan log kaynaklarınıkarşılayacak kadargenişolmasıyadayetmediğidurumlardaesnekbir parse mekanizmasınınprogramlamasınınmümkünolması gerekmekte. Log Yönetim Sisteminin EPS değerlerinin yeterli olmaması ve kullanıcının bunun farkında olmaması o EPS değeri aşağıda da anlatılacağı gibi sistemin performansının belirlenmesine önemli bir faktör. Birdiğeretkengelenverininboyutuve parse edilmesigerekenalanlarınçokluğu. EPS değerlerinindahaönceden POC ortamındabelirlenmesikonumlandırılacakürünündoğruölçeklendirilmesikonusundaöne mehaizbir durum. Veri kaybı o Log alınankaynağın continuous olmasıdurumunda network yadahizmetkesintisindenötürüsürekliliğinikaybetmesive geriyedönükloglarınalınamamasıdurumusözkonusu. Loglamamaürününün agentserver mantığıdoğrultusundaçalışması busorunubüyükölçüdeortadankaldırıyorancak syslog gibitemelproblemleresahipaktarımlardahalendevamedenbir problem. Aktarılanlogunkaynağındasıralamamantığıilealınmasıbuproblemibüyükölçüdekaldırıyo r.
  2. 2. 1 o o Aranılan verinin bulunamaması o Aranılanverininbulunabilmesiiçin log yönetimiyapanyazılımınkendiiçindebir index venormalleştirmesürecinibarındırmasıgerekiyor. Bilindiğigibi her log kaynağıkendimantığıçerçevesinde log alanlarıbarındırır. Her bir log kaynağınagörebumantığıntekbirsistemiçindeparçalaraayırılarakdepolanmasıvedepola nanalanlarınindekslenmesiaranılanverininbulunmasıveişlenmesinidahakolay hale getirir. Parse edilenlogundüzenlibirveritabanımantığıileiçsistemdetutulmasıvesorgulamalarıperform anslı hale getirecekbirindexlememekanizmasıbuproblemibüyükölçüdehalledecektir. Indexlemeninyanısıragelenlogunnormalleştirilmesiyaniveritabanıyazılımınaayrıntılıbirş ekildetek tip olarakatılması da önemlibirfaktör. o Yedeklerden geri dönememe o Arama kriterlerinin beklenen seviyede olmaması o Raporlama yeteneklerinin ileride çıkacak ihtiyaçlara göre planlanmamış olması o Raporlamayıeldetutulanveriningrafikvetablomantığıileözetlenereksunmasıişiolarakdüş ünüyorum. Bu anlamdaeğerverinindepolamasırasında parsing mekanizmasınınetkinliğinegöre minimal alanlarlaifadesimümkünsegeriyesadecegrafikvetablolamayazılımınınyeteneğikalıyor. o Logların eksik alınması o Mail Server o WEB Server o FTP Server o DC ve diğer Serverlar vb.. Logların kısa süreli kaydedilmesi. o Bu işlemiçin archiving yöntemininkullanılmasıloglarınihtiyaçolduğuandaaktifedilmesiilekısıtaşılabilir. o Satın almaya kadar ortam ölçeklendirmesini ertelemek (EPS değerleri) o Sadece fiyatına bakıp seçim yapmak (En çok rastlana durumlardan biri) o Neleri log'lamanız gerektiğini üretici firmanın size söylemesini beklemek o Hukuk ekibini gözardı etmek o Arayüz çok kullanışlı o yüzden desteğe ihtiyaç yok vb.. Son 5 madde ayrıca AntonChuvakin'inSixMIstakes of Log Management makalesinde de ifade edilmiştir. o Korelasyon o Korelasyonloglamacihazlarındagenelikleçokdairdelenmeyenbirmadde. Korelasyonmekanizmasınıngüçlüolmasıatakönlemekonusundaoldukçayardımcıolabiliyor. Hattadoğrucihazlardantoplananverininkorelasyonunetworkdebulunanhatalarıntespitindedahi yardımcıolabilir. http://www.slideshare.net/anton_chuvakin/csi-netsec-2007-six-mistakes-of-log-management-byanton-chuvakin Log yönetimi çözümlerin korelasyon kabiliyetleri ile ilgili olarak aşağıdaki çalışmaya da göz atılabilir.
