Hogyan építsünk biztonságos adatcsatornákat nyílt forráskódú eszközökkel?

Az adatfeldolgozási rendszerek biztonságának kiépítése elengedhetetlen a kibervédelemben. A legmodernebb eszközök és megoldások használatával a rendszerek nemcsak a napi műveletek során biztosítják az adatvédelmet, hanem képesek a támadások azonnali detektálására és megelőzésére is. A biztonságos adatcsatornák felépítése különösen fontos a fenyegetések és támadások ellen, amelyek egyre inkább összetettebbé válnak. A szabadon elérhető eszközök révén a cégek gyorsan és költséghatékonyan építhetnek robusztus biztonsági infrastruktúrát, miközben fenntartják a rendszerek hatékonyságát.

A biztonságos adatcsatornák kiépítése érdekében elsődleges feladat az adatgyűjtés és -feldolgozás hatékony megoldása. Az adatok megfelelő rögzítése és szinkronizálása elengedhetetlen a megfelelő biztonsági elemzésekhez és fenyegetésdetektáláshoz. Ebben a kontextusban különösen fontos, hogy az adatforrások kezelését automatizáljuk, így minimalizálva az emberi hibák lehetőségét. Az eszközök és szoftverek, mint például a Syslog, az ELK Stack, vagy az Ansible használata, mind hozzájárulhatnak ahhoz, hogy a rendszer hatékonyabban reagáljon a potenciális fenyegetésekre, miközben csökkenthetjük a túlzott adminisztrációt és a bonyolult beállításokat.

A hálózati titkosítás az egyik legfontosabb védelmi vonal, hiszen az adatok titkosítása garantálja, hogy a hálózaton keresztül áramló érzékeny információk nem kerülnek illetéktelen kezekbe. A titkosítási algoritmusok és protokollok alkalmazása a hálózati és végponti adatforgalomban egyaránt alapvető a biztonság megteremtésében. Az olyan nyílt forráskódú megoldások, mint az OpenSSL és a TLS/SSL protokollok, segítenek a hálózati kommunikáció titkosításában, miközben biztosítják a rendszer integritását és a hitelesítést.

A források és konfigurációk kezelése szintén kulcsszerepet játszik a biztonsági rendszerek hatékonyságában. Az automatizálás lehetővé teszi a konfigurációk gyors és hibamentes alkalmazását, és biztosítja, hogy minden rendszerkomponens megfeleljen a legújabb biztonsági előírásoknak. Az eszközök, mint például az Ansible, egyszerűsítik a konfigurációs feladatokat, miközben csökkentik a manuális beavatkozások szükségességét, így minimalizálva a hibák és biztonsági rések előfordulásának kockázatát.

A naplózási és adatgyűjtési technológiák az adatcsatornák biztonságos működtetésében szintén meghatározó szerepet játszanak. A rendszeres naplózások és az események folyamatos monitorozása lehetővé teszi a fenyegetések azonnali észlelését, és alapot ad a jövőbeli támadások megelőzéséhez. A naplók megfelelő feldolgozása és tárolása segíti a szakembereket a potenciális veszélyek gyors felderítésében és az intézkedések hatékony alkalmazásában.

A biztonságos adatcsatornák folyamatos karbantartása és optimalizálása nélkülözhetetlen ahhoz, hogy a vállalatok és szervezetek megőrizzék rendszereik megbízhatóságát és védelmét. Ehhez elengedhetetlen, hogy folyamatosan frissítsük és fejlesszük a használt eszközöket, figyelembe véve az új kibertámadási formákat és a fejlődő fenyegetéseket. A megfelelő monitoring és a rendszeres auditálás biztosítja, hogy a rendszerek mindig a legújabb védelmi normáknak feleljenek meg, és hatékonyan védekezzenek a legújabb támadások ellen.

Fontos, hogy az adatok biztonságos kezelése mellett a cégek figyeljenek a rendszer védelmére is. A különböző eszközök és megoldások alkalmazása, mint a felhő alapú adatkezelés, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás segítségével, tovább növelhetik a rendszerek hatékonyságát és biztonságát. A fenyegetések egyre összetettebbek, és ezért az automatizált válaszadási mechanizmusok elengedhetetlenek a sikeres védekezéshez.

