重磅发布: 阿里云WAF日志实时分析上线 (含视频)

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
阿里云盘企业版 CDE,企业版用户数5人 500GB空间
云备份 Cloud Backup,100GB 3个月
简介: 阿里云WAF与日志服务打通,对外开发Web访问与攻击日志。提供近实时的网站具体的日志自动采集存储、并提供基于日志服务的查询分析、报表报警、下游计算对接与投递的能力。

背景

Web攻击形势

互联网界的安全一直都不断的面临着挑战,以DDoS/Web攻击为代表的网络威胁直接对网络安全产生严重的影响。

据近年来的调查报告显示,Web攻击的方式向两极化发展,慢速攻击、混合攻击尤其是CC攻击占比不断增大,这给检测防御造成更大的难度。在整个网络攻击中, 应用层攻击也在大幅度翻倍(参考Imperva 2017Q4的DDoS风险报告

阿里云WAF

阿里云云盾Web应用防火墙(Web Application Firewall, 简称 WAF)基于云安全大数据能力实现,通过防御SQL注入、XSS跨站脚本、常见Web服务器插件漏洞、木马上传、非授权核心资源访问等OWASP常见攻击,过滤海量恶意CC攻击,避免您的网站资产数据泄露,保障网站的安全与可用性。
image

阿里云日志服务

阿里云的日志服务(log service)是针对日志类数据的一站式服务,无需开发就能快捷完成海量日志数据的采集、消费、投递以及查询分析等功能,提升运维、运营效率。日志服务主要包括 实时采集与消费、数据投递、查询与实时分析 等功能,适用于从实时监控到数据仓库的各种开发、运维、运营与安全场景:
image

阿里云WAF日志分析概述

根据FileEye M-Trends 2018报告,企业组织的攻击从发生到被发现,一般经过了多达101天,其中亚太地区问题更为严重,一般网络攻击被发现是在近498(超过16个月)之后。另一方面,根据报告,企业组织需要花费多达57.5天才能去验证这些攻击行为。例如某快递公司的数据泄露事件中,从内部发现数据泄露到首批方案人员抓取,花费了3个月左右,到追踪抓获主要犯案人员,时间跨度1年之久。

目前,阿里云WAF日志服务打通,对外开发Web访问与攻击日志。提供近实时的网站具体的日志自动采集存储、并提供基于日志服务的查询分析、报表报警、下游计算对接与投递的能力。
image

发布地域

  • 国内
  • 国际

适用客户

  • 对云上资产的主机、网络以及安全日志有存储合规需求的大型企业与机构,如金融公司、政府类机构等。
  • 拥有自己的安全运营中心(SOC),需要收集安全告警等日志进行中央运营管理的企业,如大型地产、电商、金融公司、政府类机构等。
  • 拥有较强技术能力,需要基于云上资产的日志进行深度分析、对告警进行自动化处理的企业,如IT、游戏、金融公司等。

功能优势

WAF日志实时查询分析服务具有以下功能优势:

  • 配置简单:轻松配置即可实现Web访问与攻击日志的实时采集。
  • 实时分析:依托日志服务产品,提供实时日志分析能力、开箱即用的报表中心与自带交互挖掘支持,从传统几十分钟级别到秒级别, 让您对网站业务的各种Web攻击状况以及客户访问细节了如指掌。
  • 实时告警:支持基于特定指标定制准实时的监测与告警,确保在关键业务发生异常时能第一时间响应。
  • 生态体系:支持对接其他生态如实时计算、云存储、可视化等方案,进一步挖掘数据价值。

方案比较

与AWS WAF, Azure WAF的比较:
image

开通前提

  • 开通日志服务
  • 购买阿里云WAF企业版, 并购买日志分析模块.

限制说明

WAF所存储的日志库属于专属的日志库,有如下限制:

  1. 用户无法通过API/SDK等方式写入数据,或者修改日志库的属性(例如存储周期等)
  2. 其他日志库的功能,例如查询、统计、报警、流式消费等均支持与一般日志库无差别
  3. 日志服务对专属日志库不进行任何收费,但日志服务本身需处于可用状态(不超期欠费)
  4. 内置的报表可能会在以后更新并升级

使用场景

1.追踪Web攻击日志,溯源安全威胁:

image

2. 实时查看Web请求活动,洞察状态与趋势:

image

3. 快速了解安全运营效率,即时反馈处理:

image

4. 输出安全网络日志到自建数据与计算中心

image

介绍视频

更多参考视频:

进一步参考

我们会陆续发布WAF安全日志分析的最佳时间, 这里可以进一步参考相关用户手册:

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
2天前
|
存储 SQL 监控
|
2天前
|
运维 监控 安全
|
5天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
分析慢查询日志
【10月更文挑战第29天】分析慢查询日志
18 3
|
5天前
|
监控 关系型数据库 数据库
怎样分析慢查询日志?
【10月更文挑战第29天】怎样分析慢查询日志?
19 2
|
29天前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL事务日志-Redo Log工作原理分析
事务的隔离性和原子性分别通过锁和事务日志实现,而持久性则依赖于事务日志中的`Redo Log`。在MySQL中,`Redo Log`确保已提交事务的数据能持久保存,即使系统崩溃也能通过重做日志恢复数据。其工作原理是记录数据在内存中的更改,待事务提交时写入磁盘。此外,`Redo Log`采用简单的物理日志格式和高效的顺序IO,确保快速提交。通过不同的落盘策略,可在性能和安全性之间做出权衡。
1607 14
|
30天前
|
存储 消息中间件 大数据
大数据-69 Kafka 高级特性 物理存储 实机查看分析 日志存储一篇详解
大数据-69 Kafka 高级特性 物理存储 实机查看分析 日志存储一篇详解
27 4
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-19 Flume Agent批量采集数据到HDFS集群 监听Hive的日志 操作则把记录写入到HDFS 方便后续分析
Hadoop-19 Flume Agent批量采集数据到HDFS集群 监听Hive的日志 操作则把记录写入到HDFS 方便后续分析
41 2
|
3天前
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
71 30
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
29天前
|
XML JSON Java
Logback 与 log4j2 性能对比:谁才是日志框架的性能王者?
【10月更文挑战第5天】在Java开发中,日志框架是不可或缺的工具,它们帮助我们记录系统运行时的信息、警告和错误,对于开发人员来说至关重要。在众多日志框架中,Logback和log4j2以其卓越的性能和丰富的功能脱颖而出,成为开发者们的首选。本文将深入探讨Logback与log4j2在性能方面的对比,通过详细的分析和实例,帮助大家理解两者之间的性能差异,以便在实际项目中做出更明智的选择。
176 3
|
25天前
|
Python
log日志学习
【10月更文挑战第9天】 python处理log打印模块log的使用和介绍
25 0

相关产品

  • 日志服务