From 6688bbd5013fe0b409a5c7d1525d992f08748666 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Dominik Agres Date: Sat, 1 Nov 2025 22:23:30 +0100 Subject: [PATCH] public folder --- blog/public/blog/bruteforce/index.html | 160 ------------------------- blog/public/blog/index.html | 73 +---------- blog/public/blog/index.xml | 20 +--- blog/public/categories/index.html | 61 +--------- blog/public/categories/index.xml | 12 +- blog/public/datenschutz/index.html | 110 ++--------------- blog/public/de/categories/index.html | 61 +--------- blog/public/de/categories/index.xml | 12 +- blog/public/de/index.html | 103 ++-------------- blog/public/de/index.xml | 12 +- blog/public/de/sitemap.xml | 42 +------ blog/public/de/tags/index.html | 61 +--------- blog/public/de/tags/index.xml | 12 +- blog/public/en/index.html | 10 +- blog/public/en/sitemap.xml | 55 +-------- blog/public/favicon-new.ico | Bin 3638 -> 0 bytes blog/public/favicon-small.ico | Bin 6006 -> 0 bytes blog/public/favicon_bck.ico | Bin 15086 -> 0 bytes blog/public/impressum/index.html | 81 +------------ blog/public/index.html | 103 ++-------------- blog/public/index.xml | 71 +++++------ blog/public/sitemap.xml | 17 +-- blog/public/tags/index.html | 61 +--------- blog/public/tags/index.xml | 12 +- blog/public/whoami/index.html | 91 +------------- 25 files changed, 101 insertions(+), 1139 deletions(-) delete mode 100644 blog/public/blog/bruteforce/index.html delete mode 100644 blog/public/favicon-new.ico delete mode 100644 blog/public/favicon-small.ico delete mode 100644 blog/public/favicon_bck.ico diff --git a/blog/public/blog/bruteforce/index.html b/blog/public/blog/bruteforce/index.html deleted file mode 100644 index 6539166..0000000 --- a/blog/public/blog/bruteforce/index.html +++ /dev/null @@ -1,160 +0,0 @@ - - - - - - - - - agres :: Bruteforce Analysis - - - - -
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Bruteforce Analysis

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- Date Published: - October 25, 2025 -
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- Read time: - 7 minute(s) -
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Introduction

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Recently I set up this Website as a small side Project in order to learn a little bit of HTML, CSS and the use of static site generators. In order to host this website I used my VPS I own on IONOS. As someone who has spent a lot of time in the Cybersecurity world, I gave my best to secure the VPS as well as possible. Login via SSH is enabled only via Private/Public Key Authentification and Fail2Ban is setup to ban anyone who tries to login more than 5 Times. Once this was setup I created a way to “pull” the logs from nginx and fail2ban onto my private ProxMox server and Process these into Grafana. As I was doing this, I noticed that the fail2ban logfile has over 31.000 rows. Nothing suspicious for a public IP Adress, yet a interesting amount of data.

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After getting my hands on these files I decided that I will try to parse and analyse these brutefore attacks. Furthermore this will be written in go, because I am trying to hone my skills in it and it allows us to write extremely efficient, fast and lightweight code.

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Data

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The dataset (fail2ban.log file) consists of relatively simple and understandable logs. Here is a snippet of the average log section:

-
// I will not be exposing the IP addresses for obvious reasons
-2025-10-25 17:04:35,850 fail2ban.filter         [77278]: INFO    [sshd] Found xxx.xxx.xxx.xxx - 2025-10-25 17:04:35
-2025-10-25 17:04:36,414 fail2ban.actions        [77278]: WARNING [sshd] xxx.xxx.xxx.xxx already banned
-2025-10-25 17:04:37,099 fail2ban.filter         [77278]: INFO    [sshd] Found xxx.xxx.xxx.xxx - 2025-10-25 17:04:36
-2025-10-25 17:04:40,100 fail2ban.filter         [77278]: INFO    [sshd] Found xxx.xxx.xxx.xxx - 2025-10-25 17:04:39
-2025-10-25 17:04:40,420 fail2ban.actions        [77278]: NOTICE  [sshd] Ban xxx.xxx.xxx.xxx
-

There are also some error entries in the log file which are not clearly labeled, although not as important for the data analasys part, need to be considered when parsing:

