Agiloft 로그 수집

다음에서 지원:

Google secops SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Agiloft 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다.

Agiloft는 계약 생성, 승인 워크플로, 규정 준수 추적을 자동화하는 코드 없는 계약 수명 주기 관리 (CLM) 플랫폼입니다. Agiloft 활동 로그 표에는 사용자 로그인, 로그아웃, 레코드 수정, 규칙 변경, 관리 작업과 같은 시스템 사용 이벤트가 기록됩니다. 이러한 활동 로그는 Agiloft REST API를 통해 내보내고 Google SecOps에서 수집할 수 있도록 GCS 버킷에 기록할 수 있습니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

• Google SecOps 인스턴스
• Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
• GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
• Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
• Advanced, Premium 또는 Platform 버전의 Agiloft 인스턴스 (REST API 액세스에는 이러한 버전 중 하나가 필요함)
• 활동 로그 표에 액세스할 수 있는 REST 지원 그룹의 Agiloft 사용자 계정
• Agiloft 기술 자료 (KB)에서 활동 로깅이 사용 설정됨

Agiloft 활동 로깅 구성

1. 관리자 계정으로 Agiloft KB에 로그인합니다.
2. 오른쪽 상단에 있는 설정 톱니바퀴를 클릭합니다.
3. 시스템 > 활동 로그 구성으로 이동합니다.
4. 새로 만들기를 클릭하여 감사 규칙 마법사를 엽니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 이름: 규칙 이름을 입력합니다 (예: All Activity for SIEM).
   • 언어: KB 언어를 선택합니다.
6. 어떤 사용자의 액션을 기록할지 결정하는 저장된 검색을 만들거나 선택합니다.
7. 추적할 이벤트를 선택합니다. 포괄적인 보안 모니터링을 위해 다음을 선택합니다.
   • 로그인
   • 로그아웃
   • 로그인 실패
   • Record Create
   • 레코드 수정
   • 레코드 삭제
   • 파일 다운로드
   • 규칙 수정
   • 워크플로 수정
   • 그룹 수정
   • 팀 수정
   • 표 수정
   • 열 수정
8. 감사 기록의 보관 기간을 정의합니다 (예: 1 year).

9. 마침을 클릭합니다.

   참고: 기본적으로 Agiloft에는 시스템 이벤트, 모든 로그인, 관리자 작업, 삭제에 대한 감사 규칙이 포함됩니다. 새 규칙을 만들기 전에 기존 규칙을 검토하여 중복을 방지하세요.

활동 로그 표 숨기기 해제

1. Agiloft KB에서 Setup > Tables로 이동합니다.
2. 표 목록에서 활동 로그를 선택합니다.

3. 숨기기 해제를 클릭하여 API 쿼리에서 활동 로그 표에 액세스할 수 있도록 합니다.

   참고: REST API를 통해 활동 로그 테이블을 쿼리하려면 먼저 활동 로그 테이블이 표시되어야 합니다 (숨김 해제).

Agiloft API 사용자 인증 정보 수집

Agiloft 인스턴스 세부정보 가져오기

1. Agiloft 인스턴스에 로그인합니다.

2. 브라우저 주소 표시줄에서 다음 값을 확인합니다.

   • 호스트 이름: 서버 주소 (예: yourcompany.agiloft.com)
   • KB 이름: 기술 자료 이름으로, 기술 자료의 오른쪽 상단에 도움말 아이콘 (예: Production) 옆에 표시됩니다.
   참고: KB 이름은 대소문자를 구분합니다. Agiloft 인터페이스에 표시된 정확한 이름을 사용합니다.

전용 API 사용자 만들기

1. Agiloft KB에서 설정 > 액세스 > 사용자로 이동합니다.
2. API 액세스 전용 신규 사용자 계정을 만듭니다.
   • 로그인: 설명이 포함된 로그인 (예: siem_api_user)을 입력합니다.
   • 비밀번호: 안전한 비밀번호 설정

3. REST API 액세스가 사용 설정되어 있고 활동 로그 표에 대한 읽기 액세스 권한이 있는 그룹에 사용자를 추가합니다.

   참고: API 사용자는 기본 Agiloft 계정이어야 합니다. LDAP 계정은 REST API 인증과 호환되지 않습니다.

