实时采集并分析Nginx日志, 自动化封禁风险IP方案
文章地址: https://blog.piaoruiqing.com/2019/11/17/block-ip-by-analyzing-nginx-logs/
本文分享了自动化采集、分析Nginx日志并实时封禁风险IP的方案及实践.
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分析nginx访问日志时, 看到大量404的无效请求, URL都是随机的一些敏感词. 而且近期这些请求越来越频繁, 手动批量封禁了一些IP后, 很快就有新的IP进来.
因此萌生了通过自动化分析Nginx日志实时封禁IP的想法.
序号 | 需求 | 备注 |
---|---|---|
1 | Nginx日志收集 | 方案有很多, 笔者选择了最适合个人服务器的方案: filebeat +redis |
2 | 日志实时分析 | 实时消费redis 的日志, 解析出需要的数据进行分析 |
3 | IP风险评估 | 对IP进行风险评估, 多个维度: 访问次数、IP归属、用途等 |
4 | 实时封禁 | 针对风险IP进行不同时长的封禁 |
从日志中简单总结几个特征:
序号 | 特征 | 描述 | 备注 |
---|---|---|---|
1 | 访问频繁 | 每秒数次甚至数十次 | 正常的流量行为也存在突发流量, 但不会持续很久 |
2 | 持续请求 | 持续时间久 | 同上 |
3 | 多数404 | 请求的URL可能大多数都不存在, 且存在敏感词汇如admin、login、phpMyAdmin、backup等 | 正常流量行为很少存在这种情况 |
4 | IP不正常 | 通过ASN能看出一些端倪, 一般这类请求的IP都不是普通的个人用户. | 查询其用途一般是COM(商业)、DCH(数据中心/网络托管/传输)、SES(搜索引擎蜘蛛)等 |
备注: 这里分析IP是通过ip2location的免费版数据库, 后面会有详细的描述.
来源: 笔者的网站通过docker部署, Nginx作为唯一入口, 记录了全部访问日志.
采集: 由于资源有限, 笔者选择了一款轻量的日志采集工具Filebeat, 收集Nginx日志并写入Redis.
Monitor服务根据URL、IP、历史评分等进行风险评估, 计算出最终的危险系数.
Monitor发现危险IP后(危险系数超过阈值), 调用Actuator进行IP封禁, 封禁时长根据危险系数计算得出.
Filebeat的用法很简单, 笔者通过swarm进行部署, 其部署文件如下(为防止代码过长, 此处略去了其他服务):
version: '3.5'
services:
filebeat:
image: docker.elastic.co/beats/filebeat:7.4.2
deploy:
resources:
limits:
memory: 64M
restart_policy:
condition: on-failure
volumes:
- $PWD/filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
- $PWD/filebeat/data:/usr/share/filebeat/data:rw
- $PWD/nginx/logs:/logs/nginx:ro
environment:
TZ: Asia/Shanghai
depends_on:
- nginx
$PWD
为当前目录, 即执行docker stack deploy
的目录. ro
为只读权限.rw
为读写权限.filebeat.yml
文件内容如下:
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /logs/nginx/access.log
json.keys_under_root: true
json.overwrite_keys: true
output.redis:
hosts: ["redis-server"]
password: "{your redis password}"
key: "filebeat:nginx:accesslog"
db: 0
timeout: 5
filebeat.inputs: 定义输入
paths: 日志路径
json.keys_under_root: 将日志内容放到json的根节点(如果没有设置, 整条数据会被放到一个二级节点下). 注: 笔者将nginx日志配置为json格式. 参考配置如下:
log_format main_json escape=json
'{'
'"@timestamp":"$time_iso8601",'
'"http_host":"$http_host",'
'"remote_addr":"$remote_addr",'
'"request_uri":"$request_uri",'
'"request_method":"$request_method",'
'"server_protocol":"$server_protocol",'
'"status":$status,'
'"request_time":"$request_time",'
'"body_bytes_sent":$body_bytes_sent,'
'"http_referer":"$http_referer",'
'"http_user_agent":"$http_user_agent",'
'"http_x_forwarded_for":"$http_x_forwarded_for"'
'}';
json.overwrite_keys: 覆盖Filebeat生成的KEY, 此处为了覆盖@timestamp
字段.
output.redis: 定义输出.
部署成功后查看redis数据:
Monitor
服务使用Java编写, 使用docker部署, 与Actuator
服务通过http交互.
风险评估需要综合多个维度:
序号 | 维度 | 策略 |
---|---|---|
1 | IP归属地 | 中文网站的用户群体一般归属地都在中国, 若IP归属地为国外就需要警惕了. |
2 | 用途 | 通过IP获取其用途, DCH(数据中心/网络托管/传输)、SES(搜索引擎蜘蛛)等提高危险评分. |
3 | 访问资源 | 访问资源不存在且路径中含有敏感词, 如admin、login、phpMyAdmin、backup等, 提高危险评分. |
4 | 访问频率及持续时间 | 频繁且持久的请求, 考虑提高评分. |
5 | 历史评分 | 历史评分综合到当前评分中. |
IP归属地获取比较容易, 有不少数据服务网站提供了免费套餐, 如IpInfo等. 也有免费版IP数据库可以下载如ip2location等.
