Azure Sentinel中Cisco ISE日志解析问题的深入分析与解决方案
问题背景
在Azure Sentinel环境中使用Cisco ISE解决方案时,用户遇到了"CiscoISEEvent"函数解析数据不正确的问题。这个问题导致日志数据被错误地分配到不匹配的列中,严重影响了安全监控和事件调查的有效性。
问题现象
当用户在Sentinel或Log Analytics中执行"CiscoISEEvent"函数查询时,返回的数据显示以下异常情况:
- 事件ID和严重级别等关键字段未能正确解析
- 数据被错误地分配到不匹配的列中
- 部分日志条目完全丢失了事件ID和严重级别信息
根本原因分析
经过深入调查,发现该问题主要由以下因素导致:
-
日志格式变化:新版Cisco ISE设备输出的日志格式发生了变化,特别是在处理包含大量外部组的事件时(如事件ID 5002/3001)。
-
多日志分段:ISE现在会将单个事件拆分为多个日志条目发送,每个条目开头包含日志标识符和序列号,这与原有解析函数不兼容。
-
混合格式:系统同时存在两种不同的日志格式,导致单一解析规则难以正确处理所有情况。
技术解决方案
改进的解析函数
针对上述问题,我们开发了增强版的解析函数,主要改进包括:
-
多日志合并处理:新增了对分段日志的识别和合并功能,确保完整事件信息的重建。
-
扩展字段支持:新增了对EapAuthentication和CPMSessionID等字段的解析支持。
-
格式兼容性增强:优化了正则表达式模式,提高了对不同日志格式的兼容性。
关键代码改进
let EventData = Syslog
| where ProcessName has_any ("CSCO", "CISE")
| extend EventVendor = 'CISCO'
| extend EventProduct = 'ISE'
| parse SyslogMessage with EventId:string " " EventSeverity " " EventCategory " " RestOfMessage
| parse SyslogMessage with * ": " EventMessage"," *
| parse-kv SyslogMessage as (ConfigVersionId:int, ['Device IP Address']:string, NetworkDeviceName:string, DestinationIPAddress:string, DestinationPort:int, UserName:string, Protocol:string, RequestLatency:int, ['NAS-IP-Address']:string, ['NAS-Port']:int, ['NAS-Port-Type']:string, ['NAS-Identifier']:string, ['Service-Type']:string, ['Framed-MTU']:int, ['Called-Station-ID']:string, ['Calling-Station-ID']:string, Action:string, ['Privilege-Level']:int, ['Remote-Address']:string, NetworkDeviceProfileId:string, AcsSessionID:string, ['Acct-Session-Id']:string, ['Authen-Type']:string, AuthenticationIdentityStore:string, AuthenticationMethod:string, Service:string, SelectedAccessService:string,CPMSessionID:string, EapAuthentication:string, SelectedShellProfile:string, IdentityGroup:string, ['Service-Argument']:string, CmdSet:string, MatchedCommandSet:string, ['Authen-Method']:string, SelectedCommandSet:string, NetworkDeviceProfileName:string, PostureStatus:string, SelectedAuthorizationProfiles:string, AuthorizationPolicyMatchedRule:string, MisconfiguredClientFixReason:string, RadiusPacketType:string, FailureReason:string, Type:string, DetailedInfo:string) with (pair_delimiter=', ', kv_delimiter='=')
实施建议
-
全面测试:在生产环境部署前,建议在测试环境中充分验证新解析函数的准确性。
-
监控机制:实施后应建立监控机制,确保所有关键字段都能被正确解析。
-
定期更新:随着Cisco ISE版本的更新,应定期检查解析函数的兼容性。
总结
Cisco ISE日志解析问题是一个典型的因源系统日志格式变化导致的数据处理异常案例。通过深入分析日志结构变化并针对性改进解析函数,我们成功解决了这一问题。建议所有使用Cisco ISE与Azure Sentinel集成的用户及时更新解析规则,确保安全监控数据的完整性和准确性。
对于更复杂的环境或特殊需求,可能需要进一步定制解析逻辑。安全团队应保持对日志格式变化的敏感性,及时调整数据处理策略,以维护安全监控体系的有效性。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00