WAF 日志分析实战：从拦截记录中挖掘潜在攻击趋势

WAF（Web 应用防火墙）作为 Web 应用的 “安全守门人”，会实时记录所有针对应用的访问请求与拦截行为，这些日志不仅是攻击事件的 “现场证据”，更是挖掘潜在攻击趋势、提前规避风险的核心数据。实战中，需通过 “日志标准化解析→关键维度提取→异常模式识别→趋势建模” 的流程，将零散的拦截记录转化为可落地的安全决策，具体操作逻辑与技巧如下：

一、先做 “日志清洗”：统一格式，提取核心字段

WAF 日志来源多样（如开源的 ModSecurity、商业的阿里云 WAF、AWS WAF 等），格式差异较大（JSON、CSV、自定义文本等），第一步需先完成 “标准化处理”，避免因字段混乱导致分析偏差。
必提核心字段（无论日志格式如何，需优先提取）：

• 基础访问信息：请求时间（timestamp）、客户端 IP（client_ip）、请求 URL（request_uri）、请求方法（method，如 GET/POST）、HTTP 状态码（status，拦截通常对应 403/406 等）；
• 攻击相关信息：拦截规则 ID（rule_id）、攻击类型（attack_type，如 SQL 注入、XSS、命令注入）、匹配的攻击载荷（payload，如' OR 1=1--）、受影响参数（param，如 username、id）；
• 上下文信息：用户代理（User-Agent，判断攻击工具 / 浏览器）、Referer（判断攻击来源页面）、响应时间（response_time，异常耗时可能关联恶意扫描）。

实战技巧：用 ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）或 Splunk 等工具自动化清洗 —— 通过 Logstash 的grok插件解析自定义文本日志，用mutate插件提取字段，最终将标准化数据存入 Elasticsearch，为后续分析奠定基础。

二、关键维度分析：从 “单条拦截” 到 “攻击特征聚合”