Hogyan használd a Filebeat feldolgozóit a naplóadatok kezelésére és formázására?

A Filebeat lehetőséget biztosít arra, hogy különféle feltételek és operátorok alapján szűrjük, módosítsuk vagy eltávolítsuk az adatokat a feldolgozás során. Ez a rugalmasság különösen hasznos lehet, amikor logikus döntéseket kell hozni a naplóadatok feldolgozásának feltételeiről. A következő példában a Filebeat egy egyszerű, de hatékony módot kínál a naplóbejegyzések időbélyegének feldolgozására, amelyeket először JavaScript kód használatával alakítunk át, majd egy időbélyeg feldolgozóval rendeljük hozzá a megfelelő időformátumot.

A Filebeat számos feltételes operátort biztosít, amelyek lehetővé teszik a komplex logikai kifejezések használatát. Az equals, and, or, contains, regexp és egyéb operátorok segítségével szűrhetjük a kívánt adatokat. Ezek az operátorok segítenek például annak ellenőrzésében, hogy egy mező létezik-e, hogy egy string egy másik stringet tartalmaz, vagy hogy egy IP-cím egy adott hálózatban található-e.

Az alábbiakban egy példát mutatunk be arra, hogyan használhatók a feltételes operátorok a Filebeat feldolgozóiban, hogy az adatokat a kívánt módon alakítsuk át.

yaml
Copy code
- script:
    lang: javascript
    source: >
      function process(event) {
          var t = event.Get("processed.timestamp");
          var front = t.slice(0, 23);
          var back = t.slice(29);
          var combined = front + back;
          event.Put("processed.timestamp_fixed", combined);
      }
  when:
    has_fields: ["processed.timestamp"]

Egy másik fontos művelet, amelyet a Filebeat segítségével végrehajthatunk, a nem kívánt adatok eltávolítása. A drop_fields feldolgozó használatával eltávolíthatunk olyan mezőket, amelyek nem szükségesek a további feldolgozáshoz vagy tároláshoz. Ehhez az alábbi konfigurációs példát alkalmazhatjuk:

yaml
Copy code
processors:

  - drop_fields:
      fields: ["ecs", "agent.ephemeral_id"]
    when:
      or:
        - contains:
            log.file.path: "/home/j/example-logs/"
        - equals:
            input.type: "syslog"
        - contains:
            tags: "from-kafka"

Ebben az esetben a drop_fields feldolgozó azokat a mezőket távolítja el, amelyek a ecs és agent.ephemeral_id mezők, ha a napló fájl elérési útja tartalmazza a megadott mintát, vagy ha a napló input.type értéke syslog, illetve ha a tags mező értéke tartalmazza a from-kafka értéket. Az ilyen típusú adateltávolítás segít csökkenteni a felesleges adatokat a tárolás során, valamint csökkenti a hálózati sávszélesség terhelését is.

A Filebeat valódi ereje azonban a moduljaiban rejlik. Számos előre konfigurált modul áll rendelkezésre, amelyek lehetővé teszik a különféle naplók automatikus feldolgozását és ECS (Elastic Common Schema) formátumban történő átalakítását. Például a Zeek, amely egy népszerű hálózati forgalomelemző eszköz, képes a hálózati események naplóit JSON formátumban rögzíteni. A Filebeat Zeek modulja pedig képes ezeket a naplókat ECS formátumra alakítani.

A Zeek modul aktiválása után az alábbi módon konfigurálhatjuk a szükséges naplók beolvasását:

yaml
Copy code
- module: zeek
  capture_loss:
    enabled: true
    var.paths: ["/opt/zeek/spool/zeek/capture_loss.log"]
  connection:
    enabled: true
    var.paths: ["/opt/zeek/spool/zeek/conn.log"]

Ez a konfiguráció a Zeek által rögzített különböző típusú naplókat olvassa be, és automatikusan ECS formátumra alakítja őket, hogy azokat az Elastic Stack-ban felhasználhassuk.

