以Splunk來進行大數據資料分析與統計
1. Kaggle資料集: 下載位置
資料集為csv資料檔，以逗號進行分隔。共有40000筆資料。
2. 每筆資料攻擊事件共有25個欄位資料:
- Timestamp
- Source IP Address
- Destination IP Address
- Source Port
- Destination Port
- Protocol
- Packet Length
- Packet Type
- Traffic Type
- Payload Data
- Malware Indicators
- Anomaly Scores
- Alerts/Warnings
- Attack Type
- Attack Signature
- Action Taken
- Severity Level
- User Information
- Device Information
- Network Segment
- Geo-location Data
- Proxy Information
- Firewall Logs
- IDS/IPS Alerts Log
- Source
3. Splunk分析結果，本次分析想要觀察3種attacks分別的資訊。
從上面的分析資料中可以發現，40000萬筆的資安事件中，DDOS攻擊事件數有13428筆，惡意程式攻擊事件數有13307筆，入侵攻擊事件由13265筆。 大約都是各1/3，下方為時序圖(Timechart)，可以看到每個月份所收集到的攻擊事件量。
40000筆的攻擊事件的來源中，第一名攻擊來源是美國，第二名是來至於中國，第三名是日本，第四名為德國，第五名是英國，接著是南韓，巴西，法國，加拿大。
攻擊事件中，有13529筆被資安設備Blocked(阻擋)，有13276筆資安設備忽略不處理，13195筆資安事件被紀錄Logged下來。
我對於被資安設備阻擋的資安事件，想要詳細研究發現，其中有4503是ICMP類型，4487筆資安事件是TCP類型，4539筆資安事件是UDP類型。
13529筆資安事件中，其中有4533筆是DDOS攻擊，4553筆是入侵攻擊，4443筆事件是惡意程式行為。