권한 확인

계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. API 사용자 인증 정보로 Agiloft에 로그인합니다.
2. 설정 > 표로 이동합니다.
3. 활동 로그 표가 표시되고 액세스할 수 있는지 확인합니다.
4. 활동 로그 표가 표시되지 않으면 Agiloft 관리자에게 문의하여 필요한 그룹 권한을 부여받으세요.

API 액세스 테스트

• 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

  AGILOFT_HOST="https://yourcompany.agiloft.com"
  AGILOFT_KB="YourKBName"
  AGILOFT_LOGIN="siem_api_user"
  AGILOFT_PASSWORD="your-password"
  
  # Test login and get JWT token
  TOKEN=$(curl -s "${AGILOFT_HOST}/ewws/EWLogin?$KB=${AGILOFT_KB}&\$login=${AGILOFT_LOGIN}&\$password=${AGILOFT_PASSWORD}&\$lang=en" \
    | python3 -c "import sys,json; data=json.load(sys.stdin); print(data.get('token',''))")
  
  echo "Token: ${TOKEN}"
  
  # Test Activity Log table access with JSON format
  curl -v "${AGILOFT_HOST}/ewws/EWSearch/.json?\$KB=${AGILOFT_KB}&\$table=activity_log&\$login=${AGILOFT_LOGIN}&\$password=${AGILOFT_PASSWORD}&\$lang=en&limit=1&page=0&field=id&field=action&field=description&field=login&field=date" \
    -H "Accept: application/json"
  

  참고: 기본 JWT 토큰 만료 시간은 15분입니다. Cloud Run 함수의 경우 토큰 새로고침의 복잡성을 방지하기 위해 사용자 인증 정보 기반 인증 방법 (URL 매개변수의 로그인 및 비밀번호)이 대신 사용됩니다.

Google Cloud Storage 버킷 만들기

1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: agiloft-activity-logs)을 입력합니다.
   위치 유형	필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
   위치	위치를 선택합니다 (예: us-central1).
   스토리지 클래스	Standard (자주 액세스하는 로그에 권장)
   액세스 제어	균일 (권장)
   보호 조치	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

6. 만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에서 호출할 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 서비스 계정 이름: agiloft-logs-collector-sa을 입력합니다.
   • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Agiloft activity logs를 입력합니다.
4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
   1. 역할 선택을 클릭합니다.
   2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
   3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
   4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
   5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
   6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
6. 계속을 클릭합니다.
7. 완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

• 스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
• Cloud Run 호출자: Pub/Sub가 함수를 호출하도록 허용
• Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: agiloft-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
   • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자 선택
6. 저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

1. GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
2. 주제 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주제 ID: agiloft-logs-trigger를 입력합니다.
   • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Agiloft REST API에서 활동 로그를 가져오고 GCS에 기록합니다.

1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
2. 서비스 만들기를 클릭합니다.
3. 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).

4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   서비스 이름	agiloft-logs-collector
   리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
   런타임	Python 3.12 이상 선택

5. 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
   2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
   3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 agiloft-logs-trigger 주제를 선택합니다.
   4. 저장을 클릭합니다.

6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

   1. 인증 필요를 선택합니다.
   2. Identity and Access Management (IAM)을 확인합니다.
   참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 인증을 자동으로 처리합니다.

7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

8. 보안 탭으로 이동합니다.

   • 서비스 계정: 서비스 계정 agiloft-logs-collector-sa을 선택합니다.

9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

   1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
   2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

   변수 이름	예시 값	설명
   GCS_BUCKET	agiloft-activity-logs	GCS 버킷 이름
   GCS_PREFIX	agiloft	로그 파일의 접두사
   STATE_KEY	agiloft/state.json	상태 파일 경로
   AGILOFT_HOST	https://yourcompany.agiloft.com	Agiloft 인스턴스 URL
   AGILOFT_KB	YourKBName	Agiloft KB 이름 (대소문자 구분)
   AGILOFT_LOGIN	siem_api_user	API 사용자 로그인
   AGILOFT_PASSWORD	your-password	API 사용자 비밀번호
   PAGE_SIZE	100	API 페이지당 레코드 수
   MAX_RECORDS	10000	실행당 최대 레코드 수
   LOOKBACK_HOURS	2	초기 전환 확인 기간

10. 변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

11. 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상 선택
      • CPU: 1을 선택합니다.

12. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).

13. 만들기를 클릭합니다.

14. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

15. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

1. 진입점 필드에 main을 입력합니다.

2. 인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

   • 첫 번째 파일 - main.py:

     import functions_framework
     from google.cloud import storage
     import json
     import os
     import urllib3
     import urllib.parse
     from datetime import datetime, timezone, timedelta
     import time
     
     # Initialize HTTP client with timeouts
     http = urllib3.PoolManager(
       timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
       retries=False,
     )
     
     # Initialize Storage client
     storage_client = storage.Client()
     
     # Environment variables
     GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
     GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'agiloft').strip('/')
     STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
     AGILOFT_HOST = os.environ.get('AGILOFT_HOST', '').rstrip('/')
     AGILOFT_KB = os.environ.get('AGILOFT_KB')
     AGILOFT_LOGIN = os.environ.get('AGILOFT_LOGIN')
     AGILOFT_PASSWORD = os.environ.get('AGILOFT_PASSWORD')
     PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
     MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
     LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '2'))
     
     ACTIVITY_LOG_FIELDS = [
       'id', 'action', 'action_duration', 'login', 'user_name',
       'user_primary_team', 'company', 'cookie', 'date',
       'description', 'groups', 'interface', 'ip',
       'record_id', 'rule_id', 'session_duration',
       'session_id', 'table_label'
     ]
     
     def parse_datetime(value):
       """Parse ISO datetime string to datetime object."""
       if not value:
         return None
       if value.endswith("Z"):
         value = value[:-1] + "+00:00"
       try:
         return datetime.fromisoformat(value)
       except Exception:
         return None
     
     @functions_framework.cloud_event
     def main(cloud_event):
       """
       Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch
       Agiloft Activity Log records and write to GCS.
     
       Args:
         cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
       """
     
       if not all([GCS_BUCKET, AGILOFT_HOST, AGILOFT_KB, AGILOFT_LOGIN, AGILOFT_PASSWORD]):
         print('Error: Missing required environment variables')
         return
     
       try:
         bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
     
         # Load state
         state = load_state(bucket, STATE_KEY)
     
         # Determine time window
         now = datetime.now(timezone.utc)
         last_time = None
     
         if isinstance(state, dict) and state.get("last_event_time"):
           try:
             last_time = parse_datetime(state["last_event_time"])
             # Overlap by 2 minutes to catch delayed events
             if last_time:
               last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
           except Exception as e:
             print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")
     
         if last_time is None:
           last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)
     
         print(f"Fetching activity logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")
     
         # Fetch activity logs
         records, newest_event_time = fetch_activity_logs(
           start_time=last_time,
           end_time=now,
         )
     
         if not records:
           print("No new activity log records found.")
           save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
           return
     
         # Write to GCS as NDJSON
         timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
         object_key = f"{GCS_PREFIX}/logs_{timestamp}.ndjson"
         blob = bucket.blob(object_key)
     
         ndjson = '\n'.join(
           [json.dumps(record, ensure_ascii=False) for record in records]
         ) + '\n'
         blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')
     
         print(f"Wrote {len(records)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")
     
         # Update state
         if newest_event_time:
           save_state(bucket, STATE_KEY, newest_event_time)
         else:
           save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
     
         print(f"Successfully processed {len(records)} records")
     
       except Exception as e:
         print(f'Error processing activity logs: {str(e)}')
         raise
     
     def load_state(bucket, key):
       """Load state from GCS."""
       try:
         blob = bucket.blob(key)
         if blob.exists():
           state_data = blob.download_as_text()
           return json.loads(state_data)
       except Exception as e:
         print(f"Warning: Could not load state: {e}")
       return {}
     
     def save_state(bucket, key, last_event_time_iso):
       """Save the last event timestamp to GCS state file."""
       try:
         state = {'last_event_time': last_event_time_iso}
         blob = bucket.blob(key)
         blob.upload_from_string(
           json.dumps(state, indent=2),
           content_type='application/json'
         )
         print(f"Saved state: last_event_time={last_event_time_iso}")
       except Exception as e:
         print(f"Warning: Could not save state: {e}")
     
     def fetch_activity_logs(start_time, end_time):
       """
       Fetch activity logs from Agiloft REST API with pagination.
     