  3. 3. 2 http://www.olympos.net/belgeler/log-yonetimi/korelasyon-motoru-ileri-analitik-yontemler-bilgiguvenligi-ve-log-yonetimi-29121324#axzz2l738kxg0 Log Yakalama veya Log Kaçırmama Özelliği Bir log yönetim sisteminin en önemli özelliği gelen bütün logları yakalamak ve işlemektir. Sistemin bu özelliği bir proje yapılırken neredeyse hiç göz önünde bulundurulmamaktadır. Saniyede 100 lerce 1000 lercelog oluştuğu ve bu loglar ekrandan çok hızlıca aktığı için gözle oluşan logların kontrolü mümkün değildir. Dolayısı ile gözle kontrol çok yanıltıcıdır.Bu yanıltıcı gözlemleme yerine korelasyon yöntemi aktif olarak kullanılabilirse, gözlemleyen kişinin dikkati doğru korelasyon kuralı ile doğru noktaya yönlendirilebilir. Aşağıdaki linkteki çalışmadan daha detaylı bilgi edinilebilir. http://www.slideshare.net/anetertugrul/siem-log-ynetimi-ve-5651projelerinin-performans-ve-log-kairip-kairmadiinin-testleri-nasil-yapilir Testler yapılırkan normal şartlar için değil Peak EPS değerleri için test edilmelidir. Burada en önemli kriter 1. Belirli bir sayıdaki logu belirli sürede gönderebilmek 2. Toplam log sayısına değil de saniyede kaç adet gönderilebildiğini hesaba katmaktır. Log Yönetimi Sistemlerinin Log Yakalama (Toplama) Hızı Bir log yönetim sisteminin en önemli özelliği gelen bütün logları yakalamak ve işlemektir. Sistemin bu özelliği bir proje yapılırken neredeyse hiç göz önünde bulundurulmamaktadır. Maalesef görsel unsurlar bu özelliği perdelemektedir. EPS Nedir? Bazı sistemler kullanıcı ve bilgisayar sayısına göre kurgulama ve fiyatlandırma yapmaktadır. Bu doğru bir yaklaşım olmadığı gibi sektörce bilinen yazılımlar EPS değeri kullanmaktadır.
  4. 4. 3 Yukarıdaki verilen örnekleri kullanarak bir ölçekleme yaparsak: 100 Cihazlık bir ağ için Ortalama EPS : 40 Peak EPS : 2500 Ortalama Peak EPS: 1500 250 Cihazlık bir ağ için Ortalama EPS : 100 Peak EPS : 6000 Ortalama Peak EPS: 4000 500 Cihazlık bir ağ için Ortalama EPS : 200 Peak EPS : 12500 Ortalama Peak EPS: 7500 1000 Cihazlık bir ağ için Ortalama EPS : 400 Peak EPS : 25000 Ortalama Peak EPS: 15000
  5. 5. 4 Önemli olan sistemin Peak EPS değerlerini karşılayabilmesidir. Ortalama EPS ve Ortalama Peak EPS sadece storage ihtiyacı için hesaplamada kullanılacak parametrelerdir. Cihaz Sayıları ile EPS ve Biriken Günlük Log Sayıları Arasındaki İlişkiler Bu konuda aşağıdaki çalışmaya bakılabilir. http://www.slideshare.net/anetertugrul/log-yonetiminde-cihaz-sayilari-ile-eps-degerleri-arasindaki-iliski
  6. 6. 5 Arama Hızı Diğer önemli bir husus da bu loğların ne hızla raporlara yansıdığıdır.Aşağıda pek çok raporda Big Data ve Veri arama (Search) için önerilen ve milyonlarca dolar ciro yapan firmaların search hızları ile ilgili bir fikir oluşturması açısından alınan örnekleri görebilirsiniz. Herhangi biri daha hızlıdır diye bir görüş ortaya atmak bu çalışmanın konusu değildir. Ticari Ürünlerden Örnek Arama Senaryoları ve süreleri Aşağıdaki örnekler sadece bir fikir oluşturması açısından verilmiştir. Fikir oluşturması açısından Bir fortinate firewalldan gelen SYSLOG paketleri dosyaya yazılırsa ortalama : 1 000 000 (bir milyon) satır 1 GB lık bir text (ASCII) dosya oluşturmaktadır. Örnek Arama Hızları: http://splunk-base.splunk.com/answers/5987/is-there-any-way-to-speed-up-searches http://splunk-base.splunk.com/answers/50503/reducing-time-taken-for-search-in-splunk-query
  7. 7. 6 http://splunk-base.splunk.com/answers/36166/from-forwarder-to-index-to-search-is-taking-too-longroughly-10-to-15-minutes
  8. 8. 7 http://splunk-base.splunk.com/answers/54306/reasonable-search-performance http://splunk-base.splunk.com/answers/12559/searches-taking-long http://splunk-base.splunk.com/answers/13354/slow-search-for-squid-for-a-30-days-report
