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如何使用Python工具分析风险数据

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二05 | 时间 2016 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏
小安前言

随着网络安全信息数据大规模的增长,应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点,小安在这次小讲堂中带大家用python工具对风险数据作简单分析,主要是分析蜜罐日志数据,来看看一般大家都使用代理ip干了一些啥事。

大家可能会问小安啥是蜜罐,网上一些黑客或技术人员经常做一些"事情"的时候,需要隐藏自己身份,这样他们会使用代理IP来办事。而蜜罐(Honeypot)是一种新型的主动防御的安全技术,它是一个专门为了被攻击或入侵而设置的欺骗系统――既可以用于保护产品系统,又可用于搜集黑客信息,是一种配置灵活、形式多样的网络安全技术。

说得通俗一点就是提供大量代理IP,引诱一些不法分子来使用代理这些代理ip,从而搜集他们的信息。

数据分析工具介绍

工欲善其事,必先利其器,在此小安向大家介绍一些Python数据分析的“神兵利器“。

Python中著名的数据分析库Panda Pandas库是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建,也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的,其中Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。 Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。这个库优点很多,简单易用,接口抽象得非常好,而且文档支持实在感人。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

数据可视化采用Python上最常用的Matplotlib库 Matplotlib是一个Python的图形框架,也是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和Matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。

我们有了这些“神兵利器“在手,下面小安将带大家用Python这些工具对蜜罐代理数据作一个走马观花式的分析介绍。

1、引入工具 加载数据分析包

启动IPython notebook,加载运行环境:

%matplotlibinline

importpandas as pd

from datetimeimporttimedelta,datetime

importmatplotlib.pyplot as plt

importnumpy as np

2、数据准备

俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息,要分析的原始数据以CSV的形式存储。这里首先要介绍到pandas.read_csv这个常用的方法,它将数据读入DataFrame

analysis_data=pd.read_csv( './honeypot_data.csv' )

对的, 一行代码就可以将全部数据读到一个二维的表结构DataFrame变量,感觉很简单有木有啊!!!当然了用Pandas提供的IO工具你也可以将大文件分块读取,再此小安测试了一下性能,完整加载约21530000万条数据也大概只需要90秒左右,性能还是相当不错。

3、数据管窥

一般来讲,分析数据之前我们首先要对数据有一个大体上的了解,比如数据总量有多少,数据有哪些变量,数据变量的分布情况,数据重复情况,数据缺失情况,数据中异常值初步观测等等。下面小安带小伙伴们一起来管窥管窥这些数据。

使用shape方法查看数据行数及列数

analysis_data.shape

Out: (21524530, 22) #这是有22个维度,共计21524530条数据记的DataFrame

使用head()方法默认查看前5行数据,另外还有tail()方法是默认查看后5行,当然可以输入参数来查看自定义行数

analysis_data.head(10)
如何使用Python工具分析风险数据

这里可以了解到我们数据记录有用户使用代理IP日期,代理header信息,代理访问域名,代理方法,源ip以及蜜罐节点信息等等。在此小安一定一定要告诉你,小安每次做数据分析时必定使用的方法 describe方法。pandas的describe()函数能对数据进行快速统计汇总:

对于数值类型数据,它会计算出每个变量: 总个数,平均值,最大值,最小值,标准差,50%分位数等等;

非数值类型数据,该方法会给出变量的: 非空值数量、unique数量(等同于数据库中distinct方法)、最大频数变量和最大频数。

由head()方法我们可以发现数据中包含了数值变量、非数值变量,我们首先可以利用dtypes方法查看DataFrame中各列的数据类型,用select_dtypes方法将数据按数据类型进行分类。然后,利用describe方法返回的统计值对数据有个初步的了解:

df.select_dtypes(include=[ 'O' ]).describe()
如何使用Python工具分析风险数据
df.select_dtypes(include=[ 'float64' ]).describe()
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简单的观察上面变量每一维度统计结果,我们可以了解到大家获取代理数据的长度平均1670个字节左右。同时,也能发现字段scanossubfp,scanscan_mode等存在空值等等信息。这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。

4、数据清洗

由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。

一般来说,移除一些空值数据可以使用dropna方法, 当你使用该方法后,检查时发现 dropna() 之后几乎移除了所有行的数据,一查Pandas用户手册,原来不加参数的情况下, dropna() 会移除所有包含空值的行。

如果你只想移除全部为空值的列,需要加上 axis 和 how 两个参数:

analysis_data.dropna(axis=1,how= 'all' )

另外,也可以通过dropna的参数subset移除指定列为空的数据,和设置thresh值取移除每非None数据个数小于thresh的行。

analysis_data.dropna(subset=[ 'proxy_host' , 'srcip' ])

