审计日志导出和聚合

使用AWS CloudTrail来帮助我们记录和跟踪AWS资源的历史记录，例如Amazon S3存储桶、AWS Lambda函数、IAM角色等。同时，我们也可以使用AWS CloudTrail Logs API来导出CloudTrail日志，然后对这些日志进行聚合分析。

以下是一个使用AWS SDK for Python (Boto3)来导出CloudTrail日志，并使用Python Pandas库来聚合和分析日志的示例代码：

import boto3
import pandas as pd

# 创建CloudTrail客户端
client = boto3.client('cloudtrail')

# 配置导出操作的参数
response = client.create_trail(
    Name='example-trail',
    S3BucketName='example-bucket',
    IsMultiRegionTrail=True
)

# 获取导出的文件的S3对象键
key_prefix = response['S3BucketName'] + '/' + response['S3KeyPrefix']

# 使用CloudTrail Logs API导出日志
response = client.start_logging(
    Name='example-trail',
    S3BucketName='example-bucket',
    S3KeyPrefix='example-prefix/'
)

# 将导出的日志文件存储到DataFrame中
df = pd.read_csv('s3://' + key_prefix + response['LogFile'])

# 对聚合字段进行合并，例如eventName和eventSource
df['event'] = df['eventName'] + ' (' + df['eventSource'] + ')'

# 根据事件数量排序并打印前10个事件
events = df['event'].value_counts()[:10]
print(events)

在这个示例代码中，我们首先使用AWS SDK for Python (Boto3)创建CloudTrail客户端，并设置要导出日志的配置参数。然后，我们使用CloudTrail Logs API来导出日志，并将导出的日志文件存储到Python Pandas库中的DataFrame中。最后，我们通过对聚合字段进行合并，例如eventName和eventSource，来对事件进行聚合。该代码将根据事件数量排序并打