开源(免费)网络安全产品清单
| 设备名称 | 开源工具 | 工具介绍 | 官网 |
|---|---|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
集成工具:包含 osquery(端点查询)、CyberChef(数据处理)、Elasticsearch(日志存储)、Logstash(日志处理)、Kibana(可视化)、Suricata(入侵检测)和 Zeek(网络流量分析)等主流安全工具,形成一站式安全监控解决方案。 |
|
|
|
|
|
https://github.com/chaitin/SafeLine |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Cross-OS Patching(跨系统补丁管理):支持对 Windows 和 macOS 系统的工作站及服务器进行统一、一致的更新操作。 Vulnerability Management(漏洞管理):核心目标是预防安全漏洞和勒索软件攻击,可实时检测操作系统和应用程序中的漏洞。集成了内置的漏洞修复功能,实现 “检测 - 修复” 一体化,为企业提供一站式的漏洞防护解决方案。 |
|
|
|
|
解决 “谁能访问”(身份认证)和 “能访问什么”(权限控制)的问题,帮助现代应用安全管理用户身份、验证用户合法性,并管控其对系统资源的访问权限。 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
OpenCTI
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
它提供全面的备份、恢复、验证和归档功能,并允许管理员管理网络中的计算机数据。 Bacula采用客户端-服务器架构,包括Director、File、Storage和Catalog服务,分别负责任务管理、数据备份、存储管理和数据目录。 |
|
配置建议
开源安全工具的硬件资源需求参考表,综合官方文档及生产环境实践建议:
开源安全工具硬件资源需求参考表
| 设备类型 | 开源工具 | 测试/小型环境 | 生产/中型环境 | 关键依赖与说明 |
|---|---|---|---|---|
| 防火墙 |
|
|
|
依赖
说明:规则数量、VPN并发量、带宽(建议1Gbps+)显著影响资源需求。 |
| 防火墙 |
|
|
|
依赖
说明:IDPS/代理功能开启时需增加50%内存和CPU。 |
| 入侵检测/NDR |
|
|
|
依赖
说明:资源需求随流量(EPS)指数级增长,建议分布式部署。 |
| WAF |
|
|
|
依赖
说明:CPU性能直接影响HTTP请求处理能力,高并发需横向扩展。 |
| SOAR |
|
|
|
依赖
说明:任务并发量和插件复杂度决定资源需求。 |
| XDR/SIEM |
|
|
|
依赖
说明:日志量(EPS)是核心指标,生产环境需独立Elasticsearch集群。 |
| 终端管理 |
|
|
|
依赖
说明:资源按托管终端数线性增长,200节点内适用免费版。 |
| IAM |
|
|
|
依赖
说明:高并发认证需增加CPU和JVM堆(≥8GB)。 |
| IAM |
|
|
|
依赖
说明:用户量>1,000时需增加内存至16GB+。 |
| 日志取证 |
|
|
|
依赖
说明:大规模端点取证需分布式部署,服务器端依赖大内存缓存数据。 |
| 密码管理 |
|
|
|
依赖
说明:用户量>100建议用PostgreSQL并增加内存至8GB。 |
| 威胁情报平台 |
|
|
|
依赖
说明:数据量>1千万条需独立Elasticsearch集群。 |
| 威胁情报平台 |
|
|
|
依赖
说明:事件(Event)数量>10万时需优化数据库配置及内存分配。 |
| 堡垒机 |
|
|
|
依赖
说明:并发会话数决定资源需求,每100会话需增加1核CPU+2GB RAM。 |
| 漏洞扫描器 |
|
|
|
依赖
说明:扫描任务并发量及插件数量(NVTs)显著影响CPU和内存占用。 |
| 数据库审计 |
|
|
|
依赖
说明:审计条目量>1亿时需分库分表或启用归档。 |
| 备份恢复 |
|
|
|
依赖
说明:Director需SSD加速元数据库,存储空间按备份策略预留3-5倍。 |
关键补充说明
1.存储类型:
SSD必需:所有工具的生产环境均需SSD/NVMe,尤其是数据库、索引、缓存服务(如Elasticsearch, Redis, PostgreSQL)。
容量规划:日志/取证类工具(Wazuh, Velociraptor)需预留3-5倍原始数据的存储空间。
2.网络要求:
防火墙/WAF/NDR工具需万兆网卡(10Gbps+)以处理高吞吐流量。
跨节点工具(如Security Onion集群)需低延迟网络(≤1ms)。
3.生产环境建议:
高可用部署:关键服务(IAM、数据库审计、SIEM)应配置集群(如PostgreSQL流复制、Elasticsearch分片)。
独立部署:资源密集型工具(Elasticsearch, Redis, 数据库)需与主服务分离部署。
-
CPU:持续>70%需扩容。
4.性能监控指标:
-
CPU:持续>70%需扩容。
-
内存:Swap使用>0%或可用内存<20%需扩容。
-
磁盘IO:读写延迟>10ms需优化存储或升级SSD。
跟等保三级要求的对应关系
依据《网络安全等级保护测评高风险判定指引》三级标准,结合开源工具能力,详细分析如下:
| 设备类型 | 开源工具 | 满足的等保要求 | 对应高风险项要求 | 优化建议 |
|---|---|---|---|---|
| 防火墙 |
|
8.1.4.1
8.1.4.2入侵防范
|
5.3.3
|
部署pfBlockerNG实现GeoIP过滤 |
| 入侵检测/NDR |
|
8.1.4.2
8.1.4.5攻击行为识别
|
6.2.3
|
集成MISP威胁情报实时更新 |
| WAF |
|
8.1.4.3
8.1.4.9SQL注入/XSS拦截
|
6.4.1.9
|
|
| SOAR |
|
8.1.4.6
|
6.4.3.6
|
集成TheHive联动响应 |
