Phishing to oszutwo, w którym przestępca podszywa się pod inną osobę lub instytucję w celu wyłudzenia poufnych informacji lub pieniędzy. Zespół CERT Polska chroni nas przed niebezpiecznymi stronami publikując listy. Dostępne są w wielu formatach. Jeśli znajdziesz złośliwą stronę, możesz zgłosić to do CSIRT NASK. W artykule wykorzystamy wymieniony feed w SIEM Elastic Stack i spróbujemy coś wykryć 😁.
Czytaj dalej „Jak wykryć phishing – feed CERT Polska w SIEM Elastic Stack.”Kategoria: Bazy Danych
Elasticsearch Runtime fields, albo analiza “polskiej szlachty” na podstawie danych z Facebook w Kibana
Elastic wprowadził mechanizm Runtime fields, a Facebook’owi przydarzył się wyciek. Jest to dobry pretekst, aby przetestować jedno i przyjrzeć się drugiemu 😁. Szczegóły o wycieku znajdziesz w artykule Niebezpiecznika.
Czytaj dalej „Elasticsearch Runtime fields, albo analiza “polskiej szlachty” na podstawie danych z Facebook w Kibana”Jak postawić klaster Elasticsearch? Fragment Kursu Elastic Stack
Najwięcej z Elasticsearch nauczyłem się eksperymentując na klastrze. Nie potrzebujemy do tego farmy serwerów. Wystarczy nasz komputer i instalacja lokalnego klastra.
Czytaj dalej „Jak postawić klaster Elasticsearch? Fragment Kursu Elastic Stack”Analiza danych z Twitter dla leni w Elastic Stack (Xbox VS PlayStation)
Dane z Twitter można pozyskać na wiele sposobów, ale komu chce się pisać kod 😉. Szczególnie taki, który będzie działał 24/7. W Elastic Stack można w prosty sposób zbierać i analizować dane z Twitter’a. Logstash ma gotowe wejście do zbierania strumienia tweet’ów. Kafka Connect omawiana w poprzednim artykule również ma taką opcję, jednak Logstash może wysyłać dane do wielu źródeł (w tym do Apache Kafka) i jest prostszy w obsłudze.
W artykule:
- Zapis strumienia tweetów do Elasticsearch w Logstash’u
- Wizualizacje w Kibana (Xbox vs PlayStation)
- Usunięcie tagów HTML dla keyword’a mechanizmem normalizacji
5 pułapek NoSQL
Nagrałem film, w którym mówię o zaletach baz NoSQL. Odzew był ciekawy, ale momentami miałem wrażenie, że nie wszyscy widzą dwie strony medalu. Fakty są takie, że na bazach NoSQL można się nieźle przejechać ?.
Czytaj dalej „5 pułapek NoSQL”Elastic SIEM w pigułce (część 2)
Jest to kontynuacja poprzedniego wpisu. Tym razem przyjrzymy się zakładce Detections w Elastic SIEM. Naszym celem jest automatyzacja wykrywania IOC wykorzystując sprawdzone reguły. Przypomnijmy: Zainstalowaliśmy Elasticsearch + Kibana na jednej z maszyn. Monitorujemy maszynę z Ubuntu (Auditbeat, Filebeat, Packetbeat) i Windows 10 (Winlogbeat), choć w tym wpisie skupimy się na tej drugiej.
Czytaj dalej „Elastic SIEM w pigułce (część 2)”Elastic SIEM w pigułce (część 1)
Środowiska IT robią się coraz większe, rozproszone i ciężkie do zarządzania. Wszystkie komponenty systemu trzeba zabezpieczyć i monitorować przed cyber zagrożeniami. Potrzebna jest skalowalna platforma, która potrafi magazynować i analizować logi, metryki oraz zdarzenia. Rozwiązania SIEM potrafią kosztować niemałe pieniądze. W tym wpisie przyjrzymy się darmowemu rozwiązaniu dostępnego w Elastic Stack, czyli Elastic SIEM.
Czytaj dalej „Elastic SIEM w pigułce (część 1)”Czemu Bazy NoSQL? (5 powodów)
Jak zacząć z Apache Spark i Cassandra
Apache Cassandra to specyficzna baza danych. Skaluje się (uwaga) liniowo. Ma to swoją cenę: specyficzne modelowanie tabel, konfigurowalna spójność i ograniczona analityka. Apple wykonuje miliony operacji na sekundę na ponad 160 tys. instancjach Cassandry. Gromadzi przy tym ponad 100 PB danych. Ograniczoną analitykę można “wyleczyć” wykorzystując Apache Spark i connector od DataStax i o tym jest ten wpis.
Czytaj dalej „Jak zacząć z Apache Spark i Cassandra”Dlaczego Elasticsearch kłamie? Jak działa Elasticsearch?
Elasticsearch zaskakuje nas swoimi możliwościami i szybkością działania, ale czy zwracane wyniki są prawidłowe? W tym wpisie dowiesz się jak Elasticsearch działa pod maską i dlaczego zwracane agregacje są pewnego rodzaju przybliżeniem.
Czytaj dalej „Dlaczego Elasticsearch kłamie? Jak działa Elasticsearch?”