Browsing by Author "Lee, Yung-Feng"

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    提取日誌資料生成溯源圖
    (2025) 李永豐; Lee, Yung-Feng
    隨著資訊安全防護日益重要，系統日誌的分析扮演關鍵角色，能協助即時偵測異常行為與追蹤潛在攻擊路徑。本研究旨在透過 Auditbeat 蒐集 Linux 系統的審計日誌（Audit Log），並結合 Elasticsearch 與 Kibana 建立可視化分析環境，進一步使用 Python 與 Graphistry 建構 Provenance Graph（溯源圖），以圖形化方式揭示系統中事件間的因果關係。本研究以實際攻擊模擬方式，結合資安事件進行溯源分析。首先透過 Auditbeat 收集檔案操作、程序建立與網路連線等系統層級事件，將資料傳送至 Elasticsearch 並以 Kibana 進行初步視覺化。為強化分析效率，進一步使用 Python 與 Pandas 擷取關鍵欄位，並透過 Graphistry 建構事件溯源圖，呈現節點間的因果關係與行為路徑。此外，研究亦模擬 Subrion CMS 中 CVE-2018-19422 漏洞，攻擊者上傳惡意 .phar 檔案取得 reverse shell，Auditbeat 可偵測其檔案異動與非預期連線行為，並於溯源圖中呈現 apache2 觸發 shell 的完整路徑。本研究亦納入釣魚攻擊模擬場景，誘導使用者輸入帳密並下載含有反向連線功能的惡意 ELF 檔案。受害者執行該檔後成功建立 Meterpreter 控制連線，進而進行檔案操作與系統控制。相關行為全程被 Auditbeat 紀錄，並以溯源圖方式具體呈現從網頁誘騙到系統被控的完整流程，驗證本方法於異常行為還原與關鍵節點追蹤之可行性。總結而言，本研究提出一套自動化、可視化的系統日誌分析流程，不僅能有效提取安全關鍵事件，亦能協助資安人員以溯源圖方式掌握攻擊者行為軌跡。此方法可應用於入侵偵測與安全監控領域，為企業與研究機構提供具實用性的日誌分析與威脅溯源工具。