A Filebeat és moduljai tehát lehetőséget adnak arra, hogy rugalmasan és hatékonyan dolgozzunk fel különböző típusú naplóadatokat, miközben minimalizáljuk a felesleges információk tárolását és továbbítását.

Hogyan működnek a Redis csatornák és listák a Logstash rendszerében?

A Logstash a Redis három módját támogatja: lista, csatorna és több csatorna. A lista üzemmódja hasonlóan működik, mint a Kafka témája: az adatok egy sorba kerülnek, ahol RAM-ban tárolódnak, amíg el nem fogyasztják őket, vagy le nem járnak. A csatornák olyanok, mint egy rádióadás: az adatokat egy csatornára küldjük, és azokat azonnal továbbítjuk a világba, függetlenül attól, hogy hallgatja-e valaki. Végül pedig a csatornákhoz való kapcsolódást a * karakter segítségével lehet egyszerűsíteni, ami lehetővé teszi több csatorna egyszerre történő figyelését. Például, ha a *beat kulcsszót használjuk, minden, a Beatshez kapcsolódó adatot figyelhetünk. A Redis használatáról részletesebben a 13. fejezetben lesz szó.

A Logstash Redis-szal való TLS használatának támogatása jelenleg hibás. A probléma megkerülésére olyan titkosított alagutak használata javasolt, mint az SSH vagy Stunnel, amelyek biztonságosan kapcsolják össze a Logstash szervereket a Redis-szal. A Redis alapértelmezés szerint a localhost TCP 6379-es portján figyel, ezért SSH alagút segítségével csatlakozhatunk a távoli, csak helyi szolgáltatásokhoz. Ehhez a következő parancsot kell végrehajtani a Logstash-t futtató gépen:

bash
Copy code
$ ssh -N -L 6379:127.0.0.1:6379 -l j 192.168.8.138

Ez a parancs nem küld parancsokat (-N), és csak a helyi portokat továbbítja a távoli szerverre (-L), lehetővé téve számunkra a kapcsolat kezdeményezését. Az első 6379 a Logstash oldalán használt port, amely a Redis-hoz való csatlakozást biztosítja. A 127.0.0.1 IP-cím arra utal, hogy az SSH alagút csak a helyi szolgáltatásokat fogja elérni a távoli oldalon. Az utolsó 6379 a távoli port, amelyhez csatlakozni kívánunk.

A következő kódmintában két Redis-bemenet található: egy csatornára és egy listára. Az alábbi konfigurációval a két bemenet különböző Redis kulcsokra csatlakozik:

plaintext
Copy code
input {

    redis {
        id => "redis-channel-input"
        host => "localhost"
        port => 6379
        password => ""
        data_type => "channel"
        key => "mychannel"
    }
    redis {
        id => "redis-list-input"
        host => "localhost"
        port => 6379
        password => ""
        data_type => "list"
        key => "mylist"
    }
}

A bemenetek azonosítóinak használata különösen hasznos ebben az esetben, mivel ezek segítségével pontosan azonosíthatók a problémák, ha azok felmerülnek. A két bemenet a localhoston található 6379-es portot használja, amely az SSH alagúton keresztül kapcsolódik a távoli Redis szerverhez. A Redis erős, véletlenszerű jelszót használ a kapcsolatok hitelesítésére, és mindkét bemenet ezt a jelszót adja meg a csatlakozás során.

A kimenet ugyanazokat az adatbázis típusokat támogatja, mint a bemenetek, de itt lehetőség van a lista módban történő adatok batch feldolgozására. Fontos, hogy a Redis minden adatot a memóriában tárol, ami memóriaigényes lehet. Ha nagy mennyiségű adatot továbbítunk, nem biztos, hogy szükség van minden mező küldésére. A feldolgozási igények függvényében használhatunk szűrőket, hogy csökkentsük a memóriahasználatot, vagy elküldhetjük a nyers üzeneteket, amelyeket később a feldolgozó csővezetékekben dolgozunk fel.

