如今单身的我，现在有大把的时间来修炼我的技术，就像圈内的小伙伴们说：「要女朋友有什么用？这不是影响我写代码吗？」希望我未来能达到「重剑无锋，大巧不工」的境界。
下面就给大家分享一下我关于一款功能非常强大的 LogParse 的理解以及如果被黑客入侵如何进行调查取证。
一、调查取证面临的问题
Windows 下每个工作站、Domain Controller 等都有 安全、应用程序和系统日志。最重要的是它们包含了所有有价值的安全信息和系统信息，并且会产生 IIS 日志、Exchange Server（电邮服务组件)、MSSQL Server Log 等，由于这些日志的格式和结构的参差不齐，那如何对它们进行高效的调查取证分析呢？LogParse 横空出世，解决了这一问题。
二、LogParse 概述
这点英文我就不翻译了吧？！呃呃
三、LogParser 结构
组成部分有：输入处理器、数据引擎、输出处理器
1>输入处理器: 支持本地的日志格式 eg:IIS 日志和 windows 日志 (.evt) 文件。LogParser 还可以读取逗号分隔 (.CSV) 文件、ODBC 数据库文件、通过回车划分的文本文件；输入处理器把每个日志类型转换成统一格式，这样 LogParser 数据引擎就能够像一个数据库处理表格那样处理日志文件。
2>数据引擎： 在数据引擎处理输入数据并且产生一个结果以后，输出处理器接受并且格式化该结果，并输入到一个表中
3>输出处理器: 与输入处理器一样，支持许多文件格式，因此你可以任意格式化输出表—>从纯文本文件到 SQL 数据库，再到 XML 文件，so LogParser 就具有了适合各种各样的日志分类输出功能。
我用 XMIND 给大家整理一下吧，大体的架构就是这样的
四、Windows 登录类型
四、Windows 登录类型 五、LogParse 分析语法
五、LogParse 分析语法1>显示方式
-i:EVT 是指定分析的日志，也可分析 CSV 、IISW3C 等日志格式。
2>筛选语句
LogParse 直接 SQL 语句，关于详细的 SQL 可在 CHM 查看。结合分组、提取语句就可以统计出源 IP，时间，用户名；只需要取出关键列进行判断或者比对，就可以从庞大的 windows 安全日志中提取出安全事件发生后想要关联的信息。
Output:
分组别名显示:
Output:
按年月日筛选
使用 timestamp(‘年-月-日’, ‘yyyy-MM-dd’) 方法
按时间筛选
按照事件 ID 分析
4624 是登录成功的 ID 信息，指定某个关键列中的事件 ID 显示出结果
六、Analysis log of Windows
1>Security Log
筛选出登录成功的事件（4624）中的登录时间、用户名、登录类型、进程名、源 IP。
Focus on:
核查管理员登陆时间段是否为正常时间
木马运行时间是否和管理员登陆时间对应
Code:
2>System Log
Focus on:时间段
服务名、服务路径查询
Code:
3> Application Log
Focus on:程序运行时间
4>分析 IIS 日志
统计 IIS 日志 404 错误的页面
Logparser.exe "SELECT distinct count(*) as Times,cs-host as Host,cs-uri-stem as
PageUrl into 'D:\Loginfo\IISLog\error\20100428.log.txt' FROM
D:\Loginfo\IISLog\100428.log where sc-status=404 Group by Host,PageUrl order by
Times desc" -o:tsv
5>分析自定义的日志
LogParser.exe "select distinct Host, Uid,SessionId, CASE STRLEN(TRIM(AccountId))
WHEN NULL THEN 0 ELSE 1 END as IsLogin into C:\****.txt from
'D:\Loginfo\LogInfo_1004280930.log' where Host >''" -i:TSV -fixedSep:ON
-iHeaderFile D:\Loginfo\PVLogHeadFile\PVLogHeadFile.txt -o:tsv -fileMode:0
-fileMode:0，为 0 表示追加，为 1 表示覆盖原文件
6>用 LogParser 导数据到数据库中
(1) 导入到远程数据库存在的表中
LogParser.exe "SELECT * FROM 'D:\LogInfo\LogInfo_1001032230.log' TO dbo.[table]"
-o:SQL -server:[server] -driver:"SQL Server" -database:[database]
-username:[username] -password:[password] -i:tsv
(2) 导入到本机数据库存在的表中
LogParser.exe "select * into [database].dbo.[table] from
'D:\LogInfo\LogInfo_1001032230.log'" -o:sql -database:[dtabase] -i:tsv
-iCodepage:65001
(3) 导入并创建表
LogParser.exe "SELECT * FROM 'D:\LogInfo\LogInfo_1001032230.log' TO dbo.[table]"
-o:SQL -server:[server] -driver:"SQL Server" -database:[database]
-username:[username] -password:[password] -i:tsv -createtable:ON
Note:
(1) 对于已存在的表，需要在前面预留两个字段，LogParser 导入的时候，会把文件名和行号也导入到表中
(2) 字段类型，对于已存在的表，里面设置的字段类型必须与要导入的日志文件的类型一一匹配，否则会导入失败，对于创建表的情况，如果需要导入的字段中包含长整型，则导入后的数据也是不对的，创建的表为 int 型，因此建议是手动建表。
7>C# 调用 LogParser COM
假设某网站有一模块，被调用成功或失败都会记一笔日志到文本文件中，这样做的目的是需要实时监控失败率。
Note:日志是以一定的格式记录的，第一列表示。时间，第二列为 描述，包含调用参数，调用是否成功等信息
using System;
using LogQuery = MSUtil.LogQueryClass;
