Как создать эффективный фильтр трендов в Elasticsearch для анализа уязвимостей

Юридические новости

Elasticsearch давно зарекомендовал себя как мощная и гибкая платформа для работы с большими объемами данных и построения поисковых и аналитических систем. Одной из актуальных задач в сфере кибербезопасности является выявление трендовых уязвимостей — тех, которые в последнее время вызывают повышенный интерес в СМИ, социальных сетях и среди специалистов. Именно для решения такой задачи был разработан фильтр трендов, который позволяет эффективно отфильтровывать документы по активности ссылок за определённый временной период. Создание подобного фильтра – задача нетривиальная и требует грамотного подхода к хранению данных, их индексированию и построению запросов в Elasticsearch. Основная цель фильтра трендов заключается в быстром выявлении уязвимостей, которые в течение заданного временного окна получили максимальное количество упоминаний.

В отличие от классических способов сортировки по релевантности или количеству упоминаний, здесь важен именно фильтр, который возвращает подмножество документов, соответствующих критериям активности, а не просто ранжирует весь набор данных. Такой подход обеспечивает более стабильный и понятный результат для конечных пользователей системы. Выбор данных и их подготовка играют ключевую роль в эффективности фильтра. В качестве исходного используются данные об уязвимостях (например, CVE), дополненные информацией о времени появления ссылок — упоминаний в различных источниках. Каждая уязвимость хранит в себе набор записей с временными метками и количеством ссылок за конкретный день.

Важно, чтобы такие данные были структурированы для быстрого доступа и агрегации. Для этого применяется вложенный тип данных (nested) с двумя основными полями: timestamp (время) и value (число ссылок), что обеспечивает возможность сложных запросов по частям данных внутри документа. Однако, чтобы удовлетворять требованиям фильтра, где рассматривается сумма ссылок за произвольный период времени от выбранной даты и до текущего момента, недостаточно просто хранить ежедневные счётчики. Необходимо предобрабатывать агрегированные данные, рассчитывая накопительные суммы в каждой записи массива с трендами. Это значит, что для каждой временной точки хранится сумма всех ссылок с этой даты до настоящего момента.

Такой подход позволяет выполнять запросы без необходимости вычислять суммы на лету, что повышает скорость и эффективность фильтрации. По сути, структура данных меняется таким образом, что каждый элемент массива trends содержит дату и общее количество ссылок начиная с этой даты и далее. Это даёт возможность реализовать простой и быстрый запрос с использованием вложенного поиска и условий по диапазону timestamp и минимальному значению ссылки, которое и становится пороговым для фильтра трендов. Далее важно определить, каким образом вычислять этот порог — минимальное число ссылок, с которого уязвимость считается трендовой. Решение этой задачи оказалось наиболее технически сложной частью реализации.

Чтобы определить адаптивный порог, который изменяется в зависимости от объёма данных, времени и активности, используется специальная агрегация с использованием скриптов — Scripted Metric Aggregation. Эта уникальная возможность Elasticsearch позволяет запускать собственный код, управляющий процессом агрегации на каждой стадии выполнения запроса. Агрегация в данном случае состоит из четырёх этапов, каждый из которых реализуется своими скриптами. Сначала инициализируется состояние, в котором хранится список полученных значений и исходная дата начала аналитики. Затем при обработке каждого документа и каждой записи со ссылками проверяется, не начинается ли значение после заданной даты, и при этом контролируется, чтобы не учитывать промежуточные значения внутри одного документа.

Важно добавлять в конечный список только первые значения из каждой уязвимости, превышающие дату начала. В дальнейшем происходит объединение результатов агрегации со всех шардов. В этой фазе формируется частотная таблица, в которой ключ — это значение количества ссылок, а значение — сколько документов имеют именно такое количество. Это помогает погрузиться в распределение данных и понять, сколько именно уязвимостей имеют ту или иную активность. Финальная, самая сложная стадия — редьюсинг или сведение результатов.

Здесь происходит слияние всех частотных таблиц в одну и анализ суммарных данных. Основная задача — определить пороговое значение таким образом, чтобы топ 25% документов по активности попали под фильтр трендов. Стратегия заключается в том, чтобы начинать с наибольшего количества ссылок и постепенно снижать порог, суммируя кумулятивный процент документов. Как только накопленное значение достигает целевого порога, текущее число становится искомым порогом для фильтра. Такой гибкий и научно выверенный подход гарантирует, что количество возвращаемых уязвимостей останется в разумных пределах, не будет ни слишком большим, ни слишком малым, что соответствует основным требованиям фильтра.

Кроме того, сложные вычисления, касающиеся определения порога, выполняются редко и могут кэшироваться, предотвращая нагрузку на систему при каждом запросе. Сам запрос к Elasticsearch на уровне пользователя или приложения минимален и экономичен: это простой nested range query, который проверяет наличие внутри документа элемента с timestamp больше либо равным стартовой дате и количеством ссылок выше порогового значения. Благодаря такому решению скорость отклика существенно возрастает и снижает нагрузку на кластер Elasticsearch. Практическое применение фильтра трендов открывает новые возможности для мониторинга состояния безопасности. Эксперты получают инструмент, позволяющий быстро узнавать о новых всплесках обсуждений и активном распространении информации о конкретных уязвимостях.

Это особенно важно в современном мире, где быстрота реакции на угрозы имеет решающее значение. Помимо прямого выявления трендов, такая система может быть включена в автоматизированные оповещения, генерацию отчётов и аналитические панели, что значительно улучшит осведомлённость и подготовленность команд по безопасности. Таким образом, построение фильтра трендов в Elasticsearch — это сочетание архитектурных решений по хранению данных, продуманного индексирования, использования специализированных возможностей поискового движка и написания кастомных скриптов для агрегации. В конечном итоге мы получаем мощный инструмент для анализа динамики упоминаний уязвимостей, что повышает эффективность работы с информацией и безопасность электронных систем. Разработка и внедрение такого подхода — прекрасный пример того, как далеко можно зайти, сочетая знания из разных областей — кибербезопасности, анализа данных и технологий Elasticsearch.

Этот опыт может быть расширен и адаптирован для других задач, где требуется выделять динамические тренды на основе изменяющихся данных и временных окон. Для специалистов, работающих с большими массивами информации в реальном времени, данный метод открытия и фильтрации трендов становится незаменимым. Если вы ищете способ улучшить мониторинг информационных потоков и выявление важных для вашей области трендов, данный подход обеспечивает надёжность, скорость и точность и станет основой для построения совершенствованных систем аналитики на базе Elasticsearch.