Het integreren van Machine Learning (ML) in uw ELK Stack (Elasticsearch 7.15, Logstash 7.15, Kibana 7.15) voor het detecteren van patronen, anomalieën en trends is een krachtig middel om inzicht te krijgen in uw loggegevens. Hier is een strategisch stappenplan en aanbevelingen voor modellen en implementatie: 1. Bepaal uw doelen en use-cases - Detectie van verdachte patronen (bijv. brute force, ongebruikelijke toegangspatronen) - Identificatie van anomalieën in webserver logs (bijv. spikes in foutcodes) - Trendanalyse over tijd (bijv. stijging van bepaalde fouttypes) 2. Voorbereiding van data - Gebruik Logstash om logs te parseren en te verrijken (bijv. IP-adressen, URL’s, response codes) - Maak relevante velden aan die gebruikt kunnen worden voor ML (bijv. tijdstempels, URL-paths, response times) 3. Integratie van Machine Learning binnen ELK - **Elastic ML (X-Pack Machine Learning):** Vanaf Elasticsearch 7.15 bevat de Elastic Stack de ingebouwde ML-functionaliteit. Hiermee kun je automatische anomalie-detectie uitvoeren zonder externe tools. **Aanbevolen modellen:** - Unsupervised anomaly detection (bijv. “classification jobs” of “outlier detection”) - Time series forecasting voor trends en patronen - **Hoe te implementeren:** - Configureer ML jobs via de Kibana ML interface - Kies het juiste dataset (bijv. response codes, request frequenties) - Stel de parameters in voor sensitiviteit en detectie - **Voorbeeld:** Maak een anomaly detection job voor het aantal requests per IP-adres of URL, om verdachte activiteiten snel te identificeren. 4. Geavanceerde ML-technieken (optioneel, buiten ELK) - Voor complexere patronen of clustering kun je externe ML tools gebruiken (bijv. Python scikit-learn, TensorFlow) en de resultaten terugsturen naar Elasticsearch. - Voorbeelden: - Clustering van IP-adressen voor verdachte groepen - Anomaly detection met auto-encoders 5. Visualisatie en monitoring in Kibana - Gebruik de ingebouwde ML-visualisaties en dashboards - Maak alerts op basis van ML-detecties (bijv. via Watcher of Kibana alerting) - Ontwikkel dashboards voor trendanalyse en verdachte patronen 6. Automatisering en continue verbetering - Automatiseer de training en tuning van ML-modellen - Verzamel feedback van security-analisten om modellen te verbeteren 7. Praktische tips - Focus op belangrijke logvelden - Gebruik sampling en aggregatie om grote datasets te manageable te maken - Test ML-jobs grondig voordat je ze in productie neemt 8. Samenvatting van aanbevolen modellen en technieken - **In Elasticsearch:** - Anomaly detection jobs op tijdreeksen (bijvoorbeeld requestfrequenties, responsecodes) - Outlier detection op IP-adressen, URL’s - **Extern (optioneel):** - Clustering (k-means, DBSCAN) voor patronenanalyse - Supervised classificatie (bijvoorbeeld om verdachte vs. normale requests te onderscheiden) 9. Documentatie en resources - Lees de officiële Elastic ML-documentatie voor versie 7.15 - Overweeg het gebruik van Elastic’s Machine Learning API voor geavanceerde integratie - Kijk naar tutorials en voorbeelden van Elastic voor implementatie van anomaly detection --- Door deze strategie te volgen, benut je de ingebouwde ML-mogelijkheden van Elasticsearch optimaal en kun je effectief patronen, anomalieën en trends in je webserver logs detecteren en visualiseren.