using LogRecordSet = MSUtil.ILogRecordset;
using TsvInputFormat = MSUtil.COMTSVInputContextClass;
using System.Windows.Forms;
class LogParserUtil
{
/* / <summary> */
/* / 计算失败率 */
/* / </summary> */
public double GetFailureRate( string headerFile, string logPath )
{
double failureRate = 1;
LogQuery oLogQuery = new LogQuery();
TsvInputFormat oTsvInputFormat = new TsvInputFormat();
oTsvInputFormat.iHeaderFile = headerFile;
LogRecordSet oRecordSet;
double totalQty = 0;
double successQty = 0;
string query = string.Empty;
try
{
#region 所有的条数--Log 中包含「reccode=」的行数
query = @ "select count(*) as qty from '" + logPath + "' where loginfo
like '%reccode=%'";
oRecordSet = oLogQuery.Execute( query, oTsvInputFormat );
if ( !oRecordSet.atEnd() )
{
totalQty = (int) oRecordSet.getRecord().getValue( "qty" );
}
oRecordSet.close();
#endregion
#region 成功的条数--Log 中包含「reccode=0,」的行数
query = @ "select count(*) as qty from '" + logPath + "' where loginfo
like '%reccode=0,%'";
oRecordSet = oLogQuery.Execute( query, oTsvInputFormat );
if ( !oRecordSet.atEnd() )
{
successQty = (int) oRecordSet.getRecord().getValue( "qty" );
}
oRecordSet.close();
#endregion
if ( totalQty > 0 && totalQty >= successQty )
{
failureRate = Math.Round( (1 - successQty / totalQty) * 100, 2 );
}
}
catch ( Exception ex )
{
MessageBox.Show( ex.ToString() );
}
return(failureRate);
}
/* / <summary> */
/* / 计算调用平均时间 */
/* / </summary> */
public double GetAvgLockSec( string headerFile, string logPath )
{
double avgLockSec = 0;
LogQuery oLogQuery = new LogQuery();
TsvInputFormat oTsvInputFormat = new TsvInputFormat();
oTsvInputFormat.iHeaderFile = headerFile;
try
{
string query = "select
AVG(TO_REAL(EXTRACT_VALUE(EXTRACT_TOKEN(SUBSTR(loginfo,INDEX_OF(loginfo,'lockse
c=')),0,' '),'locksec'))) as avglocksec from '" + logPath + "' where loginfo like
'%locksec=%'";
LogRecordSet oRecordSet = oRecordSet = oLogQuery.Execute( query,
oTsvInputFormat );
if ( !oRecordSet.atEnd() )
{
double item = 0;
if ( !oRecordSet.getRecord().isNull( 0 ) )
{
item =
double.Parse( oRecordSet.getRecord().getValue( 0 ).ToString() );
}
avgLockSec = Math.Round( item, 2 );
}
oRecordSet.close();
}
catch ( Exception ex )
{
MessageBox.Show( ex.ToString() );
}
return(avgLockSec);
}
} 七、被黑分析思路
1 Focus on
1>入侵事件段
2>IP（外网 IP—>攻击者 IP、监控—>有被远控的内网 IP）
3>查看登录成功类型、尝试登录类型
4>net user 查看是否添加新的用户
5>进程和资源分析
Note:假如资源消耗很大，极有可能被植入挖矿程序。
6>开放端口分析 建议关闭 135、139、445、等端口
2 辅助分析
1>当已经发现 Webshell、远控木马的创建时间
2>然后搜索注册表信息，通过注册表信息获取注册表 键值 创建时间和同时创建的文件
3>结合文件创建的时间、注册表键值创建时间找出的新文件时间。整合分析系统日志，将整个行为关联起来，进行精确取证
4>利用 Volatility 进行内存取证，分析入侵攻击痕迹，包括网络连接、进程、服务、驱动模块、DLL、handles、检测进程注入、检测 Meterpreter、cmd 历史命令、IE 浏览器历史记录、启动项、用户、shimcache、userassist、部分 rootkit 隐藏文件、cmdliner 等。
5>列出了当前活动的登录会话 (如果指定-p 选项，则列出每个会话中运行的进程)
*本文原创作者：星光111，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载
来源：freebuf.com 2019-05-17 15:00:55 by: 星空111
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