ElastAlert规则

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）。

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。

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。

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。

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