Het ontwerpen van een data verrijkingsstrategie voor jouw ELK Stack, inclusief integratie van externe API's zoals MaxMind GeoIP, VirusTotal en AbuseIPDB, vereist een gestructureerde aanpak om prestaties, betrouwbaarheid en schaalbaarheid te waarborgen. Hieronder vind je de beste praktijken, tools en voorbeeldconfiguraties: 1. Algemene aanpak en architectuur - **Separatie van gegevensverrijking en logverwerking** Gebruik Logstash voor de hoofdlogverwerking en verrijking. Creëer aparte pijplijnen of filters voor externe API-integraties. - **Caching en rate limiting** API-aanroepen kunnen traag en kostbaar zijn. Implementeer caching (bijvoorbeeld met Redis) om herhaald gebruik van dezelfde data te vermijden en API-limieten te respecteren. - **Asynchrone verrijking** Overweeg een asynchrone aanpak waarbij logs eerst worden ingeladen en verrijkt via achtergrondprocessen of queue-systemen (bijv. Redis, Kafka) om de prestaties niet te belasten. - **Gebruik van Logstash filters en external plugins** Maak gebruik van bestaande plugins of ontwikkel custom plugins voor API-aanroepen. 2. Tools en best practices - **Logstash plugins** - `http` filter plugin voor API-aanroepen (gebruik met caching) - `ruby` filter voor eigen logica en caching - **Caching** - Implementeer Redis of een andere caching-oplossing om API-responses op te slaan en hergebruik te stimuleren. - **Rate limiting en API-keys** - Zorg dat je API-sleutels en quota's goed beheerd worden. - **Monitoring en logging** - Monitor API-verzoeken, cache-hit ratio en Logstash-prestaties via Kibana dashboards. - **Security** - Beveilig API-keys en zorg dat de API-aanroepen via beveiligde verbindingen verlopen. 3. Voorbeeldconfiguraties **MaxMind GeoIP integratie in Logstash:** ```ruby filter { geoip { source => "client_ip" target => "geoip" # MaxMind GeoIP database pad database => "/path/to/GeoLite2-City.mmdb" } } ``` **Integratie VirusTotal met caching (voorbeeld met Ruby filter):** ```ruby filter { ruby { code => ' require "net/http" require "json" cache = {} # Implementeer een externe cache zoals Redis voor productie ip = event.get("source_ip") # Check cache first if cache[ip] vt_data = cache[ip] else uri = URI("https://www.virustotal.com/api/v3/ip_addresses/#{ip}") req = Net::HTTP::Get.new(uri) req["x-apikey"] = "JOUW_API_KEY" res = Net::HTTP.start(uri.hostname, uri.port, use_ssl: true) { |http| http.request(req) } if res.code == "200" vt_data = JSON.parse(res.body) cache[ip] = vt_data # Sla op in cache else vt_data = {} end end event.set("virustotal_data", vt_data) ' } } ``` **Integratie AbuseIPDB:** ```ruby filter { ruby { code => ' require "net/http" require "json" ip = event.get("source_ip") # Implementeer caching zoals hierboven uri = URI("https://api.abuseipdb.com/api/v2/check?ipAddress=#{ip}") req = Net::HTTP::Get.new(uri) req["Key"] = "JOUW_API_KEY" req["Accept"] = "application/json" res = Net::HTTP.start(uri.hostname, uri.port, use_ssl: true) { |http| http.request(req) } if res.code == "200" abuse_data = JSON.parse(res.body) event.set("abuseipdb_data", abuse_data) end ' } } ``` 4. Aanvullende aanbevelingen - **Gebruik van ingest & Elasticsearch ingest pipelines**: Voor meer schaalbare oplossingen, overweeg Elasticsearch ingest pipelines met externe processors. - **Batch-verwerking**: Verzamel logs en verrijk ze in batches voordat je API-aanroepen doet. - **Automatiseer cache verval**: Zorg dat cache-data regelmatig wordt vernieuwd om verouderde informatie te voorkomen. - **Gebruik van Kafka of Redis**: Voor grote volumes kan een message broker helpen om API-aanroepen te decoupleren van logverwerking. 5. Samenvatting - Implementeer verrijking in Logstash met `http` en `ruby` filters. - Gebruik caching (Redis) om API-verzoeken te minimaliseren. - Beperk API-gebruik door rate limiting en caching. - Monitor prestaties en API-verbruik via Kibana. - Overweeg een asynchrone verwerking via message queues voor hoge volumes. - Beveilig API-sleutels en gebruik HTTPS. Door deze strategie te volgen, houd je de prestaties en betrouwbaarheid van je ELK Stack hoog, terwijl je rijke verrijkte data krijgt voor diepgaand inzicht.

