Сбор и анализ логов samba в ELK Stack

Продолжаю тему настройки и использования централизованной системы сбора логов на основе elasticsearch. Сегодня расскажу, как настроить сбор и анализ логов аудита samba в ELK Stack. Я буду не только собирать логи, но и обрабатывать их и добавлять метаданные для построения графиков и дашбордов.

Для установки и настройки файлового сервера samba можно воспользоваться одной из моих статей:

• Настройка файлового сервера Samba с интеграцией в Active Directory
• Быстрая и простая настройка samba

Дальнейшее описание подойдет для обоих случаев. И для интеграции с AD, и для одиночного сервера с авторизацией по IP или имени пользователя.

Для того, чтобы samba записывала в лог все операции с файлами, необходимо настроить логирование. Как это сделать я рассказал уже давно в отдельной статье — настройка логов доступа в samba. Дальше в статье я буду считать, что у вас настроено примерно так же. Формат логов очень важен, так как ниже я предложу свой вариант grok фильтра для парсинга.

Сбор логов samba

Для сбора логов с samba сервера необходимо на него установить filebeat. Как это сделать рассказано в моей статье по установке и настройке elk stack. Создаем простой конфиг для filebeat — /etc/filebeat/filebeat.yml.

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
      - /var/log/samba/audit.log
  fields:
    type: smb-audit
  fields_under_root: true
  scan_frequency: 5s

output.logstash:
  hosts: ["10.1.4.114:5044"]

Минимум опций. Просто отправляем все записи лога самбы audit.log в logstash по адресу 10.1.4.114 и устанавливаем тип — smb-audit. Это сделано для удобства в дальнейшей обработке и вычленении логов самбы из общего потока данных. Идентичные настройки будут на всех серверах samba.

Парсинг логов samba в logstash

Нам нужно принять логи с samba в logstash, обработать их и передать в elasticsearch. Для приема логов в конфиге logstash /etc/logstash/conf.d/input.conf (напомню, что у меня для удобства конфиг разделен на 3 части input.conf, filter.conf, output.conf) у меня уже есть строки:

input {
    beats {
	port => 5044
    }
}

Так что ничего добавлять не надо. Дальше нам нужно настроить фильтрацию логов. Для этого в filter.conf добавляю строки:

	else if [type] == "smb-audit" {
	mutate {
	    gsub => ["message","[\\|]",":"]
	    gsub => ["message","  "," "]
	    }
        grok {
            match => [ "message" , "%{MONTH:syslog_month} %{MONTHDAY:syslog_day} %{TIME:syslog_time} %{HOSTNAME:srv_name} smbd_audit: XS:%{GREEDYDATA:user_name}:%{IP:user_ip}:%{WORD:share_name}:%{WORD:action}:%{DATA:sucess}:%{GREEDYDATA:path}"]
	    overwrite => [ "message" ]
            }
    }

В данном случае выше в конфиге у меня уже есть другие правила. Если же данное правило у вас будет единственным, то else не нужно указывать. Расскажу, что делают данные правила. Плагин mutate и операция gsub в первой строке заменяет в логе самбы все обратные слеши \ и | на : Это сделано для того, чтобы потом было проще использовать фильтр grok. Вторая операция gsub заменяет двойной пробел на единичный. Это сделано для того, чтобы убрать двойной пробел в логах самбы, когда в числе месяца используется одна цифра. Вот пример:

Nov  6 18:00:41 xmdoc smbd_audit: XS\kobelev|10.1.4.49|documents|open|ok|r|Конструкторы/_Проекты/15667/проработка.dwg

Nov 13 12:04:47 xmdoc smbd_audit: XS\ignatev|10.1.4.81|documents|open|ok|r|Конструкторы/_Проекты/02649.обрамление.dwg

В первом случае после Nov стоят 2 пробела. Это усложняет настройку парсинга. Поэтому лишние пробелы и символы убираем. После работы фильтра mutate мы получим вот такую строку:

Nov 6 18:00:41 xmdoc smbd_audit: XS:kobelev:10.1.4.49:documents:open:ok:r:Конструкторы/_Проекты/15667/проработка.dwg

Дальше вступает в дело фильтр grok и его правило обработки:

%{MONTH:syslog_month} %{MONTHDAY:syslog_day} %{TIME:syslog_time} %{HOSTNAME:srv_name} smbd_audit: XS:%{GREEDYDATA:user_name}:%{IP:user_ip}:%{WORD:share_name}:%{WORD:action}:%{DATA:sucess}:%{GREEDYDATA:path}

