ELK结合机器学习模型预测

ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）可以结合机器学习模型预测潜在的登录攻击，但需要借助Elastic Stack的扩展能力（如Elastic Machine Learning）或第三方集成。

​​一、ELK原生机器学习能力​​

Elasticsearch自带的​​Machine Learning功能​​（需付费订阅）可直接用于异常检测，无需额外开发：

1. ​​数据准备​​

   • 通过Logstash或Filebeat采集登录相关日志（如认证失败、IP变更、设备指纹等）。
   • 在Elasticsearch中创建专用索引（如auth-logs-*），存储结构化字段：

     {"timestamp": "2025-07-18T06:02:35","user": "user123","ip": "192.168.1.100","location": "Beijing","device": "Chrome/91.0","event_type": "failed_login","response_time": 1200
     }

2. ​​模型训练与部署​​

   • ​​无监督学习​​：使用Elastic ML的​​异常检测算法​​（如Isolation Forest）识别异常模式，例如：
     • 同一IP在5分钟内发起>50次登录尝试。
     • 用户从新设备/地理位置登录且未通过MFA。
   • ​​有监督学习​​：标注历史攻击数据（如标记暴力破解事件），训练分类模型（如随机森林）预测攻击