SecurityOnion项目新增Elastic Agent专属仪表盘功能解析
2025-06-20 03:13:06作者:郦嵘贵Just
SecurityOnion作为一款开源的网络安全监控平台,近日在其项目中新增了针对Elastic Agent的专属仪表盘功能。这一更新为安全运维人员提供了更精细化的终端安全监控能力。
功能概述
新版本中加入了8个专门针对Elastic Agent的SOC仪表盘,每个仪表盘都针对不同的终端安全事件类型进行了优化设计:
- Elastic Agent总览仪表盘:基于event.module:endpoint数据,提供终端安全的全局视图
- API事件仪表盘:专注于event.dataset:endpoint.events.api数据
- 文件事件仪表盘:分析event.dataset:endpoint.events.file相关活动
- 库事件仪表盘:监控event.dataset:endpoint.events.library活动
- 网络事件仪表盘:追踪event.dataset:endpoint.events.network流量
- 进程事件仪表盘:记录event.dataset:endpoint.events.process活动
- 注册表事件仪表盘:监视event.dataset:endpoint.events.registry变更
- 安全事件仪表盘:关注event.dataset:endpoint.events.security告警
技术实现特点
这些仪表盘通过精确的数据集过滤条件(event.dataset)实现了对特定类型终端事件的聚焦分析。例如,进程事件仪表盘专门展示与进程创建、终止等相关的活动,而注册表事件仪表盘则专注于Windows注册表的变更监控。
这种细粒度的分类设计使得安全分析师能够快速定位到特定类型的安全事件,而不需要在庞杂的日志数据中手动筛选。每个仪表盘都经过精心设计,包含了该事件类型下最相关的可视化组件和关键指标。
实际应用价值
在实际安全运营场景中,这些专用仪表盘能够显著提升事件调查效率。当发生安全事件时,分析师可以根据事件类型直接跳转到对应的专用仪表盘,快速获取上下文信息。例如:
- 调查可疑进程活动时,可直接查看进程事件仪表盘
- 分析潜在的数据外泄时,网络事件仪表盘提供相关连接信息
- 检测系统配置变更时,注册表事件仪表盘展示关键修改记录
这种模块化的设计思路符合现代SOC工作流程的需求,使安全团队能够更高效地完成日常监控和事件响应任务。
总结
SecurityOnion此次新增的Elastic Agent专属仪表盘功能,体现了该项目对终端安全监控场景的深入理解。通过将不同类型的安全事件数据可视化分离,为安全团队提供了更加专业化、高效率的分析工具。这一更新将进一步增强SecurityOnion在企业安全监控领域的实用价值。
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
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869