Például a következő konfiguráció a "mylist2" nevű Redis listába küld adatokat, batch módban:

plaintext
Copy code
output {
    redis {
        id => "redis-list-output"
        host => "localhost"
        port => 6379
        password => ""
        data_type => "list"
        key => "mylist2"
        batch => true
        batch_events => 50
        batch_timeout => 5
    }
}

Ez a beállítás lehetővé teszi, hogy adatokat csoportosítva küldjünk a Redis listába, így 50 eseményt küldünk egyszerre, 5 másodperces időkorláttal, amely akkor is aktiválódik, ha még nincs 50 esemény.

Amikor az Amazon S3 és MinIO használatáról van szó, érdemes tisztában lenni azzal, hogy ezek az objektum tárolási megoldások alapvetően különböznek a Redis-tól. Az S3 tároló a felhőben található fájlokat kezeli, míg a MinIO egy ingyenes alternatívája, amely ugyanazokat az API-kat kínálja, mint az S3. A Logstash képes csatlakozni S3 tárolókhoz, és onnan letölteni a fájlokat, hogy azokat később szűrőkön és kimeneti plugineken keresztül továbbítja.

A Logstash képes a fájlokat különböző prefixek alapján szkennelni, és csak azokat a fájlokat dolgozza fel, amelyek megfelelnek a megadott mintának. Fontos megemlíteni, hogy az S3 és MinIO közötti különbségek figyelembevételével nem minden funkció áll rendelkezésre az utóbbi rendszerben, például a fájlok biztonsági mentése és törlése csak az S3-ban működik megfelelően.

Hogyan dolgozzunk fel és gazdagítsuk az adatokat Logstash segítségével?

A Logstash használata az adatok feldolgozására és gazdagítására rendkívül hatékony módszert kínál, különösen a szöveges naplóbejegyzések, például a syslog üzenetek esetében. A szűrők és a különböző feldolgozási lépések alkalmazásával az adatokat könnyedén strukturálhatjuk és új információkkal gazdagíthatjuk. Az alábbiakban bemutatott lépések segítségével a syslog üzeneteket könnyedén feldolgozhatjuk, majd ezeket az adatokat a szükséges formában tárolhatjuk vagy továbbíthatjuk.

rust
Copy code
<191>Jan 19 17:22:43 ServerThree MyApp[45788]: UDP DNS 192.168.8.138 36728 -> 8.8.8.8 53

Ebben az esetben a grok szűrővel kinyerhetjük a következő információkat: a hálózati protokollt (DNS), az IP-címeket, a portokat és a timestamp-et. A következő grok kifejezés például képes ezt a logot megfelelő mezőkre bontani:

plaintext
Copy code
filter {

   grok {
     match => { "message" => "<%{INT:syslog_priority}>%{SYSLOGTIMESTAMP:syslog_timestamp} %{HOSTNAME:host} %{DATA:process}[%{POSINT:pid}]: %{WORD:protocol} %{WORD:network} %{IP:source_ip} %{POSINT:source_port} -> %{IP:destination_ip} %{POSINT:destination_port}" }
   }
}

A fenti kifejezés alkalmazásával a syslog üzenet szétválasztható, és a kívánt mezők (host, process, protocol, source_ip, stb.) elkülöníthetők. Az ilyen típusú adatfeldolgozás különösen hasznos lehet, ha különböző forrásokból származó adatokat kell egyesíteni és strukturálni.

plaintext
Copy code
filter {
   mutate {
     strip => [ "[message]" ]
   }
}

Ez a lépés biztosítja, hogy a későbbi feldolgozási lépések során ne legyenek fölösleges karakterek az üzenetekben.

plaintext
Copy code
DNS 192.168.8.138 36728 -> 8.8.8.8 53

A dissect szűrő segítségével a következő módon kinyerhetjük a különböző mezőket:

plaintext
Copy code
filter {

   dissect {
     mapping => { "[message]" => "%{protocol} %{source_ip} %{source_port} -> %{destination_ip} %{destination_port}" }
   }
}

Ezzel az eljárással a syslog üzenet szétbontása gyorsan és hatékonyan végrehajtható. A dissect szűrő nem igényel reguláris kifejezéseket, és sokkal gyorsabb, mint a grok szűrő, de korlátozottabb funkcionalitást kínál, mivel nem támogatja az összetettebb mintaillesztéseket.

