使用ELK搭建社工库

ronin47

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elk 社工库

from:https://www.t00ls.net/thread-32593-1-1.html

ELK是什么东西?
ELK是ElasticSearch、Logstash、Kibana三个应用的缩写。 ElasticSearch简称ES，主要用来存储和检索数据。Logstash主要用来往ES中写入数据。Kibana主要用来展示数据。

为什么用ELK?
传统的社工库通常用MySQL数据库来进行搭建，在相当大的数据下检索效率非常低下。在这种关系型数据库中进行查询需要明确指定列名。而在ES中可用全文检索，并且在大数据的查询中的响应几乎都是毫秒级的，速度相当之快！ELK原本用在日志的大数据收集和分析，其可怕的速度作为社工库也是一种不错的选择。

安装和配置
前提你需要一个很大的硬盘,大约社工库容量2.5倍的硬盘(ES会创建相关索引)。
你需要安装java至少7以上的版本。并且配置JAVA_HOME环境变量.
因为安装非常简单，只需要下载相应的压缩文件，解压即可。在此不再赘述。
我此次演示的环境在Windows8.1上,ES在Linux中不能使用root权限运行。
ES 2.0.0 Logstash 2.0.0 Kibana 4.2.0
修改配置文件：
ES/config/elasticsearch.yml
cluster.name: esdemo (集群的描述信息)
node.name: 63 (节点名称)
network.host: 192.168.1.5 (绑定的IP地址)
http.port: 9200 (端口号默认9200)
一些Linux环境需要修改 ES/bin/elasticsearch 文件增加
export JAVA_HOME=JDK路径
启动 ES/bin/elasticsearch或者elasticsearch.bat 即可启动
然后访问 http://localhost/IP:9200 可查看是否正常运行

Kibana/config/kibana.yml
elasticsearch.url: "http://192.168.1.5:9200" 指定ES地址
执行Kibana/bin/kibana 或者 kibana.bat启动
查看 http://localhost:5601 是否正常启动

ElasticSearch 天生就很好的支持分布式,如果环境允许可以多使用几台负载。

为了方便理解把ES中的一些概念和MySQL进行对比
ES index(索引) type(类型) document(文档) field(字段)
MySQL database table row column

社工库搭建
以上工作准备完成之后,就该进入搭建的阶段了.首先确定有哪些列名存在ES中，我自己存了10列，给大家做个参考.
nickname(昵称)、password(密码)、email(邮箱)、qq(QQ号)、telno(手机号码)、idno(身份证号码)、 realname(真实姓名)、address(家庭住址)、salt(盐值)、from(数据来源)。相对来说我这样划分的还是蛮详细的。但是在用 Logstash写入ES的过程当中就比较费时了。其实如果想偷懒，完全可以把现有的数据只作为一个field写入，也是可以查询出来的。但是这样会比较乱，看着很不舒服。
我现在的主要做法是对一些现有的CSV文件,使用脚本进行清洗，洗成我规定的这些字段的格式。如果是.sql文件，则直接丢进mysql,然后再导出 csv文件。也就是说不同的网站数据库最终全部是csv文件，并且是格式相同的csv。有字段不存在的则使用空字符替代。这样的话,可以在不更改 logstash配置文件的情况下直接导入ES，也方便进行迁移。
配置logstash 文件(test.conf)

然后在logstash bin目录下面执行
Logstash.bat -f test.conf
就可以看到如下图:

正在往ES中写入数据。
在重复测试时，请注意要删除home目录下的sincedb文件。我提供了一段python代码来进行这些操作。

以上代码主要是用来删除创建的索引中的数据并且删除一些临时文件.
数据写完之后可以查看
http://ip地址:9200/_cat/indices?v
来查看索引的信息
登录 Kibana
http://localhost:5601/
点击settings --- index patterns Add new --输入你创建的index名称,点击create完成.
然后可以在Discover中进行搜索。

也可以指定字段名进行搜索例如：telno:13588888888.该语法为lucene 语法.
Have fun!!!