Azure Sentinel中Ubiquiti解决方案使用AMA自定义日志的配置指南
2025-06-09 15:49:28作者:翟萌耘Ralph
背景介绍
在Azure Sentinel的安全监控解决方案中,Ubiquiti设备日志的集成是一个常见需求。随着技术演进,原有的日志收集方式已被标记为弃用(deprecated),微软推荐使用Azure Monitor Agent(AMA)通过自定义日志方式实现数据采集。本文将详细介绍如何正确配置这套新方案。
核心问题分析
许多用户在迁移到AMA方案时遇到的主要问题是:
- 虽然已配置AMA收集Ubiquiti日志到Ubiquiti_CL表
- 但解决方案中的工作簿、查询等组件仍尝试从旧的数据源获取信息
- 导致监控面板无法显示有效数据
根本原因
经过技术团队深入分析,发现问题的关键在于日志格式的匹配:
-
预期格式:解决方案设计的解析器需要特定格式的日志消息
"<30>Mar 9 14:51:17 U7PG2,18e8296c3188,v10.10.10.1075: logread[1491]: Logread connected to 10.10.10.10:22022" -
实际格式:直接从设备获取的日志可能不符合这个结构
解决方案实施步骤
第一步:确认日志收集配置
- 在Azure门户中创建AMA数据收集规则
- 确保数据流向正确的Log Analytics工作区
- 验证日志是否正常流入Ubiquiti_CL表
第二步:检查日志格式
-
运行以下KQL查询检查原始日志:
Ubiquiti_CL | take 10 -
确认Message字段是否包含设备标识、时间戳等关键信息
第三步:调整日志源配置
-
在Ubiquiti设备管理界面中:
- 检查系统日志(syslog)设置
- 确保启用了详细日志记录
- 验证时间戳格式
-
在AMA收集规则中:
- 确认没有添加不必要的数据转换
- 检查自定义日志解析规则
第四步:验证解析器工作
- 执行解决方案提供的解析器查询
- 检查输出是否包含结构化的字段:
- DeviceName
- EventTime
- EventMessage等
最佳实践建议
-
测试环境验证:先在非生产环境验证日志格式和解析结果
-
监控配置:设置警报规则,当日志流中断时及时通知
-
文档记录:详细记录自定义日志的配置参数,便于后续维护
-
定期审查:随着Ubiquiti固件升级,可能需要调整日志配置
总结
通过正确配置AMA收集规则并确保日志格式匹配,可以充分发挥Azure Sentinel中Ubiquiti解决方案的安全监控能力。关键在于理解解决方案对日志格式的预期,并在源设备上进行适当配置。如遇问题,建议从原始日志检查入手,逐步验证数据流每个环节。
对于更复杂的网络环境,可能需要考虑在日志传输路径中添加格式转换层,但应优先尝试在源头解决问题,以保持日志的完整性和真实性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137