Miután az üzenet megfelelően ki lett bontva, és a szükséges mezők kinyerése megtörtént, a következő lépés a timestampek kezelése. Az adatokat gyakran más időzónában küldik, így fontos, hogy a helyes időzónát alkalmazzuk a timestampek feldolgozásakor. Erre a date szűrőt használhatjuk. Ha az esemény timestampje nincs megadva, akkor a Logstash a jelenlegi időt alkalmazza, de a régebbi fájlok feldolgozásakor vagy más időzónákból származó események esetén a pontos idő beállítása kulcsfontosságú.

A következő date szűrő például a Madridban található szerverek számára beállítja az időzónát:

plaintext
Copy code
filter {

   if [syslog_timestamp] {
     date {
       timezone => "Europe/Madrid"
       match => [ "[syslog_timestamp]", "MMM dd HH:mm:ss" ]
     }
   }
}

Ezzel biztosíthatjuk, hogy a helyes időzónát alkalmazzuk a feldolgozott timestampekhez. A match kulcs segít meghatározni az elvárt időformátumokat, és ezek alapján a Logstash a timestamp mezőt a megfelelő formátumban fogja kezelni.

Végül, ha az adatokat tovább kívánjuk gazdagítani, akkor különböző szűrőket alkalmazhatunk, mint például a cidr és translate szűrők. A cidr szűrő segítségével IP-címeket ellenőrizhetünk egy adott hálózati címek listáján, és ennek alapján címkézhetjük meg az eseményeket. A translate szűrő lehetővé teszi, hogy egy fájl vagy lista alapján további információkat adjunk az eseményekhez, például címkéket vagy mezőket.

Ezek az eljárások lehetővé teszik, hogy az adatokat ne csak nyers formában tároljuk, hanem gazdagítva, kontextussal ellátva továbbítsuk, például hálózati vagy geo-lokalizációs információkkal.

Hogyan automatizálhatjuk a TLS infrastruktúrát és hibaelhárítás az Ansible-ben?

A TLS infrastruktúra automatizálása az Ansible segítségével nagymértékben egyszerűsíti az operációs rendszerek és alkalmazások biztonsági tanúsítványainak kezelését. Az előző fejezetekben bemutattuk, hogyan hozzunk létre tanúsítványokat, konfiguráljunk tűzfalakat, töltsünk le fájlokat, és hogyan dolgozzunk API-kkal. Most pedig arra összpontosítunk, hogyan építhetjük fel és automatizálhatjuk a TLS infrastruktúrát, hogy minden új szerverhez automatikusan létrejöjjön a szükséges tanúsítvány.

A példában egy egyszerű playbookot használunk, amely tartalmazza a TLS tanúsítványok kibocsátásához szükséges feladatokat. Az egyszerűsítés érdekében készítsünk egy külön playbookot, amely csak a tls-cert-flex.yml feladatot tartalmazza, valamint egy új inventory-oneshot.yml fájlt, amely kizárólag azoknak a gépeknek a listáját tartalmazza, amelyekhez új tanúsítványokra van szükség. Ezután futtathatjuk a playbookot a megfelelő hostokkal, és így biztosíthatjuk, hogy ne kelljen minden alkalommal futtatni a teljes CA feladatokat.

Egy további gyakorlat lehet egy wildcard tanúsítvány létrehozása, amely egy adott domainhez tartozik. Ez különösen hasznos lehet akkor, ha több aldomainhez is ugyanazt a tanúsítványt szeretnénk használni, így egyszerűsítve a tanúsítványkezelést.

