Filebeat如何进行日志脱敏
导读：Filebeat日志脱敏的可行路径与选择 Filebeat 处理器（processors）脱敏：在采集端用内置或脚本处理器对事件进行就地改写，适合对已知字段或整条 message 做快速替换、删除、正则化处理。优点是延迟最低、减少敏感数据...
Filebeat日志脱敏的可行路径与选择
- Filebeat 处理器（processors）脱敏：在采集端用内置或脚本处理器对事件进行就地改写，适合对已知字段或整条 message 做快速替换、删除、正则化处理。优点是延迟最低、减少敏感数据外泄面；局限是对复杂多行、跨字段、结构化解析后的脱敏能力有限。常见处理器包括：script（JavaScript）、dissect、replace、drop_fields、drop_event 等。
- 下游脱敏：将原始日志发送到 Logstash 或 Elasticsearch Ingest Pipeline 做更复杂的脱敏与治理（如 Ruby 脚本、条件判断、pipeline 多阶段处理）。优点是灵活可编排、规则集中；代价是多一跳网络与计算开销。
- 架构选择：优先在采集端脱敏“显而易见”的敏感信息；对强合规、跨字段、需重算的复杂规则，放在下游统一治理。
方案一 使用 Filebeat 处理器在采集端脱敏
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场景A 直接改写 message（JavaScript 脚本，适合任意文本替换）
- 思路：用 script 处理器匹配敏感片段并用掩码替换，例如手机号中间四位、身份证中间段、邮箱保留域名等。
- 示例（脱敏手机号与邮箱，保留前后位，中间打码）：
filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /var/log/myapp/*.log processors: - script: lang: javascript id: mask_sensitive source: | function process(event) { var msg = event.Get("message"); if (msg) { // 手机号：保留前3后4，中间4位掩码 msg = msg.replace(/(\b1[3-9]\d{ 2} )(\d{ 4} )(\d{ 4} \b)/g, '$1****$3'); // 邮箱：保留@前1位与域名，中间掩码 msg = msg.replace(/([^@\s]+)@([^@\s]+)/g, function(m, u, d) { if (u.length < = 2) return m; // 太短不掩码 return u[0] + '***' + u.slice(-1) + '@' + d; } ); event.Put("message", msg); } } - 说明：脚本语言为 JavaScript；可按需扩展身份证、银行卡、密钥等正则。该方式对性能影响小，适合高吞吐场景。
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场景B 结构化后再脱敏（dissect + replace + drop_fields）
- 思路：先用 dissect 或 decode_json_fields 将日志拆成结构化字段，再用 replace 对指定字段做掩码，最后 drop_fields 删除不必要字段。
- 示例（键值对日志，脱敏 client_ip 与 from 字段）：
filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /var/log/myapp/keyvalue.log processors: - dissect: tokenizer: '%{ logmonth} %{ logday} %{ logtime} %{ ip} date=%{ logdate} ,time=%{ logtime} ,device_id=%{ device_id} ,log_id=%{ log_id} ,type=%{ type} ,pri=%{ pri} ,session_id="%{ session_id} ",client_name="%{ client_name} ",client_ip="%{ client_ip} ",client_cc="%{ client_cc} ",dst_ip="%{ dst_ip} ",from="%{ from} ",hfrom="%{ hfrom} ",to="%{ to} ",polid="%{ polid} ",domain="%{ domain} ",mailer="%{ mailer} ",resolved="%{ resolved} ",src_type="%{ src_type} ",direction="%{ direction} ",virus="%{ virus} ",disposition="%{ disposition} ,classifier="%{ classifier} ,message_length="%{ message_length} ",subject="%{ subject} ",message_id="%{ message_id} ",recv_time="%{ recv_time} ",notif_delay="%{ notif_delay} ",scan_time="%{ scan_time} ",xfer_time="%{ xfer_time} ",srcfolder="%{ srcfolder} ",read_status="%{ read_status} "' field: message target_prefix: log - replace: fields: - field: log.client_ip pattern: '(\d{ 1,3} )\.(\d{ 1,3} )\.(\d{ 1,3} )\.(\d{ 1,3} )' replacement: '$1.$2.***.$4' - field: log.from pattern: '([^@\s]+)@([^@\s]+)' replacement: '$1***@$2' - drop_fields: fields: ["message", "log.file", "log.device_id", "log.log_id", "log.pri", "log.session_id", "log.client_name", "log.polid", "log.src_type", "log.direction", "log.message_length", "log.message_id", "log.scan_time", "log.xfer_time", "log.srcfolder", "log.mailer", "log.offset", "log.logmonth", "log.logday", "log.read_status", "log.recv_time"] - 说明：dissect 适合固定分隔的日志；JSON 日志可用 decode_json_fields 先解析再替换。注意 replace 处理器不支持将 replacement 设为空字符串，如需“删除字段值”请改用脚本处理器或下游处理。
方案二 在 Logstash 或 Elasticsearch 中脱敏
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Logstash Ruby 过滤器（适合复杂、跨字段、条件逻辑）
- 思路：Filebeat 将日志发到 Logstash（如端口 5044），用 ruby 过滤器按正则对指定字段脱敏，再写入 ES。
- 最小示例：
mask.rb（示例掩码手机号与邮箱）：input { beats { port => 5044 } } filter { ruby { path => "/usr/local/logstash/config/mask.rb" script_params => { "fields" => ["message", "client_ip", "from"] } } } output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] index => "app-log-%{ +YYYY.MM.dd} " } }def register(params) @fields = params["fields"] end def filter(event) @fields.each do |f| v = event.get(f) next unless v.is_a?(String) v = v.gsub(/(\b1[3-9]\d{ 2} )(\d{ 4} )(\d{ 4} \b)/, '\1****\3') v = v.gsub(/([^@\s]+)@([^@\s]+)/) { |m| m[0] + '***' + m[-1] + '@' + $2 } event.set(f, v) end [event] end - 说明：Ruby 过滤器非常灵活，可做条件分支、分段掩码、正则捕获组替换等；适合集中治理与复杂规则。
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Elasticsearch Ingest Pipeline（适合在 ES 侧统一治理）
- 思路：定义包含 Gsub Processor、Date/Convert Processors、Pipeline 条件 的 ingest pipeline，将 Filebeat 输出指向该 pipeline，由 ES 在写入时完成脱敏与字段处理。
- 适用：已有存量索引或希望把治理逻辑集中在 ES 的场景；与 Beats 搭配简单，但会占用 ES 写入计算资源。
实践建议与注意事项
- 先解析再脱敏：对 JSON 或 KV 日志，优先用 decode_json_fields / dissect 转成结构化字段，再对目标字段做 replace/script，命中率与可维护性更高。
- 正则与掩码策略：优先使用捕获组保留可辨识前缀/后缀（如手机号前3后4），避免全遮蔽导致排障困难；对邮箱、身份证、银行卡等按业务最小暴露原则设计掩码。
- 性能与风险：采集端脚本尽量轻量（避免大循环与回溯）；对超大字段（如 Base64）可在采集端或下游截断/压缩，减少网络与存储压力（示例实践见多篇案例）。
- 合规与验证：脱敏属于数据最小化与合规要求，务必在测试环境验证规则，确保不影响检索、告警、审计；对关键字段建立脱敏回归测试。
- 字段删除与最小化：不需要的字段用 drop_fields 删除；注意 replace 不能将值置空，需要清空请使用脚本处理器或下游处理。
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