Vuls批量部署监控工具：Grafana仪表盘与Prometheus指标-优快云博客

Vuls批量部署监控工具：Grafana仪表盘与Prometheus指标

【免费下载链接】vuls Agent-less vulnerability scanner for Linux, FreeBSD, Container, WordPress, Programming language libraries, Network devices 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vu/vuls

引言：解决Vuls监控难题

你是否在管理多个服务器时，苦于无法实时掌握漏洞扫描状态？是否希望有一个直观的界面来展示Vuls的扫描结果和系统健康状况？本文将详细介绍如何利用Prometheus和Grafana为Vuls构建强大的监控系统，让你轻松实现批量服务器的漏洞监控与可视化。

读完本文后，你将能够：

理解Vuls与Prometheus、Grafana的集成原理
配置Vuls以导出监控指标
搭建Prometheus收集Vuls数据
创建自定义Grafana仪表盘展示关键指标
实现漏洞告警和通知机制

Vuls监控架构概述

Vuls作为一款无代理漏洞扫描工具，能够检测Linux、FreeBSD、容器、WordPress等多种环境的漏洞。为了实现对Vuls自身运行状态和扫描结果的监控，我们可以通过以下架构实现：

mermaid

Vuls指标导出

Vuls通过内部机制收集各类扫描指标，包括扫描时长、漏洞数量、风险等级等。这些指标可以通过自定义 exporter 导出给Prometheus。

Prometheus数据收集

Prometheus作为开源的监控和警报工具包，负责定期从Vuls收集指标数据并存储。

Grafana可视化展示

Grafana提供丰富的图表和仪表盘功能，将Prometheus收集的数据以直观的方式展示出来，帮助管理员快速了解系统状态。

Vuls指标类型与定义

Vuls可以导出多种类型的指标，帮助管理员全面了解扫描情况和系统漏洞状态。主要指标包括：

扫描性能指标

vuls_scan_duration_seconds: 扫描持续时间
vuls_scanned_hosts_total: 已扫描主机总数
vuls_scan_errors_total: 扫描错误数量

漏洞统计指标

Vuls使用CVSS（Common Vulnerability Scoring System，通用漏洞评分系统）来评估漏洞的严重程度。相关指标包括：

vuls_vulnerabilities_total{severity="critical"}: 严重漏洞数量
vuls_vulnerabilities_total{severity="high"}: 高风险漏洞数量
vuls_vulnerabilities_total{severity="medium"}: 中危漏洞数量
vuls_vulnerabilities_total{severity="low"}: 低危漏洞数量

这些CVSS评分标准来自NVD漏洞指标系统，为漏洞评估提供了行业认可的标准。

系统健康指标

vuls_database_sync_time_seconds: 数据库同步时间
vuls_last_scan_success: 上次扫描是否成功（1为成功，0为失败）

Prometheus配置与部署

安装Prometheus

首先，从Prometheus官方网站下载适合你系统的安装包，然后解压并安装：

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.45.0/prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz prometheus-*.tar.gz
cd prometheus-*

配置Prometheus监控Vuls

编辑Prometheus配置文件prometheus.yml，添加Vuls指标收集配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'vuls'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9273']  # Vuls exporter监听地址
    scrape_interval: 5m  # 每5分钟收集一次数据

启动Prometheus

./prometheus --config.file=prometheus.yml

Grafana仪表盘配置

安装Grafana

根据你的操作系统，按照Grafana官方文档安装Grafana：

# Ubuntu/Debian示例
sudo apt-get install -y adduser libfontconfig1
wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise_10.1.1_amd64.deb
sudo dpkg -i grafana-enterprise_10.1.1_amd64.deb
sudo systemctl start grafana-server
sudo systemctl enable grafana-server

添加Prometheus数据源

打开Grafana网页界面（默认地址：http://localhost:3000）
使用默认账号admin/admin登录
导航到Configuration > Data Sources
点击Add data source，选择Prometheus
设置URL为Prometheus服务器地址（默认：http://localhost:9090）
点击Save & Test验证连接

导入Vuls监控仪表盘

导航到Create > Import
输入仪表盘ID（可从Grafana Labs官网获取Vuls相关仪表盘）
选择刚刚添加的Prometheus数据源
点击Import完成导入

Vuls指标导出实现

虽然Vuls官方目前没有直接提供Prometheus导出功能，但我们可以通过自定义脚本来实现指标导出。以下是一个简单的Python脚本示例，用于导出Vuls扫描结果指标：

import prometheus_client
from prometheus_client import Gauge
import json
import time
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer

# 定义指标
VULNS_TOTAL = Gauge('vuls_vulnerabilities_total', 'Total number of vulnerabilities', ['severity'])
SCAN_DURATION = Gauge('vuls_scan_duration_seconds', 'Duration of last scan')

class SimpleHTTPRequestHandler(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        if self.path == '/metrics':
            # 解析Vuls JSON报告
            with open('/path/to/vuls/report.json') as f:
                report = json.load(f)
            
            # 更新指标
            VULNS_TOTAL.labels(severity='critical').set(report['summary']['critical'])
            VULNS_TOTAL.labels(severity='high').set(report['summary']['high'])
            VULNS_TOTAL.labels(severity='medium').set(report['summary']['medium'])
            VULNS_TOTAL.labels(severity='low').set(report['summary']['low'])
            
            # 设置响应
            self.send_response(200)
            self.end_headers()
            self.wfile.write(prometheus_client.generate_latest())
        else:
            self.send_response(404)
            self.end_headers()

if __name__ == '__main__':
    server_address = ('', 9273)
    httpd = HTTPServer(server_address, SimpleHTTPRequestHandler)
    httpd.serve_forever()

关键指标可视化示例

漏洞严重程度分布

使用饼图展示不同严重程度的漏洞占比：

mermaid

扫描时长趋势

使用折线图展示最近30次扫描的时长变化：

mermaid

按主机漏洞数量分布

使用柱状图展示各主机的漏洞数量：

mermaid

告警配置与通知

Prometheus告警规则

编辑Prometheus配置文件，添加以下告警规则：

rule_files:
  - "alert.rules.yml"

创建alert.rules.yml文件：

groups:
- name: vuls_alerts
  rules:
  - alert: HighVulnerabilityCount
    expr: vuls_vulnerabilities_total{severity="high"} > 10
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High vulnerability count detected"
      description: "Vuls has detected more than 10 high severity vulnerabilities"
  
  - alert: ScanFailure
    expr: vuls_last_scan_success == 0
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Vuls scan failed"
      description: "Vuls scan has failed and not recovered for 10 minutes"

Grafana通知配置

在Grafana中导航到Alerting > Notification channels
点击Add channel
配置通知方式（如Email、Slack、PagerDuty等）
保存配置并测试通知

总结与最佳实践

通过本文介绍的方法，你已经了解如何使用Prometheus和Grafana为Vuls构建监控系统。以下是一些最佳实践建议：

定期更新仪表盘：随着Vuls版本更新，及时调整指标和仪表盘。
优化扫描频率：根据系统重要性和变更频率调整扫描间隔。
设置合理告警阈值：避免过多误报，确保告警真正有价值。
数据保留策略：根据存储容量和需求设置Prometheus数据保留时间。
多维度监控：结合系统资源监控，全面了解Vuls运行状态。

未来，随着Vuls的不断发展，我们期待官方能够提供原生的Prometheus指标导出功能，进一步简化监控配置流程。同时，可以探索更高级的可视化和分析方法，如漏洞趋势预测、风险评估模型等，为系统安全提供更全面的保障。

参考资料

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考