IDS Snort. Часть 1-я. Установка + Настройка + PolledPork

Первую свою статью я хочу посветить системе обнаружения атак Snort как неотъемлемой части знаний специалиста по безопасности АС. В данной статья я расскажу вам как развернуть данную систему.

Force Layout Diagramm - диаграмма усилий

Сел писать статью и поймал себя на одной очень грустной мысли о том, что почти все свежие идеи и технологии придуманы не нами. Часто даже корректный перевод подобрать сложно. Думаю что Force Layout Diagramm (далее по тексту FLD) - можно обозначить как граф, в котором задана система сил притяжения и отталкивания, действующих между вершинами и ребрами графа. При этом узлы такого графа находят взаимное положение, в котором система имеет локальный минимум энергии (т.е. силы "притяжения" узлов уравновешиваются силами "отталкивания" связей). FLD основан на методе численного интегрирования Верле (Verlet integration) разработанного для вычисления траекторий частиц в моделях молекулярной динамики. Специфика метода Верле - обсчет положения некоторой совокупности частиц, объединенных гибкими связями - нашло так же применение и в компьютерной графике для визуализации сетевых структур. В библиотеке D3.js используется фактор псевдо-гравитации, заставляющий граф располагаться в центре видимой области и используя фактор отталкивания между узлами располагать узлы на некотором фиксированном расстоянии между ними.

Утилита визуализации трафика TNV

Пакет TNV (The Network Visualizer or Time-based Network Visualizer) - предназначен для анализа сетевого трафика, изучения ‘нормальной’ активности в сети, анализа характеристик сетевых пакетов событий безопасности или поиска аварий на сети. TNV может открывать сохраненные библиотекой libpcap сетевые пакеты, собранные такими утилитами как tcpdump, windump, ethereal; переформатировать пакеты, записывать сетевые пакеты; экспортировать данные в формате libpcap или сохранять данные в базу данных MySQL для записи анализа временного тренда.

Диаграмма Horizon. Часть 4-я.Выводим график с разными высотами "слоев".

1.5. Выводим график с разными высотами “слоев”

И наконец (как обещано в начале статьи) выведем график, с зеркальным наложением отрицательных значений, изменяя высоту с одного “слоя” до четырех.

Диаграмма Horizon. Часть 3-я. Выводим группу параметров

1.4. Выводим группу параметров

Для имитации группы параметров сделаем вызов функции random() с различным значением [name].

var  first = random("first"),
       second = random("second"),
        third = random(“third”);

Диаграмма Horizon. Часть 2-я. Добавляем элементы.

1.3. Добавляем элементы

Первое что мы сделаем - это изменим вид графика, сделав его более наглядным и приятным для глаза. Не буду оригинальничать и для моделирования потока данных использую функцию, приведенную в документации к пакету cubism.js.

Диаграмма Horizon. Как устроен паровоз. Часть 1-я.

1.1. Основы

Для работы с графиком horizon Mike Bostock разработал Cubism.js - библиотеку для отображения временного ряда в режиме реального времени. Новые данные добавляются с помощью запроса последних значений, через заданный интервал времени. Графики генерируются постепенно, сдвигая изображение на один пиксель влево.

Библиотека cubism.js является надстройкой над мощным графическим пакетом d3.js. Подробный разбор этих пакетов в совокупности слишком объемен, поэтому в рамках нашего блога мы остановимся на ключевых моментах использования библиотеки cubism.js, отсылая за более подробной информацией по d3.js к соответствующей документации.

Давайте посмотрим как все работает (от простого к сложному) и в финальной (4-ой) статье выведем график, с зеркальным наложением отрицательных значений вот такого вида, изменяя высоту с одного “слоя” до четырех.

Диаграмма Horizon. Основы.

Основной недостаток классических диаграмм с равномерной шкалой ординат - сложность корректного отображения рядов динамики с резкими скачками уровней.

Рисунок 1

Для визуальной компенсации “разброса” параметров требуется уменьшение масштаба диаграммы, и показатели в ней динамики более “спокойного” объекта теряют свою наглядность.

Использование диаграмм Parallel Coordinates для отображения трафика TCP/IP

Рис. 1 Пример диаграммы с параллельными координатами

Диаграммы с параллельными координатами удобны для визуализации набора данных с большим количеством параметров. Каждому параметру соответствует своя вертикальная ось, шкала которой нормирована. Каждая ось отображает набор значений, принадлежащих только одному параметру. Горизонтальная "развертка" соединяет точки на осях, принадлежащие конкретному экземпляру выборки. Если Вы кликните по картинке сверху (Рис. 1) - то увидите параллельную диаграмму группировки параметров для пятисот лучших суперкомпьютеров мира.

О чем этот блог