       Args:
         start_time: Start time for log query
         end_time: End time for log query
     
       Returns:
         Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
       """
       base_url = f"{AGILOFT_HOST}/ewws/EWSearch/.json"
     
       # Build field parameters
       field_params = '&'.join(
         [f"field={urllib.parse.quote(f)}" for f in ACTIVITY_LOG_FIELDS]
       )
     
       # Build date filter query
       start_str = start_time.strftime('%d %m %y %H:%M:%S')
       end_str = end_time.strftime('%d %m %y %H:%M:%S')
       query_filter = urllib.parse.quote(
         f"date >= '{start_str}' AND date <= '{end_str}'"
       )
     
       records = []
       newest_time = None
       page_num = 0
       backoff = 1.0
     
       while True:
         if len(records) >= MAX_RECORDS:
           print(f"Reached max_records limit ({MAX_RECORDS})")
           break
     
         url = (
           f"{base_url}"
           f"?$KB={urllib.parse.quote(AGILOFT_KB)}"
           f"&$table=activity_log"
           f"&$login={urllib.parse.quote(AGILOFT_LOGIN)}"
           f"&$password={urllib.parse.quote(AGILOFT_PASSWORD)}"
           f"&$lang=en"
           f"&query={query_filter}"
           f"&limit={PAGE_SIZE}"
           f"&page={page_num}"
           f"&{field_params}"
         )
     
         try:
           response = http.request('GET', url)
     
           # Handle rate limiting with exponential backoff
           if response.status == 429:
             retry_after = int(
               response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff)))
             )
             print(f"Rate limited (429). Retrying after {retry_after}s...")
             time.sleep(retry_after)
             backoff = min(backoff * 2, 30.0)
             continue
     
           backoff = 1.0
     
           if response.status != 200:
             print(f"HTTP Error: {response.status}")
             response_text = response.data.decode('utf-8')
             print(f"Response body: {response_text}")
             return [], None
     
           data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
     
           if not data.get('success', False):
             print(f"API error: {data.get('message', 'Unknown error')}")
             return [], None
     
           result = data.get('result', [])
     
           # Handle single record vs list
           if isinstance(result, dict):
             result = [result]
     
           if not result:
             print(f"No more results (empty page {page_num})")
             break
     
           print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(result)} events")
           records.extend(result)
     
           # Track newest event time
           for event in result:
             try:
               event_time = event.get('date')
               if event_time:
                 if newest_time is None:
                   newest_time = event_time
                 else:
                   current_dt = parse_datetime(event_time)
                   newest_dt = parse_datetime(newest_time)
                   if current_dt and newest_dt and current_dt > newest_dt:
                     newest_time = event_time
             except Exception as e:
               print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")
     
           # Check pagination
           if len(result) < PAGE_SIZE:
             print(
               f"Reached last page (size={len(result)} < limit={PAGE_SIZE})"
             )
             break
     
           page_num += 1
     
         except Exception as e:
           print(f"Error fetching activity logs: {e}")
           return [], None
     
       print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num + 1} pages")
       return records, newest_time
     

   • 두 번째 파일 - requirements.txt:

     functions-framework==3.*
     google-cloud-storage==2.*
     urllib3>=2.0.0
     

3. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

   참고: Pub/Sub 트리거 구성은 필요한 구독과 권한을 자동으로 만듭니다. Agiloft REST API는 기본적으로 호출 사이에 1초 지연을 도입합니다 (WSDelay 전역 변수를 통해 구성 가능). 이 함수는 순차적 페이지로 나누기를 통해 이를 기본적으로 처리합니다.

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
2. 작업 만들기를 클릭합니다.

3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   이름	agiloft-logs-collector-hourly
   리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
   주파수	0 * * * * (매시간 정각)
   시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
   타겟 유형	Pub/Sub
   주제	agiloft-logs-trigger 주제를 선택합니다.
   메일 본문	{} (빈 JSON 객체)

4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도	크론 표현식	사용 사례
1시간마다	0 * * * *	표준 (권장)
2시간마다	0 */2 * * *	볼륨 낮추기
6시간마다	0 */6 * * *	양이 적은 일괄 처리

통합 테스트

1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
2. 강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
3. 몇 초 동안 기다립니다.
4. Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
5. 함수 이름 agiloft-logs-collector을 클릭합니다.
6. 로그 탭을 클릭합니다.