Zeker, hier is een gedetailleerd ontwerp voor een dataverrijkingsstrategie voor uw ELK Stack met integratie van de genoemde externe API's. ### Overzicht van de Aanbevolen Strategie Gezien uw versie (7.15) en de vereisten voor prestaties en betrouwbaarheid, is de aanbevolen aanpak een **hybride model** dat gebruikmaakt van zowel **Logstash filters** als een **custom ingest pipeline** in Elasticsearch. Dit biedt een goede balans tussen prestaties, flexibiliteit en onderhoudsgemak. 1. **Logstash voor "Fast & Cached" Verrijking:** Gebruik Logstash voor verrijkingen die snel zijn, gecachede data gebruiken, of waar een vertraging acceptabel is (b.v., via `ruby` filter met vertraging). 2. **Elasticsearch Ingest Pipeline voor "Slow & Critical" Verrijking:** Gebruik Elasticsearch Ingest Pipelines, eventueel met de `enrich` processor, voor verrijkingen die externe API's aanroepen waarvan de responstijd kan variëren. Dit voorkomt dat Logstash-pipes vastlopen en biedt betere foutafhandeling. --- ### Stap 1: Logstash Configuratie voor Basisverrijking (Aanbevolen voor GeoIP) Voor MaxMind GeoIP is de native `geoip` filter in Logstash perfect. Deze is snel en gebruikt een lokale, regelmatig bijgewerkte database. **Beste Praktijken:** * Download de MaxMind GeoLite2-database en plan een `cron` job op uw EC2-instance om deze wekelijks of maandelijks bij te werken. * Plaats de filter vroeg in uw pipeline. **Voorbeeld Logstash Configuratie (`pipeline.conf`):** ```bash input { # Uw input (bijv. beats, file, etc.) beats { port => 5044 } } filter { # Parsen van uw logregels (bijv. grok filter) zou hier eerst komen # grok { ... } # 1. GeoIP Verrijking geoip { source => "client_ip" # Veld met het IP-adres target => "geoip" database => "/usr/share/logstash/GeoLite2-City.mmdb" # Voeg alleen specifieke velden toe om overhead te verminderen fields => ["city_name", "country_name", "location", "continent_code"] } # Voeg een tag toe voor latere verrijking in Elasticsearch if [client_ip] { mutate { add_tag => [ "enrich_abuseipdb", "enrich_virustotal" ] } } } output { elasticsearch { hosts => ["https://your-es-cluster.amazonaws.com:9200"] index => "enriched-logs-%{+YYYY.MM.dd}" # Verwijs naar de Ingest Pipeline in Elasticsearch pipeline => "ip_threat_enrichment" } } ``` --- ### Stap 2: Elasticsearch Ingest Pipeline voor Geavanceerde Verrijking Maak een ingest pipeline in Elasticsearch die de `script` processor gebruikt om externe API's zoals VirusTotal en AbuseIPDB aan te roepen. Dit isoleert trage API-aanroepen van de Logstash-pipeline. **Beste Praktijken:** * **Implementeer Caching:** Sla API-responses kort op in een Elasticsearch-index om rate limits te respecteren en prestaties te verbeteren. * **Gebruik een Script Plugin:** Sla een custom script op als een ingest pipeline plugin op de Elasticsearch nodes. * **Foutafhandeling:** Gebruik `on_failure` blokken om te voorkomen dat documenten verloren gaan bij een API-fout. * **Beveiliging:** Sla API-sleutels op in de Elasticsearch keystore. **Stappen om de Ingest Pipeline te maken:** 1. **Script Plugin Maken:** Maak een bestand, bijvoorbeeld `./config/ingest-opsec-script.json`, met de scriptbron. ```json { "script": { "lang": "painless", "source": """ // Eenvoudige cache logica (vereist een 'api_cache' index) String docId = params.cache_id_field != null ? ctx[params.cache_id_field] : null; if(docId != null) { Map cacheEntry = params.cache_lookup.call(docId); // Deze functie zou je moeten definiëren/implementeren if(cacheEntry != null) { ctx['threat_intel'] = cacheEntry['response']; return; } } // API Call - Voorbeeld voor AbuseIPDB String apiKey = params.api_keys.abuseipdb; // Verwijs naar keystore String ip = ctx[params.ip_field]; if(ip == null) { return; } // HTTP-aanroep doen HashMap response = new HashMap(); try { // Let op: In een echte implementatie gebruik je een HTTP-client library // Dit is een vereenvoudigd concept response = [//... resultaat van de API call...]; } catch (Exception e) { // Log de fout maar laat het document niet mislukken ctx.tags = ctx.tags != null ? ctx.tags.add('api_error') : ['api_error']; return; } // Response verwerken if(response != null) { ctx['threat_intel'] = [ 'abuse_confidence_score': response.abuseConfidenceScore, 'country_code': response.countryCode, 'isp': response.isp, 'total_reports': response.totalReports // ... andere velden ]; // Cache het resultaat indien nodig if(docId != null) { params.cache_store.call(docId, ctx['threat_intel']); } } """ } } ``` *Opmerking: Dit is een conceptueel Painless-script. Een volledige, productieklare implementatie vereist meer code voor daadwerkelijke HTTP-aanroepen (mogelijk via een JAR-plugin) en caching-logica.* 2. **Pipeline Aanmaken via Elasticsearch API:** ```bash PUT _ingest/pipeline/ip_threat_enrichment { "description": "Verrijk IP data met Threat Intelligence APIs", "processors": [ { "script": { "id": "opsec-enrichment-script", // Verwijs naar het geüploade script "params": { "ip_field": "client_ip", "cache_id_field": "client_ip", "api_keys": { "abuseipdb": "${abuseipdb_api_key}", // Verwijs naar keystore "virustotal": "${virustotal_api_key}" } }, "on_failure": [ { "set": { "field": "error_message", "value": "{{ _ingest.on_failure_message }}" } } ] } } ] } ``` 3. **API Keys Toevoegen aan Elasticsearch Keystore:** Voer dit uit op elke Elasticsearch node: ```bash ./bin/elasticsearch-keystore add abuseipdb_api_key ./bin/elasticsearch-keystore add virustotal_api_key ``` --- ### Stap 3: Tools en Prestatieoverwegingen 1. **Caching is Koning:** * **Redis/Elasticsearch zelf:** Gebruik een snelle datastore om API-responses te cachen (bijv. 24 uur). Dit is het belangrijkste voor prestaties en het respecteren van rate limits. * **Logstash Memoize Filter:** De community plugin `logstash-filter-memoize` kan ook eenvoudige caching in Logstash zelf bieden. 2. **Rate Limiting & Backoff:** * Implementeer logica in uw scripts om rate limits van API's (vooral VirusTotal) niet te overschrijden. Gebruik exponentieel terugtrekken bij fouten. 3. **Monitoring:** * **Logstash:** Monitor de pipeline metrics (bijv. met de Monitoring API of X-Pack) voor eventuele wachtrijen of vertragingen. * **Elasticsearch:** Monitor de ingest pipeline statistics in de Node Stats API voor verwerkingsfouten en latentie. * **Gebruik Dead Letter Queues (DLQ):** Configureer een DLQ in Logstash om documenten die herhaaldelijk falen op te vangen voor onderzoek. 4. **Alternatieve Architectuur voor Hoge Doorvoer:** * Voor zeer hoge volumes: Overweeg een **message queue** (bijv. Apache Kafka) tussen uw logbronnen en Logstash te plaatsen. Dit buffert logs tijdens piekbelasting of uitval van verrijkingsservices. * Gebruik een **extern microservice** (bijv. in AWS Lambda of een ECS/EKS service) die de verrijking uitvoert. Logstash of de ingest pipeline stuurt dan een bericht naar een queue, de service verrijkt het bericht en indexeert het opnieuw in Elasticsearch. Dit is de meest schaalbare en veerkrachtige optie. ### Samenvatting 1. **Logstash:** Gebruik voor snelle, lokale verrijking (GeoIP). 2. **Elasticsearch Ingest Pipeline:** Gebruik voor trage, externe API-aanroepen (VirusTotal, AbuseIPDB) met robuuste foutafhandeling. 3. **Cache Agressief:** Sla alle API-responses op om prestaties te optimaliseren en kosten/limits te beheren. 4. **Monitor Uw Pipeline:** Houd latentie, fouten en queue lengtes in de gaten. Door deze hybride aanpak te volgen, kunt u uw logs effectief verrijken met waardevolle contextuele en beveiligingsinformatie, terwijl u de prestaties en betrouwbaarheid van uw ELK Stack behoudt.