  9. 9. 8 Örnek Bir Arama Kriteri: EPS : 5000 Dakikada oluşan log: 5000 X60 =300 000 (Üçyüzbin) Saatte oluşan log=300 000 X60=18 000 000 (Onsekiz milyon) 10 Saatte Oluşan log = 18 000 000 X10= 180 000 000 (Yüzseksen milyon) Yukarıdaki değerlere bakarak 5000 EPS log akışına sahip bir sistemde 10 saate 180 milyon log oluştuğu ve dolayısı ile herhangi bir 10 saatlik aramanın 180 milyon kayıt arasından olacağı unutulmamalı. Dolayısı ile son 1 ayda en çok “socialmedia “ da gezen kullanıcıların listesi ve sıralaması istendiğinde Eğer 5000 EPS lik bir ağda bu sorgu yapılacaksa 18 000 000 x 24 x 30=12 960 000 000 (yaklaşık 13 milyar) kayıt içerisinde arama , sayma ve sıralama yapılmak zorunda olduğu unutulmamalı Eğer seçilen sistem günlük birkaç milyon log biriktirebiliyorsa (yukarıdaki rakamlarla kıyaslanırsa ne kadar küçük bir rakam olduğu görülür) log arama handikapları gözle tespit edilemez. Sistemlerin kapasiteleri milyarlarca log oluştuğunda ortaya çıkar
  10. 10. 9 Kendi Geliştirdiğimiz Sistemlerdeki Durum Nedir? Benzer arama hızı testlerini ANET yazılım tarafından geliştirilen ürünlerle yapınca ortaya çıkan durum: 487 milyon kayıt oluşturuldu. Bu kayıtlar içerisinde KAYNAK IP si diğerlerindne farklı farklı olan logu ilk once ve de en sonra göndererek (Zaman olarak) yaptığıız aşağıdaki fiziksel özelliklere sahip bir sistemdeki testlerde 487 milyon kayıt içerisinde aranan o iki logu bulma süresi 60 saniyedir. Bu arama system 6500 EPS log işlemeye devam ederken yapılan bir testtir ANET yazılım ürün detayları için http://www.anetyazilim.com.tr/Downloads/doc/tr/log_management_compare/ANE T_Log_Compare.pdf
  11. 11. 10 Örnek Bir Arama Kriteri: EPS : 5000 Dakikada oluşan log: 5000 X60 =300 000 (Üçyüzbin) Saatte oluşan log=300 000 X60=18 000 000 (Onsekiz milyon) 10 Saatte Oluşan log = 18 000 000 X10= 180 000 000 (Yüzseksen milyon) Yukarıdaki değerlere bakarak 5000 EPS log akışına sahip bir sistemde 10 saate 180 milyon log oluştuğu ve dolayısı ile herhangi bir 10 saatlik aramanın 180 milyon kayıt arasından olacağı unutulmamalı. Dolayısı ile son 1 ayda en çok “socialmedia “ da gezen kullanıcıların listesi ve sıralaması istendiğinde Eğer 5000 EPS lik bir ağda bu sorgu yapılacaksa 18 000 000 x 24 x 30=12 960 000 000 (yaklaşık 13 milyar) kayıt içerisinde arama , sayma ve sıralama yapılmak zorunda olduğu unutulmamalı KORELASYON MOTORU Log Yönetimi katmanından SIEM katmanına çıkmak için korelasyon özelliğinin devreye girmesi gerekir. Log yönetimi çözümlerin korelasyon kabiliyetleri ile ilgili olarak aşağıdaki çalışmaya da göz atılabilir. http://www.olympos.net/belgeler/log-yonetimi/korelasyon-motoru-ileri-analitik-yontemler-bilgiguvenligi-ve-log-yonetimi-29121324#axzz2l738kxg0 Genelde yapılan yanlış alarm yönetiminin korelasyon olarak algılanmasıdır. Örnek korelasyon kuralları: 1 dakikaiçerisindeaynıkaynaktan 15 den fazla deny/reject/drop olursauyar 5 dakikaiçerisindeaynıkaynaktan 3 den fazla IPS logugelirseuyar 5 dakikaiçerisindeaynıkaynaktan 3 den fazla Virus logugelirseuyar 1 dakikaiçerisindeaynıkaynaktanfarklı 50 veyadahafazlafarklıip ye trafikolursauyar
  12. 12. 11 Yenibirkullanıcıoluşturulurvebuoluşturulankullanıcıileerişimyapılmayaçalışılıpbaşarısızolunursauy ar Aynıkullanıcıdan 3 den fazlabaşarısızerişimolupsonrasındabaşarılıerişimolursabubrüte force atackolasılığıdırveuyar Administrators grubunakullanıcıeklenirseuyar Aynıkullanıcıile 1 dakikada 5 den fazlabaşarısızerişimolursauyar(Kullanıcıbilgileriilebirlikte) Aynıkullanıcı 60 dakikada 50 den fazlasistemlere login olursauyar(Kullanıcıbilgileriilebirlikte) Aynıkaynak IP den 3 veyadahafazlabaşarısızerişimvehemenardındanbaşarılıerişimolursauyar. Web sunucuyacgi, asp, aspx, jar, php, exe, com, cmd, sh, batdosyalarıuzaklokasyondnaişletilmeküzeregönderilirseuyar İstenmeyenuygulamalar (Teamviewer, LogmeIn, Nmap, Nessus) çalıştırıldığındauyar Spam yapankullanıcıyıtepit et.(saatte 60 den fazla mail gönderenkullanıcıyıtespit et) Spam yapılankullanıcıyıtepit et.(saatte 25 den fazla mail alankullanıcıyıtespit et) Gözetlenen log kaynağı son 1 saatiçerisinde log göndermezseuyar Mesaisaatleridışındasunucularaulaşanolursauyar W32.Blaster Worm: Eğer 1 dakikaiçerisinde 10 adet deny veyakullanıcıadıolmayanbaşarılı login loğugelirseuyar

×