-
2025-10-25 17:04:40,426 fail2ban.utils          [77278]: ERROR   7f57b0136b10 -- exec: { iptables -w -C f2b-sshd -j RETURN >/dev/null 2>&1; } || { iptables -w -N f2b-sshd || true; iptables -w -A f2b-sshd -j RETURN; }
-for proto in $(echo 'tcp' | sed 's/,/ /g'); do
-{ iptables -w -C INPUT -p $proto -m multiport --dports 22  # or your custom SSH port -j f2b-sshd >/dev/null 2>&1; } || { iptables -w -I INPUT -p $proto -m multiport --dports 22  # or your custom SSH port -j f2b-sshd; }
-done
-

Implementation

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The following will be seperated into three sections: Parsing, Data Collection and Visualisation

-

Parsing & Regex

-

I decided the most simple way to go forward is to save the logs into a JSON file, with an object for each log entry. This simplifies the writing and reading of the same file in the future. In go we do this by defining a struct with tags for how the JSON structure will look like in the future:

-
type Logs struct {
-	Timestamp string  `json:"timestamp"`
-	Handler   string  `json:"handler"`
-	Level     string  `json:"level"`
-	Source    string  `json:"source"`
-	IpAdress  string  `json:"ipAdress"`
-	Message   string  `json:"message"`
-}
-

These are the key value fields we will want to fill with the information from the log file. The log file is read with golangs os and bufio packages. With these we open the log file and pass it to a scanner instance. The scanner then gives us a multitude of functions to handle the reading of the file. -The most simple way is to create a for loop like this:

-
for scanner.Scan() {
-
-  line := scanner.Text()
-
-  ...
-}
-

This ensures that in each iteration of the loop, the line variable is given the next row until none are available. line now contains a row from the log file. -Now comes the parsing. I have decided that I hate myself and that I will use Regex Expressions in order to find and extract the usual values in the fail2ban logs. For this I defined a Regex Expression for each of the above mentioned json tags, these being1:

-
// For (probably much) better efficency these expressions can be grouped into one large expression with maching groups for each field.
-// Because I do not like Regex, I will not do this.
-dateRegex, _ := regexp.Compile(`\d{4}-\d{2}-\d{2}`)
-handlerRegex, _ := regexp.Compile(`fail2ban\.\w+`)
-ipRegex, _ := regexp.Compile(`(\b25[0-5]|\b2[0-4][0-9]|\b[01]?[0-9][0-9]?)(\.(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)){3}`)
-levelRegex, _ := regexp.Compile(`\s*(?:[A-Z]+)\s+`)
-serviceRegex, _ := regexp.Compile(`\s*(?:\[[a-z]+\])\s+`)
-actionRegex, _ := regexp.Compile(`(Found|already banned|Ban|Unban)`)
-

In theory this ruleset applied on the line variable should extract values like this:

-
2025-10-25 17:04:35,850 fail2ban.filter         [77278]: INFO    [sshd] Found xxx.xxx.xxx.xxx - 2025-10-25 17:04:35
-[       dateRegex      ][ handlerRegex ]         [levelRegex][serviceRegex][actionRegex][ipRegex]
-

And therefore export it into a clean json:

-
...
-{
-   "timestamp": "2025-10-25 17:04:35,850",
-   "handler": "fail2ban.filter",
-   "level": "INFO",
-   "source": "[sshd]",
-   "ipAdress": "xxx.xxx.xxx.xxx",
-   "message": "Found"
-}
-...
-

While writing, rewriting and fixing my code I also kept an eye on performace. I wrapped my parser function call in two time.Now().UnixMilli() in order to calculate how long it would take to parse the 31.456 lines. My best result floated around 580 ms which means my code can appropox. parse 55.000 rows in one second or given the file is 3.6MB it can parse appropox. 6.2MB per second in one stream. (Your results may vary, depending on harddrive, single core cpu performance etc.)

-

And there we go, I have written a very simple fail2ban log to json parser. From now on it gets easier (and more performant).

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Analysing

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In order to analyse the data we have collected, I will read our json file containing all the logs and creating a new file which aggregates the different log messages by IP Adress. This means we will create a new struct which looks like this:

-
type StatsByIp struct {
-	IpAdress       string  `json:"ipAdress"`
-	TotalLogs      int     `json:"totalLogs"`
-	TotalFound     int     `json:"totalFound"`
-	TotalBanned    int     `json:"totalBanned"`
-	TotalUnbanned  int     `json:"totalUnbanned"`
-	Country        string  `json:"county"`
-}
-

Note: If you ever use golangs encoding/json to handle Marshalling and Unmarshalling of the Json files yourself, note that you need to name your variables with Uppercase Letters. Go uses Uppercase/Lowercase to deistinguish if your variable or function are public or private. Naming only the struct with Uppercase is not enough and if you do not do this, the inbuilt json.Marshall() and json.Unmarshall functions will not work, as well as some other quirks if you use external functions and pointers.

