在一些高强度的安全防护工作里，对Web日志进行审计和排查是一项非常重要且繁琐的任务。我们需要快速地从海量的日志数据里找出可能存在的恶意请求，还要对各种日志信息进行统计分析，以便及时发现潜在的安全威胁。之前我用的一些工具，要么操作复杂，要么功能不够强大，处理效率很低。直到我发现了analog这款开源网络安全工具，这是一款在命令行下使用的Web日志审计工具，可以在终端上快速完成Web日志的审计和排查工作。
它的功能很实用，有日志审计功能，能帮我快速定位到可能有问题的日志记录。统计功能也不错，还能把统计结果以图形化的形式展示在终端上，这样数据看起来就直观多了，不用再对着一堆数字干瞪眼。更厉害的是，它还能用机器学习来识别恶意请求，大大提高了我发现潜在安全威胁的效率。
安装和使用也很方便，安装文档就在这个链接里：https://analog.testzero-wz.com/%E5%AE%89%E8%A3%85.html 。它使用了一些很知名的开源库和组件，像scikit-learn这个python下的机器学习库，能让工具的机器学习能力更强；colorama能让终端里的文本颜色更丰富，看起来更清晰；ipip-ipdb可以进行IP定位查询，方便我追踪访问来源。对了，它要求Python版本在3.6以上，数据库存储日志的话可以选mysql，不过这是可选的。
想要获取工具的小伙伴可以直接拉至文章末尾
我们来提取并讨论上述工具描述中涉及的网络安全关键技术点：
- 在护网行动中，无线AP常成为攻击入口。例如某次重保演练中，我们检测到大量钓鱼Wi-Fi尝试劫持内网流量。WPA3协议和AES-256加密（如7 ()所述）成为关键防御手段。通过强制终端使用WPA3企业版配合802.1X认证，结合证书双向验证，成功阻断中间人攻击。教训：传统WEP/WPA协议因漏洞频发（7 ()统计超4000个漏洞）已不可用，企业级场景必须升级加密标准。
-
去年红蓝对抗时，攻击者通过Web漏洞横向移动，但analog日志工具（4 ()）的机器学习模块从TB级日志中识别出异常请求模式：攻击者在探测API时使用非常规参数组合（如/api?id=1' union select 1,2,3--）。其优势在于：终端图形化展示请求热力图，快速定位恶意IP集群。
3、模糊测试（Fuzzing）：漏洞挖掘的"探雷器"：- 开发某金融APP时，我们用Fuzz工具（8 ()）对API接口做压力测试：输入畸形数据（超长字符串、格式错乱JSON）触发边界溢出，使用AFL（American Fuzzy Lop）覆盖代码分支路径。
- 某次勒索病毒事件中，WIDS系统（7 ()）通过三重机制止损：流量基线建模：检测出C&C服务器通信的异常心跳包频率；协议深度解析：识别加密流量中隐藏的PowerShell恶意指令。
- 近期某供应链攻击暴露密码重用风险。我们实施动态令牌+生物识别方案：关键系统启用FIDO2硬件密钥替代短信验证码；VPN登录要求证书+手机APP动态码双因子。
下载链接
https://github.com/hoogoog/Seclog
声明：该公众号大部分文章来自作者日常学习笔记，也有部分文章是经过作者授权和其他公众号白名单转载，未经授权，严禁转载，如需转载，联系开白名单。
请勿利用文章内的相关技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与本公众号无关。