#移除proxy_host字段或srcip字段没有值的行

analysis_data.dropna(thresh=10)

#移除所有行字段中有值属性小于10的行

5、统计分析

再对数据中的一些信息有了初步了解过后,原始数据有22个变量。从分析目的出发,我将从原始数据中挑选出局部变量进行分析。这里就要给大家介绍pandas的数据切片方法loc。

loc([startrowindex:endrowindex,[‘timestampe’, ‘proxy_host’, ‘srcip’]])是pandas重要的切片方法,逗号前面是对行进行切片;逗号后的为列切片,也就是挑选要分析的变量。 如下,我这里选出日期,host和源IP字段―― analysis_data=analysis_data.loc([:,[‘timestampe’, 'proxy_host' , 'srcip' ]])

首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量,我们将数据按日统计,了解每日数据量PV,并将结果画出趋势图。

daily_proxy_data=analysis_data[analysis_data.module== 'proxy' ]

daily_proxy_visited_count=daily_proxy_data. timestamp .value_counts().sort_index()

daily_proxy_visited_count.plot()


如何使用Python工具分析风险数据

对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说DataFrame中的index号、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,从而生成新的数据,能使数据容量得到有效的缩减,进而提高计算效率。

由上图分析可知蜜罐代理使用量在6月5号,19-22号和25号这几天呈爆炸式增长。那么这几天数据有情况,不正常,具体是神马情况,不急,后面小安带大家一起来慢慢揪出来到底是那些人(源ip) 干了什么“坏事”。

进一步分析, 数据有异常后,再让我们来看看每天去重IP数据后量及其增长量。可以按天groupby后通过nunique()方法直接算出来每日去重IP数据量。

daily_proxy_data=analysis_data[analysis_data.module== 'proxy' ] daily_proxy_visited_count=daily_proxy_data.groupby([ 'proxy_host' ]).srcip.nunique()

daily_proxy_visited_count.plot()


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究竟大部分人(源ip)在干神马?干神马?干神马?让我们来看看被访问次数最多host的哪些,即同一个host关联的IP个数,为了方便我们只查看前10名热门host。

先选出host和ip字段,能过groupby方法来group 每个域名(host),再对每个域名的ip访问里unique统计。

host_associate_ip=proxy_data.loc[:,[ 'proxy_host' , 'srcip' ]] grouped_host_ip=host_associate_ip.groupby([ 'proxy_host' ]).srcip.nunique()

print(grouped_host_ip.sort_values(ascending= False ).head(10))


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再细细去看大家到底做了啥――查看日志数据发现原来在收集像二手车价格,工人招聘等等信息。从热门host来看,总得来说大家使用代理主要还是获取百度,qq,Google,Bing这类妇孺皆知网站的信息。

下面再让我们来看看是谁用代理IP“干事”最多,也就是看看谁的IP访问不同host的个数最多。

host_associate_ip=proxy_data.loc[:,[ 'proxy_host' , 'srcip' ]] grouped_host_ip=host_associate_ip.groupby([ 'srcip' _host']).proxy_host.nunique()

print(grouped_host_ip.sort_values(ascending= False ).head(10))


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哦,发现目标IP为123..*.155的小伙子有大量访问记录, 进而查看日志,原来他在大量收集酒店信息。 好了,这样我们就大概能知道谁在干什么了,再让我们来看看他们使用proxy持续时长,谁在长时间里使用proxy。 代码如下――

这里不给大家细说代码了,只给出如下伪代码。 date_ip=analysis_data.loc[:,[ 'timestamp' , 'srcip' ]] grouped_date_ip=date_ip.groupby([ 'timestamp' , 'srcip' ])

#计算每个源ip(srcip)的访问日期

all_srcip_duration_times=...

#算出最长连续日期天数

duration_date_cnt=count_date(all_srcip_duration_times)


如何使用Python工具分析风险数据

好了,到此我也就初略的知道那些人做什么,谁用代理时长最长等等问题额。取出ip = 80...38的用户使用代理ip访问数据日志,发现原来这个小伙子在长时间获取搜狐images。

蜜罐在全国各地部署多个节点,再让我们来看看每个源ip扫描蜜罐节点总个数,了解IP扫描节点覆盖率。结果见如下:

#每个IP扫描的IP扫描节点总个数

node=df[df.module== 'scan' ] node=node.loc[:,[ 'srcip' , 'origin_details' ]] grouped_node_count=node.groupby([ 'srcip' ]). count () printgrouped_node_count.sort_values([ 'origin_details' ],ascending= False ).head(10)
如何使用Python工具分析风险数据

由上述两表初步可知,一些结论:如源ip为182...205的用户长时间对蜜罐节点进行扫描,mark危险用户等等。

结语 小安在这里给大家简单介绍的用python工具,主要是pandas库来分

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