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Once these values have been aggregated by IP Adress, we can see how often which IP has failed to auth on our SSH server and how often it has been Banned and Unbanned.

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For extra information I have implemented a simple script to query the source country of the IP Adress. This is done easily with public apis like ipadress.com. Althogh this is nice information to have, it is not 100% correct, as IP adresses change and on the day we query it does not have to belong to the same user 10 or more days ago when the log found it.

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Visualising

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I am a big sucker for Data Science and have used Python for most of my time Developing “Software”. The first tool which comes to mind when thinking of visualising data is pythons matplotlib. I have used this in any Data Science adjecent project, all through to my Bachelors Thesis. Therefore I was happy to find out go had a similar package out there. For this I have used gonum/plot. With it I created a simple wrapper function for creating bar plots, and collected all relevant data from our analytics steps. The results were the following:

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Post Scriptum

-

No text, images, code, concepts or ideas were created with Slop Generators2. Although I do not belive that Slop Generators are inherently bad nor do I belive that they cannot be used in a poductive matter (as do I in some cases), evrything I write on here are things which geniunly interest me and I want to create and work on by myself. I belive a person can only become better at the thing they are doing if they do not constantly search for instant gratification, which is often given to one when using Slop Generators.

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-
    -
  1. -

    Thanks to ihateregex.io ↩︎

    -
    2. -
  2. -

    Slop Generators ↩︎

    -
    3. -
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- - - - - - - diff --git a/blog/public/blog/index.html b/blog/public/blog/index.html index b1be606..15a2d8a 100644 --- a/blog/public/blog/index.html +++ b/blog/public/blog/index.html @@ -1,68 +1,5 @@ - - - - - - - - - agres :: Blog - - - - -
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-Steigerwaldstraße 30
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  • Widerruf einer Einwilligung: Sie können eine erteilte Einwilligung jederzeit widerrufen.
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Quellcode

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Das gesamte Quellcode dieser Website kann auf meinem Github-Repository aufgerufen werden unter https://github.com/agresdominik/blog

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Kontaktaufnahme per E-Mail

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Wenn Sie mich per E-Mail kontaktieren, werden Ihre Angaben inklusive der von Ihnen übermittelten personenbezogenen Daten (z. B. Name, E-Mail-Adresse, Inhalt der Nachricht) zum Zweck der Bearbeitung Ihres Anliegens gespeichert und verarbeitet.

