20210223 -

0. 引言

去年中旬，研究过一段时间蜜罐的内容，也部署过几款开源的蜜罐，一些蜜罐自带了最后的展示界面，例如hfish，不过它属于粒度比较粗的，最终显示也仅仅有很少的信息；另一些蜜罐仅仅输出日志，需要自己进行数据的汇总和展示，不过这种也存在一个问题，例如cowrie，他把交互过程按照事件分类来输出日志，当时构建过程中使用了ELK的方式来进行日志展示，直接将进行输入，没有更多的中间性修改，文章发表在FreeBuf，《Cowrie蜜罐的Docker部署过程及Elasticsearch+Kibana可视化》。

蜜罐的功能，一方面能够捕获比较新的攻击样本，当时我也捕获了不少僵尸网络的样本；而另一方面也能获取到攻击的方式，例如poc到底是什么样的；在另外一篇文章中《全端口蜜罐的部署过程与数据分析》，利用无交互的方式，就能够捕获大量的扫描流量和攻击流量。

但是在关注这种蜜罐时，比较重点的任务应该是如何分析日志，当时我在分析全端口蜜罐日志的时候，就发现了这个问题，由于是一种无交互的蜜罐形似，而且部署过程中也不知道到底流量是针对哪个端口的，因为采用的是防火墙转发的方式。最后的日志是一种json形式，但是交互的信息无法直接还原，只能是利用字符串匹配初步进行匹配。

前面的说法主要是为了展现出来日志分析的重要性和难点，这篇文章打算从比较简单的角度来入手，通过聚类的方式，看看能不能更好地减少人工分析的参与。

本篇文章重点记录思考的过程，未必能够给出最终的答案。

1. 日志的聚类

日志的聚类本质上属于相似度比较的过程，无论是结构化的还是非结构化的，每一条日志都是一个比较的单位，通过相似度比较发现他们是否是属于同一类。相似度比较的函数就比较多了，到底哪种方式比较适合就需要具体来尝试。

那么从这个角度来看，如何对日志进行表征是比较重要的问题，如果都是数值类型的，而且具备一定的实际意义，那么就更好了。而实际场景中，更多的是字符串类型的日志，例如http访问日志，特别是有些日志还是非结构化的，可能需要前期将关键信息提取处理进行结构化。

1.2 聚类的目的

普通机器学习中，聚类是针对无标签数据来出发的，数据没有标签，无法通过有监督的方式进行分类或者预测。在日志的聚类过程中，实际上也是为了能够找出相似的日志，发现攻击的日志。

1.3 日志表征的方式

前面也说过，对于数值型的数据，可以直接进行比较，例如使用欧氏距离；但是对于字符串的形式呢，虽然在某些场景下能够使用编辑距离这种实现，但是可用性并不强。

在目前的自然语言处理技术中，采用的技术如下：n-gram，tf-idf，word2vec等。
但是这些技术在实际的场景中能有多大的用处，本质上直接从词的角度来看，肯定能够直接或者结果，但是这种方式的实际意义有多大？也就是说是不是表征出来的信息的确能够代表处一定的意义呢？这是后续要思考的关键点。

（20210223 记录关于日志聚类的思考，感觉没有得到比较实质性的内容，主要是自己之前脑海中的一个问题，但是我感觉是有一定意义的。）