7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

   Fetching activity logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Page 0: Retrieved X events
   Wrote X records to gs://agiloft-activity-logs/agiloft/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

9. 버킷 이름을 클릭합니다.

10. 접두사 폴더 agiloft/로 이동합니다.

11. 현재 타임스탬프를 사용하여 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

• HTTP 401: 환경 변수에서 API 사용자 인증 정보를 확인합니다. 로그인과 비밀번호가 올바른지 확인합니다.
• HTTP 403: API 사용자에게 활동 로그 표에 대한 읽기 액세스 권한이 있고 REST 지원 그룹에 속하는지 확인합니다.
• HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
• 'success': false: 오류 메시지를 확인합니다. 일반적인 원인으로는 잘못된 KB 이름 (대소문자 구분) 또는 테이블 이름이 있습니다.
• 환경 변수 누락: 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.

Agiloft 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Agiloft Activity Logs).
5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
6. 로그 유형으로 Agiloft를 선택합니다.

7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다(예:

   [e-mail]
   

8. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

   참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.

9. 다음을 클릭합니다.

10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

      gs://agiloft-activity-logs/agiloft/
      

      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • agiloft-activity-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • agiloft: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
    참고: 항상 URI 끝에 후행 슬래시 (/)를 포함하세요.

    • 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.

      • 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
      • 전송된 파일 삭제: 전송이 완료되면 파일을 삭제합니다.
      • 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.
      참고: 삭제 옵션을 선택하는 경우 서비스 계정에는 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할이 있어야 합니다. IAM 권한을 적절하게 업데이트합니다.

    • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다 (기본값은 180일).

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

11. 다음을 클릭합니다.

12. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
   • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.

6. 저장을 클릭합니다.

   참고: '전송된 파일 삭제' 또는 '전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제' 삭제 옵션을 사용하려면 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할을 부여하세요.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	논리
_1880_full_name_label	additional.fields	병합됨
_1888_full_name_label	additional.fields	병합됨
action_duration_label	additional.fields	병합됨
cookie_label	additional.fields	병합됨
creator_login_label	additional.fields	병합됨
creator_team_label	additional.fields	병합됨
deleteable_label	additional.fields	병합됨
demo_data_label	additional.fields	병합됨
interface_label	additional.fields	병합됨
login_label	additional.fields	병합됨
record_id_label	additional.fields	병합됨
table_label_label	additional.fields	병합됨
type_label	additional.fields	병합됨
description	metadata.description	직접 매핑됨
date	metadata.event_timestamp	MMM dd yyyy HH:mm:ss로 파싱됨
date_created	metadata.event_timestamp	MMM dd yyyy HH:mm:ss로 파싱됨
date_updated	metadata.event_timestamp	MMM dd yyyy HH:mm:ss로 파싱됨
timestamp	metadata.event_timestamp	dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z로 파싱됨
has_principal	metadata.event_type	매핑됨: true → STATUS_UPDATE
has_principal_user	metadata.event_type	매핑됨: true → USER_UNCATEGORIZED
activity_log_id	metadata.product_deployment_id	직접 매핑됨
id	metadata.product_log_id	직접 매핑됨
method	network.http.method	직접 매핑됨
url	network.http.referral_url	직접 매핑됨
response_code	network.http.response_code	직접 매핑됨
byte_transferred	network.received_bytes	직접 매핑됨
session_duration	network.session_duration.seconds	직접 매핑됨
client_ip	principal.asset.ip	병합됨
ip	principal.asset.ip	병합됨
client_ip	principal.ip	병합됨
ip	principal.ip	병합됨
user_primary_team_label	principal.user.attribute.labels	병합됨
company	principal.user.company_name	직접 매핑됨
groups	principal.user.group_identifiers	병합됨
user_name	principal.user.user_display_name	직접 매핑됨
user	principal.user.userid	직접 매핑됨
user_login	principal.user.userid	직접 매핑됨
해당 사항 없음	metadata.event_type	상수: USER_UNCATEGORIZED
해당 사항 없음	metadata.product_name	상수: Agiloft
해당 사항 없음	metadata.vendor_name	상수: Agiloft

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