| XDR/SIEM |
|
8.1.4.8
8.1.4.5事件关联分析
|
6.9.2
8.1.4.8日志防篡改不足
|
启用AIDE文件完整性监控 |
| 终端管理 |
|
8.1.3.4
8.1.4.4补丁管理
|
6.4.1.7
|
部署Rkhunter检测rootkit |
| IAM |
|
8.1.3.1
8.1.3.3权限分离
|
6.4.2.5
|
高危操作增加WebAuthn生物验证 |
| 日志取证 |
|
8.1.4.8
|
6.8.3
|
日志存储加密(LUKS) |
| 密码管理 |
|
8.1.3.7
|
6.4.3.10
|
集成SoftHSM硬件模拟 |
| 威胁情报平台 |
|
8.1.4.5
|
6.5.2
|
与Wazuh联动自动阻断IoC |
| 堡垒机 |
|
8.1.4.7
8.1.4.7会话录像
|
6.4.3.8
|
rm -rf等命令双人复核集成OpenBastion实时拦截 |
| 漏洞扫描器 |
|
8.1.4.4
|
6.3.4
|
集成Trivy扫描容器漏洞 |
| 数据库审计 |
|
8.1.4.8
|
6.4.2.9敏感数据监控缺失
6.4.1.9SQL注入阻断缺失
|
启用pgAudit列级审计(PostgreSQL) |
| 备份恢复 |
|
8.1.5.1
|
8.1.5.2异地验证缺失
6.1.6RTO/RPO无保障
|
每季度恢复演练并记录指标 |
集中日志
ELK + AI + Sigma的方案
核心组件实现
1.Sigma规则转换
python sigma2elastic.py -t elk-siem -c config.yml sigma_rules/ -o output.ndjson自动处理大小写敏感问题(转换为[Nn][Aa][Mm][Ee]格式)1
支持实时更新Sigma官方规则库(通过cron定时任务)14
使用 sigma2elastic工具将Sigma规则转换为Elastic可直接导入的ndjson格式
2.ELK集成层
实时日志分析(Elasticsearch执行Sigma检测规则)2
威胁可视化(Kibana仪表板展示检测结果)2
在Kibana中导入转换后的规则:
curl -X POST "kibana:5601/api/detection_engine/rules/_import"
-H "kbn-xsrf: true" --form file=@output.ndjson
3.AI分析引擎
异常行为检测(识别0day攻击模式)3
告警自动调优(减少误报率)3
生成Python运维脚本(实现闭环响应)3
构建AI处理流水线:
# 示例:AI日志分析工作流
from elk_ai_connector import analyze_logs
results = analyze_logs(
index="security-log*",
features=["anomaly_score", "threat_pattern"]
)
generate_response_script(results) # 生成运维响应脚本
4.自动化运维闭环
5.响应机制:
配合opnsense防护墙做自动化拦截,https://docs.opnsense.org/development/api.html
防火墙规则管理(Python API调用),实现自动拦截,实际代码可以增加拦截周期
import requests
import json
def block_ip(ip_address):
"""阻断指定IP地址的流量[4]"""
api_url = "https://opnsense/api/firewall/filter/addRule"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {
"rule": {
"enabled": "1",
"action": "block",
"interface": "wan",
"protocol": "any",
"source": ip_address,
"destination": "any",
"description": "Auto-blocked by AI engine"
}
}
response = requests.post(
api_url,
auth=("api_key", "api_secret"),
headers=headers,
data=json.dumps(payload),
verify=False
)
if response.status_code == 200:
apply_rules() # 应用规则变更
return True
return False
def apply_rules():
"""应用防火墙规则变更[1]"""
requests.post(
"https://opnsense/api/firewall/filter/apply",
auth=("api_key", "api_secret")
)
DNS重定向(自动化配置),跟威胁情报配合,拦截恶意域名请求
def redirect_dns_to_local():
"""重定向所有DNS请求到本地解析器[4]"""
payload = {
"rule": {
"enabled": "1",
"protocol": "tcp/udp",
"destination_port": "53",
"target": "127.0.0.1",
"target_port": "53",
"description": "DNS redirect to Unbound"
}
}
requests.post(
"https://opnsense/api/firewall/nat/portForward",
auth=("api_key", "api_secret"),
json=payload
)
说明:
API认证:需先在OPNsense Web界面生成API密钥(系统 > 设置 > API)
持久化配置:所有规则变更后需调用
apply_rules()使配置生效1安全增强:建议使用VPN隧道或IP白名单保护API访问
错误处理:实际部署需添加异常处理(如连接超时、认证失败等)