Hibaelhárítás és debug használata

Ahogy egyre összetettebbé válnak az Ansible playbookok, előfordulhat, hogy hibaelhárításra van szükségünk. Az Ansible alapértelmezett kimenete nem mindig tartalmaz elegendő információt a problémák megoldásához. Ekkor jön képbe a debug modul, amely lehetővé teszi, hogy nyomtatjuk ki a változók és a tények értékeit. A tényeket (facts) az Ansible minden egyes gép csatlakoztatása után gyűjti, és ezek Python szótár formájában elérhetők, például az ansible_facts['hostname'] kulcs segítségével.

A debug modul segítségével egyszerűen kinyomtathatjuk egy adott gép operációs rendszerének nevét, például a következő feladattal:

yaml
Copy code
- name: Print Facts - distribution
  debug:
    var: ansible_facts['distribution']

Ez a kód a playbook futtatása során kiírja az operációs rendszer nevét minden egyes gépre. Az alábbi kimenetet várhatjuk:

text
Copy code
TASK [Print Facts - distribution] ********************** 

ok: [kafka01] => { "ansible_facts['distribution'] }}": "RedHat" }
ok: [kafka02] => { "ansible_facts['distribution'] }}": "Rocky" }

A msg paraméter segítségével több változót is egyszerre megjeleníthetünk, például az alábbi módon:

yaml
Copy code
- name: Print Facts - hostname and distribution
  debug:

    msg: "{{ ansible_facts['hostname'] }} - {{ ansible_facts['distribution'] }}"

Ezzel egyszerre tudjuk megjeleníteni a gép nevét és az operációs rendszerét.

A következő lépésben a local_action segítségével naplózhatjuk a gépek nevét és az operációs rendszert egy fájlba, hogy később könnyedén nyomon követhessük a változásokat. Ez hasznos lehet például a megfelelőségi szabályok vagy az auditálás szempontjából, amikor minden műveletet naplózni kell.

Git használata a konfigurációk mentésére

Miután az összes feladatot és playbookot elkészítettük, érdemes a Git verziókezelőt használni, hogy nyomon követhessük a módosításokat és a változásokat. Az ansible fájlokat hozzáadhatjuk a Git-hez, majd a git commit és git push parancsokkal elérhetjük, hogy a fájlok a távoli tárolóba is felkerüljenek. Fontos, hogy a titkos fájlokat, mint például a vars/vault.yml, hozzáadjuk a .gitignore fájlhoz, hogy elkerüljük a szenzitív információk véletlen feltöltését.

A következő lépésben célszerű figyelmet fordítani a git status használatára, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy minden fájl megfelelően van verziókezelve, és semmi nem marad figyelmen kívül.

Miért fontos a TLS infrastruktúra automatizálása?

A TLS tanúsítványok kezelésének automatizálása rendkívül fontos a biztonság szempontjából. A manuális tanúsítványkiadás és konfigurálás hosszú távon hiba lehetőségeket és biztonsági réseket eredményezhet. Az Ansible által kínált automatizálás lehetővé teszi, hogy minden gépen és minden szolgáltatásnál ugyanazokat a szabványokat és eljárásokat kövessük, így csökkentve a hibák lehetőségét és biztosítva a folyamatos megfelelést.

Az Ansible hibakeresési és naplózási lehetőségei különösen fontosak, amikor a rendszerben változtatásokat végzünk. A debug eszközök és a naplózási mechanizmusok lehetővé teszik, hogy részletesen megértsük, mi történik a rendszerben, és gyorsan reagáljunk a problémákra.

Caching és teljesítményoptimalizálás

A TLS infrastruktúra kezelésénél és a szerverek közötti kommunikációnál a cache-elés is kulcsszerepet játszik. A gyakran használt adatokat a gyorsítótárban tárolva jelentősen csökkenthetjük az adatok eléréséhez szükséges időt. A Redis és Memcached eszközök például rendkívül gyors memóriában tárolják az adatokat, és ezáltal lehetővé teszik a valós idejű feldolgozást. A Logstash és más adatfeldolgozó rendszerek képesek integrálni ezeket a gyorsítótárakat, így sokkal gyorsabbá válik a fenyegetés-intelligencia adatok ellenőrzése és elemzése.