笔者使用了ip2location的免费版数据库:
ip_from和ip_to是IP段起止, 存储的格式是十进制, MySQL中可通过inet_aton('your ip')
函数将IP转为十进制. 如:
set @a:= inet_aton('172.217.6.78');
SELECT * FROM ip2location_db11 WHERE ip_from <= @a AND ip_to >= @a LIMIT 1;
ip_from | ip_to | country_code | country_name | region_name | city_name | latitude | longitude | zip_code | time_zone |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2899902464 | 2899910655 | US | United States | California | Mountain View | 37.405992 | -122.07852 | 94043 | -07:00 |
LIMIT 1
.多数网站提供的免费服务中都无法查询ASN或没有其用途. ASN数据也有免费的数据库, 但是依旧没有其用途及类型等. 此时笔者通过其它的方法曲线救国.
ip2location提供了免费版本的IP2Location™LITE IP-ASN
和IP2Proxy™LITE
数据库.
IP2Location™LITE IP-ASN: 数据库提供了确定自治系统和编号(ASN)的参考.
IP2Proxy™LITE: 数据库包含被用作开放代理的IP地址. 该数据库包括所有公共IPv4和IPv6地址的代理类型、国家、地区、城市、ISP、域、使用类型、ASN和最新记录.
IP2Location™LITE IP-ASN中无法查询到IP的使用类型, IP2Proxy™LITE数据较少中不一定会包含指定的IP. 但可以结合这两个库, 大致猜测IP的用途:
首先, 在IP2Proxy™LITE中查询出IP的ASN.
set @a:= inet_aton('172.217.6.78');
SELECT * FROM ip2location_asn WHERE ip_from <= @a AND ip_to >= @a LIMIT 1;
ip_from | ip_to | cidr | asn | as |
---|---|---|---|---|
2899904000 | 2899904255 | 172.217.6.0/24 | 15169 | Google LLC |
结合ASN和IP, 查询相同ASN最接近指定IP的前后两条记录:
set @a:= inet_aton('172.217.6.78');
SELECT * FROM ip2proxy_px8 WHERE ip_from >= @a AND asn = 15169 ORDER BY ip_from ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM ip2proxy_px8 WHERE ip_from <= @a AND asn = 15169 ORDER BY ip_from DESC LIMIT 1;
ip_from | ip_to | region_name | isp | usage_type | asn | as |
---|---|---|---|---|---|---|
2899904131 | 2899904131 | California | Google LLC | DCH | 15169 | Google LLC |
ip_from | ip_to | region_name | isp | usage_type | asn | as |
---|---|---|---|---|---|---|
2899904015 | 2899904015 | California | Google LLC | DCH | 15169 | Google LLC |
计算查询到的proxy记录中IP与当前IP的差值的绝对值.
IP | proxy IP | abs(IP - proxy IP) |
---|---|---|
2899904078 | 2899904131 | 53 |
2899904078 | 2899904015 | 63 |
如果绝对值很接近, 那么就认为此IP的用途和proxy IP相同. 很接近的定义可以根据情况调整, 如绝对值在65535范围内.
综合评分的规则可根据实际场景进行调整
序号 | 评分项 | 评分规则(1-10分) |
---|---|---|
1 | IP归属地 | 如: 国内5分, 国外10分, 可根据地区再进行细分 |
2 | 用途 | 如: ISP/MOB计2分, COM计5分, DCH计10分 |
3 | 访问资源 | 如: 404计5分, 存在敏感词一律10分 |
4 | 访问频率及持续时间 | 根据一段时间内平均访问次数计算分数 |
5 | 历史评分 |
综合上述1-5项, 进行计算, 可以简单的相加, 也可加权计算.
笔者采用**iptables+ipset**的方式进行IP封禁. Actuator
服务使用node编写, 运行在主机上, docker中的Monitor
通过http与其交互. 封禁IP部分代码如下:
'use strict';
const express = require('express');
const shell = require('shelljs');
const router = express.Router();
router.post('/blacklist/:name/:ip', function (req, res, next) {
let name = req.params.name;
let ip = req.params.ip;
let timeout = req.query.timeout;
let cmd = `ipset -exist add ${name} ${ip} timeout ${timeout}`;
console.log(cmd);
shell.exec(cmd);
res.send('ok\n');
});
module.exports = router;
目前, 还是有不少"头铁"的IP频繁扫描笔者的网站, 在发现后几秒内自动屏蔽掉, 目前效果比较理想.
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