开源项目:Offensive ELK 的使用与配置
2025-04-17 01:41:42作者:温玫谨Lighthearted
1. 项目目录结构及介绍
Offensive ELK 项目是一个基于 Docker 的 Elasticsearch 套件,用于展示如何将传统的“防御性”工具有效地用于进攻性安全数据分析。项目的主要目录结构如下:
docker_offensive_elk/
├── .github/
├── _data/
│ ├── nmap/
├── elasticsearch/
├── extensions/
├── kibana/
├── logstash/
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── README.md
├── docker-compose.yml
_data/:用于存放 Nmap 扫描结果文件。elasticsearch/:包含 Elasticsearch 相关的配置文件。extensions/:存放可能使用的自定义插件。kibana/:包含 Kibana 相关的配置文件。logstash/:包含 Logstash 相关的配置文件。.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。CHANGELOG.md:记录项目的更新和变更历史。LICENSE:项目的开源协议文件。README.md:项目的说明文件,包含项目信息和基本使用方法。docker-compose.yml:定义和启动 Docker 容器的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 docker-compose.yml 文件来配置和启动。以下是 docker-compose.yml 文件的基本内容:
version: '3'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.1
...
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.1
...
logstash:
image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.10.1
...
ingestor:
build: ./ingestor
...
这个文件定义了四个服务:Elasticsearch、Kibana、Logstash 和 Ingestor。Elasticsearch 用于数据存储和搜索,Kibana 提供可视化界面,Logstash 用于数据输入处理,Ingestor 是用于处理 Nmap 数据的自定义 Docker 镜像。
启动项目时,执行以下命令:
docker-compose up -d
该命令会在后台启动所有定义的服务。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过 docker-compose.yml 文件中的服务配置来完成。以下是一些主要配置的介绍:
elasticsearch:这部分配置定义了 Elasticsearch 容器的启动参数,包括映像版本、环境变量、卷映射等。kibana:这部分配置定义了 Kibana 容器的启动参数,包括映像版本、端口映射、环境变量等。logstash:这部分配置定义了 Logstash 容器的启动参数,包括映像版本、卷映射、环境变量等。ingestor:这部分配置定义了 Ingestor 容器的构建方法,通常是 Dockerfile 的路径。
此外,还可以在各个服务的目录下找到更详细的配置文件,例如 elasticsearch 目录下的 elasticsearch.yml 文件,kibana 目录下的 kibana.yml 文件等,这些都是对应服务的详细配置文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
5分钟掌握ImageSharp色彩矩阵变换:图像色调调整的终极指南3分钟解决Cursor试用限制:go-cursor-help工具全攻略Transmission数据库迁移工具:转移种子状态到新设备如何在VMware上安装macOS?解锁神器Unlocker完整使用指南如何为so-vits-svc项目贡献代码:从提交Issue到创建PR的完整指南Label Studio数据处理管道设计:ETL流程与标注前预处理终极指南突破拖拽限制:React Draggable社区扩展与实战指南如何快速安装 JSON Formatter:让 JSON 数据阅读更轻松的终极指南Element UI表格数据地图:Table地理数据可视化Formily DevTools:让表单开发调试效率提升10倍的神器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
527
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
334
398
暂无简介
Dart
768
191
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++
881
589
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
170
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
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
12
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
1.33 K
749
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246