Оно не идеальное, но мои запросы удовлетворяет. Проверить работу фильтра можно в grok debugger. На выходе будет вот такой json:

{
  "user_ip": "10.1.4.49",
  "share_name": "documents",
  "syslog_time": "18:00:41",
  "srv_name": "xmdoc",
  "user_name": "kobelev",
  "syslog_month": "Nov",
  "path": "r:Конструкторы/_Проекты/15667/проработка.dwg",
  "syslog_day": "6",
  "sucess": "ok",
  "action": "open"
}

В моем случае не парсится значение домена XS из лога, так как все делается в рамках одного домена, и я просто опустил это действие. Вам нужно подработать правило под свои реалии. Если у вас много доменов, добавьте отдельное поле для имени домена. Если это не нужно, просто поменяйте на свой домен. Из названия полей думаю и так понятно, что я сделал. Я выделил ключевые для меня значения, которые дальше буду использовать в графиках и дашбордах. Я не смог отдельно выделить путь файла без лишних символов в начале. Не помню точно, с чем конкретно это связано, но в целом, проблема в том, что лог сильно изменяется в зависимости от проводимой операции. Единым фильтром было трудно все охватить, пришлось бы разделять разные события на разные потоки и анализировать отдельно. Я посчитал, что это не имеет смысла.

Если у вас samba не в домене, то лог будет немного другой. Вот пример строки лога и моего grok фильтра для обработки. Исходный лог:

Nov 13 11:40:54 xb-share smbd_audit: 10.1.5.20|scans|realpath|ok|Отсканированные счета/2018/счет.pdf

После работы фильтра mutate:

Nov 13 11:40:54 xb-share smbd_audit: 10.1.5.20:scans:realpath:ok:Отсканированные счета/2018/счет.pdf

Дальше вступает в дело grok фильтр

%{MONTH:syslog_month} %{MONTHDAY:syslog_day} %{TIME:syslog_time} %{HOSTNAME:srv_name} smbd_audit: %{IP:user_ip}:%{WORD:share_name}:%{WORD:action}:%{DATA:sucess}:%{GREEDYDATA:path}

И на выходе получаем обработанные данные:

{
  "user_ip": "10.1.5.20",
  "share_name": "scans",
  "syslog_time": "11:40:54",
  "srv_name": "xb-share",
  "syslog_month": "Nov",
  "path": "Отсканированные счета/2018/счет.pdf",
  "syslog_day": "13",
  "sucess": "ok",
  "action": "realpath"
}

Теперь эти данные надо передать в elasticsearch. Добавляем в конфиг output.conf строки:

    else if [type] == "smb-audit" {
        elasticsearch {
            hosts     => "localhost:9200"
            index    => "smb-audit-%{+YYYY.MM}"
        }
    }

Обращаю внимание, что данными настройками я формирую месячные индексы, а не дневные. Если у вас большой объем данных за день и вы не планируете хранить данные за несколько месяцев, то разбивайте индексы на дни.

Если других правил у вас нет, то else уберите. После этого нужно перезапустить logstash и проверять через kibana поступление обработанных логов.

Дашборд в ELC Stack для логов samba

Я немного поразмышлял и собрал вот такой dashboard для логов samba.

На этом дашборде расположены следующие визуализации:

1. Количество запросов с конкретного IP.
2. Количество запросов по доменному имени пользователя.
3. Распределение запросов между тремя файловыми серверами.
4. Распределение по типам операций.
5. Список исходных логов.

При выборе конкретного сервера, мы получаем дашборд с информацией только по нему. То же самое по пользователям, ip, операциям и т.д. Стало ОЧЕНЬ удобно анализировать работу серверов. К примеру, если у вас в сети появится шифровальщик, вы сразу же это увидите на дашборде и узнаете ip источника проблемы. Про банальное — узнать, кто у удалил или изменил файл я и не говорю.

Большие выбросы на графиках дают пользователи, которые используют поиск по сетевым дискам. У них будет огромное количество операций чтения. Но тут уже ничего не поделать. Визуализация не идеальная, но тем не менее, очень упрощает жизнь.

Заключение

Вот таким относительно простым и эффективным способом можно облегчить управление файловыми серверами, особенно когда их много. Я раньше и представить не мог, что можно так удобно собрать всю информацию с логов и вывести в наглядном виде. А потом еще и фильтровать все это по нужным параметрам практически на лету.

В следующей статье расскажу, как сделать то же самое, только для файловых серверов на windows. Там примерно такой же dashboard будет, но сбор и анализ логов другие.