Absoluut. Dit is een uitstekend gebruiksscenario voor machine learning binnen de ELK Stack. Gezien je versie (7.15) en use-case (webserver access logs), raad ik de volgende gefaseerde strategie aan. ### Fase 1: Voorbereiding en Data Conditioning (De Crux van het Succes) Voordat je ook maar aan ML denkt, moet je data gestructureerd en verrijkt zijn. Dit doe je in Logstash. **1. Parseer je Access Logs grondig:** Zorg dat elk veld in je logregel correct wordt uitgepakt. Gebruik een `grok` filter dat past bij je webserver (Apache, Nginx, etc.). Dit splitst bijvoorbeeld de `clientip`, `timestamp`, `verb`, `request`, `response`, `bytes`, `referrer`, en `agent` in aparte velden. **Voorbeeld Logstash filter (grok voor Apache):** ```ruby filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } date { match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ] target => "@timestamp" } useragent { source => "agent" target => "user_agent" } geoip { source => "clientip" } } ``` * **`useragent`:** Parseert de user agent string in OS, browser en device. * **`geoip`:** Voegt locatiegegevens (land, stad, coördinaten) toe op basis van het IP-adres. **Cruciaal voor latere anomaly detection.** **2. Creëer betekenisvolle velden:** ML heeft baat bij categorische en numerieke velden. * `http.response.code_category`: Maak een veld dat statuscodes groepeert (bv. `2xx`, `3xx`, `4xx`, `5xx`). * `request_path`: Isoleer het pad van de URL (bv. `/api/v1/login`). * `is_error`: Een boolean field (`true`/`false`) op basis van of de statuscode 4xx of 5xx is. ### Fase 2: Keuze van ML-technieken en Implementatie Gezien je ELK 7.15 gebruikt, heb je toegang tot de **ingebouwde Machine Learning-functies van Elasticsearch**. Dit is de meest naadloze en aanbevolen manier om te starten. #### Aanbevolen ML-technieken binnen de ELK Stack: Elasticsearch ML is vooral gericht op **Unsupervised Anomaly Detection**. Het leert automatisch het normale gedrag van je data en signaleert afwijkingen daarvan. **1. Voor detectie van verdachte patronen & anomalieën:** * **Single Metric Job:** Ideaal voor het bewaken van één metriek. Bijvoorbeeld: het **aantal 5xx errors per uur**. Een piek is een directe anomalie die op een probleem of aanval kan duiden. * **Population Analysis (Multi-Metric Job):** Zeer krachtig voor jouw use-case. Het model leert wat "normaal" is voor de meerderheid en signaleert entiteiten die daarvan afwijken. * **Use-case 1: Anomalous IP-adressen.** Je laat het model leren wat een normaal aantal requests per `clientip` is. Een IP dat opeens 1000x meer requests stuurt dan zijn peers (een DDoS-signaal) of juist veel 404 errors produceert (scanning) wordt gemarkeerd. * **Use-case 2: Anomalous landen.** Gebruik het `geoip.country_name` veld. Normaal komt 95% van je verkeer uit Nederland en België. Plotselinge activiteit vanuit een exotisch land is een anomaly. * **Use-case 3: Anomalous URLs.** Laat het model kijken naar het aantal requests naar een `request_path`. Een plotselinge spike in requests naar `/wp-admin.php` (op een site zonder WordPress) is een duidelijke anomaly. **2. Voor trenddetectie:** * **Data Visualisatie (Kibana Lens/Visualize):** Soms is ML niet eens nodig. Gebruik simpele line charts om trends te zien in: * Aantal requests over tijd (traffic growth) * Gemiddelde response tijd over tijd (performance degradation) * Aantal errors (4xx/5xx) over tijd * **ML Data Frame Analytics (Time Series Forecasting - mogelijk in 7.15):** Je kunt Elasticsearch ML ook vragen om een **voorspelling** te doen. Bijvoorbeeld: "Voorspel het aantal requests voor de komende 24 uur op basis van de afgelopen 2 maanden". Afwijkingen van deze voorspelling zijn dan trends of anomalieën. ### Fase 3: Stapsgewijze Implementatie in Kibana 1. **Ga in Kibana naar `Machine Learning`** (in het hoofdmenu). 2. **Create a new job.** Kies je index pattern (bijv. `logstash-*`). 3. **Kies voor `Single Metric` of `Advanced` (voor Population analysis).** 4. **Configureer de detector:** * **For Single Metric:** `Field` = `http.response.bytes.count`, `Function` = `high_count`. * **For Population:** `Field` = `http.response.bytes.count`, `Function` = `high_count`, `Partition field` = `clientip.keyword` (dit is de crux: het groepeert per IP!). 5. **Stel de tijdsperiode in** waarover het model moet leren (bijv. 1 maand historische data). 6. **Start de job.** Elasticsearch begint nu in de achtergrond het model te trainen en te voorspellen. ### Fase 4: Gebruik en Actie * **Bekijk resultaten in het `Anomaly Explorer` dashboard** in Kibana ML. Je ziet een tijdlijn met anomaly "scores". Hoe hoger de score, hoe vreemder de gebeurtenis. * **Maak alerts!** Dit is het belangrijkste. Ga naar `Stack Management` -> `Rules and Connectors`. Maak een rule die: * **Trigger:** `Anomaly detection score > 75` (of een andere drempelwaarde). * **Action:** Stuur een e-mail, een Slack-bericht, of maak een ticket aan in Jira. Nu grijp je automatisch in op problemen voordat gebruikers ze merken. ### Conclusie en Aanbeveling Je bent perfect gepositioneerd om te beginnen. De ingebouwde ML-tools van Elastic zijn gemaakt voor precies dit soort scenario's. **Jouw actieplan:** 1. **Verrijk je Logstash configuratie** met `grok`, `geoip`, en `useragent`. 2. **Start met één Single Metric Job** om het aantal errors te bewaken. Zie hoe het voelt. 3. **Implementeer daarna één Population Job** om verdachte IP-adressen te detecteren. Dit levert zeer waarschijnlijk direct waardevolle inzichten op. 4. **Sluit de lus** door alerts te configureren. Mocht je in de toekomst naar zeer specifieke, supervised learning-modellen willen (bv. een model dat getraind is om *specifiek* inlogpogingen te herkennen), dan kijk je naar de **Eland Python-client** om modellen van buitenaf (bv. Scikit-learn) in Elasticsearch te laden. Maar voor nu is de native ML-functionaliteit de perfecte, krachtige start.