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  • Ihre Daten werden nur solange gespeichert, wie es für die Bearbeitung Ihres Anliegens erforderlich ist.
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Login via SSH is enabled only via Private/Public Key Authentification and <a href="https://github.com/fail2ban/fail2ban">Fail2Ban</a> is setup to ban anyone who tries to login more than 5 Times. Once this was setup I created a way to &ldquo;pull&rdquo; the logs from nginx and fail2ban onto my private ProxMox server and Process these into Grafana. As I was doing this, I noticed that the fail2ban logfile has over 31.000 rows. Nothing suspicious for a public IP Adress, yet a interesting amount of data.</p> - - - Datenschutz - http://localhost:1313/datenschutz/ - Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 - http://localhost:1313/datenschutz/ - <br> <h2 id="allgemeine-hinweise">Allgemeine Hinweise</h2> <p>Die folgenden Hinweise geben einen einfachen Überblick darüber, was mit Ihren personenbezogenen Daten passiert, wenn Sie diese Website besuchen. Personenbezogene Daten sind alle Daten, mit denen Sie persönlich identifiziert werden können. Ausführliche Informationen zum Thema Datenschutz finden Sie in dieser Datenschutzerklärung.</p> <h2 id="datenerfassung">Datenerfassung</h2> <p>Wer ist verantwortlich für die Datenerfassung? Die Datenverarbeitung auf dieser Website erfolgt durch den Websitebetreiber. Dessen Kontaktdaten können Sie dem Impressum dieser Website entnehmen.</p> <h2 id="wie-werden-ihre-daten-erfasst">Wie werden Ihre Daten erfasst?</h2> <p>Ihre Daten werden zum einen dadurch erhoben, dass Sie mir diese mitteilen (z. B. über eine Kontaktaufnahme per E-Mail). Es werden keine technischen Daten gespeichert und erfasst (z.B. Internetbrowser, Betriebssystem IP-Adresse oder Uhrzeit), da die Protokollierung deaktiviert ist. Wofür nutzen wir Ihre Daten? Die von Ihnen übermittelten Daten (z. B. per E-Mail) werden ausschließlich zur Bearbeitung Ihrer Anfrage verwendet.</p> - - - Impressum - http://localhost:1313/impressum/ - Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 - http://localhost:1313/impressum/ - <br> <h2 id="angaben-gemäß--5-tmg-und--18-mstv">Angaben gemäß § 5 TMG und § 18 MStV</h2> <p><strong>Name</strong> <br> Dominik Agreš</p> <p><strong>Anschrift</strong> <br> Steigerwaldstraße 30 <br> 74172 Neckarsulm <br> DE</p> <p><strong>Kontakt</strong><br> <a href="mailto:dominik@agres.online">dominik@agres.online</a></p> <h2 id="haftung-für-inhalte">Haftung für Inhalte</h2> <p>Als Diensteanbieter bin ich gemäß § 7 Abs.1 TMG für eigene Inhalte auf diesen Seiten nach den allgemeinen Gesetzen verantwortlich. Nach §§ 8 bis 10 TMG bin ich als Diensteanbieter jedoch nicht verpflichtet, übermittelte oder gespeicherte fremde Informationen zu überwachen oder nach Umständen zu forschen, die auf eine rechtswidrige Tätigkeit hinweisen. Verpflichtungen zur Entfernung oder Sperrung der Nutzung von Informationen nach den allgemeinen Gesetzen bleiben hiervon unberührt. Eine diesbezügliche Haftung ist jedoch erst ab dem Zeitpunkt der Kenntnis einer konkreten Rechtsverletzung möglich. Bei Bekanntwerden von entsprechenden Rechtsverletzungen werde ich diese Inhalte umgehend entfernen.</p> - - - Whoami - http://localhost:1313/whoami/ - Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 - http://localhost:1313/whoami/ - <p>Hi, I’m Dominik</p> <p>I’m passionate about technology, software, and cybersecurity.</p> <ul> <li>Studied <strong>Software Engineering</strong> at <strong>Heilbronn University (HHN)</strong></li> <li>Worked at <strong>Schwarz IT</strong> in a <strong>Cybersecurity</strong> team during my studies</li> <li>Wrote my Bachelors Thesis about the application of Machine Learning to optimise distinct processes in the Cybersecurity world</li> <li>Love exploring nature, going on hiking trips as well as driving my motorcycle</li> <li>Love reading books about sociology, philosophy and politics</li> </ul> <hr> <h1 id="books">Books</h1> <p>Here are some of my favourite books I would recommend to anyone:</p> - - - +agres.onlinehttps://agres.online/Recent content on agres.onlineHugoen-USMon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000Datenschutzhttps://agres.online/datenschutz/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://agres.online/datenschutz/<br> +<h2 id="allgemeine-hinweise">Allgemeine Hinweise</h2> +<p>Die folgenden Hinweise geben einen einfachen Überblick darüber, was mit Ihren personenbezogenen Daten passiert, wenn Sie diese Website besuchen. Personenbezogene Daten sind alle Daten, mit denen Sie persönlich identifiziert werden können. Ausführliche Informationen zum Thema Datenschutz finden Sie in dieser Datenschutzerklärung.</p> +<h2 id="datenerfassung">Datenerfassung</h2> +<p>Wer ist verantwortlich für die Datenerfassung? Die Datenverarbeitung auf dieser Website erfolgt durch den Websitebetreiber. Dessen Kontaktdaten können Sie dem Impressum dieser Website entnehmen.</p> +<h2 id="wie-werden-ihre-daten-erfasst">Wie werden Ihre Daten erfasst?</h2> +<p>Ihre Daten werden zum einen dadurch erhoben, dass Sie mir diese mitteilen (z. B. über eine Kontaktaufnahme per E-Mail). +Es werden keine technischen Daten gespeichert und erfasst (z.B. Internetbrowser, Betriebssystem IP-Adresse oder Uhrzeit), da die Protokollierung deaktiviert ist. +Wofür nutzen wir Ihre Daten? Die von Ihnen übermittelten Daten (z. 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