Armis-Aktivitätsprotokolle erfassen

Parserversion:3.0

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Armis-Aktivitätsprotokolle mit Google Cloud Storage V2 in Google Security Operations aufnehmen.

Armis Centrix ist eine Asset-Intelligence-Plattform für Unternehmen, die für verwaltete, nicht verwaltete und IoT-/OT-Geräte Sichtbarkeit und Schutz bietet. Der Armis Activities-Datenstream erfasst Netzwerkaktivitätsereignisse, die auf überwachten Geräten beobachtet werden, einschließlich Verbindungsereignisse, Protokollnutzung, Verkehrsmuster und sicherheitsrelevante Aktivitäten. Diese Aktivitätsprotokolle können über die Armis REST API exportiert und in einen GCS-Bucket geschrieben werden, damit sie von Google SecOps aufgenommen werden können.

Hinweis

Prüfen Sie, ob folgende Voraussetzungen erfüllt sind:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Eine Armis Centrix-Instanz mit API-Zugriff
  • Ein geheimer Armis API-Schlüssel mit Berechtigungen zum Lesen von Aktivitätsdaten

Armis-API-Secret-Schlüssel generieren

  1. Melden Sie sich in der Armis Centrix Console unter https://<your-instance>.armis.com an.
  2. Rufen Sie die Einstellungen > Asset-Verwaltung und Sicherheit > API-Verwaltung auf.
  3. Klicken Sie auf Erstellen, um einen neuen geheimen API-Schlüssel zu generieren.
  4. In einem Dialogfeld wird der geheime Schlüssel angezeigt.
  5. Kopieren und speichern Sie den geheimen Schlüssel sicher.

API-Zugriff prüfen

  • Testen Sie Ihre Anmeldedaten, bevor Sie mit der Integration fortfahren:

    ARMIS_INSTANCE="https://your-instance.armis.com"
ARMIS_SECRET_KEY="your-secret-key"

# Get access token
ACCESS_TOKEN=$(curl -s -X POST "${ARMIS_INSTANCE}/api/v1/access_token/" \
    -d "secret_key=${ARMIS_SECRET_KEY}" \
    | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['data']['access_token'])")

echo "Access Token: ${ACCESS_TOKEN}"

# Test activity search
curl -s "${ARMIS_INSTANCE}/api/v1/search/" \
    -H "Authorization: ${ACCESS_TOKEN}" \
    -G \
    --data-urlencode "aql=in:activity timeFrame:\"1 Hours\"" \
    --data-urlencode "length=1" \
    --data-urlencode "fields=title,type,time,site,sensor,protocol,content,activityUUID" \
    | python3 -m json.tool

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

  1. Gehen Sie zur Google Cloud Console.
  2. Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
  3. Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
  4. Klicken Sie auf Bucket erstellen.

  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Bucket benennen Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein, z. B. armis-activity-logs.
    Standorttyp Wählen Sie die Option, die am besten zu Ihren Anforderungen passt (Region, Dual-Region, Multi-Region).
    Standort Wählen Sie den Speicherort aus, z. B. us-central1.
    Speicherklasse Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
    Zugriffskontrolle Einheitlich (empfohlen)
    Schutztools Optional: Objektversionierung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

Die Cloud Run-Funktion benötigt ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub.

Erstellen Sie das Dienstkonto:

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM und Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie armis-activities-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Armis activity logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
    1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
    2. Suchen Sie nach Storage Object Admin und wählen Sie die Rolle aus.
    3. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    4. Suchen Sie nach Cloud Run Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
    5. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    6. Suchen Sie nach Cloud Functions-Aufrufer und wählen Sie diese Option aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

  • Storage-Objekt-Administrator: Protokolle in GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run Invoker: Pub/Sub darf die Funktion aufrufen.
  • Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für einen GCS-Bucket gewähren

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. armis-activities-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Admin aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

Erstellen Sie ein Pub/Sub-Thema, in dem Cloud Scheduler veröffentlicht und das von der Cloud Run-Funktion abonniert wird.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie armis-activities-trigger ein.
    • Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Cloud Run-Funktion zum Erfassen von Logs erstellen

Die Cloud Run-Funktion wird durch Pub/Sub-Nachrichten von Cloud Scheduler ausgelöst, um Aktivitätsprotokolle von der Armis REST API abzurufen und in GCS zu schreiben.

  1. Rufen Sie in der GCP Console die Option Cloud Run auf.
  2. Klicken Sie auf Dienst erstellen.
  3. Wählen Sie Funktion aus (Funktion mit einem Inline-Editor erstellen).

  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname armis-activities-collector
    Region Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).
    Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus.

  5. Im Abschnitt Trigger (optional):

    1. Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
    2. Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
    3. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Thema armis-activities-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Prüfen Sie Identity and Access Management (IAM).

  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto armis-activities-collector-sa aus.

  9. Rufen Sie den Tab Container auf:

    1. Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
    2. Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
    Variablenname Beispielwert Beschreibung
    GCS_BUCKET armis-activity-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX armis-activities Präfix für Logdateien
    STATE_KEY armis-activities/state.json Pfad der Statusdatei
    ARMIS_INSTANCE_URL https://your-instance.armis.com Armis-Instanz-URL
    ARMIS_SECRET_KEY your-secret-key Armis-API-Secret-Schlüssel
    PAGE_SIZE 1000 Einträge pro API-Seite
    MAX_RECORDS 50000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    LOOKBACK_HOURS 2 Anfänglicher Rückschauzeitraum

  10. Scrollen Sie im Abschnitt Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 540 Sekunden (9 Minuten) ein.

  11. Gehen Sie zum Tab Einstellungen:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.

  12. Im Abschnitt Versionsskalierung:

    • Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie 0 ein.
    • Maximale Anzahl von Instanzen: Geben Sie 100 ein oder passen Sie den Wert an die erwartete Last an.

  13. Klicken Sie auf Erstellen.

  14. Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.

  15. Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main in das Feld Einstiegspunkt ein.

  2. Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:

    • Erste Datei – 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=60.0),
  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', 'armis-activities').strip('/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
ARMIS_INSTANCE_URL = os.environ.get('ARMIS_INSTANCE_URL', '').rstrip('/')
ARMIS_SECRET_KEY = os.environ.get('ARMIS_SECRET_KEY')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '50000'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '2'))

ACTIVITY_FIELDS = [
  'title', 'type', 'time', 'site', 'sensor',
  'protocol', 'content', 'activityUUID'
]

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:
    try:
      return datetime.strptime(value, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    except Exception:
      return None

def get_access_token():
  """Obtain an access token from the Armis API."""
  url = f"{ARMIS_INSTANCE_URL}/api/v1/access_token/"
  body = urllib.parse.urlencode({'secret_key': ARMIS_SECRET_KEY})
  response = http.request(
    'POST', url,
    body=body,
    headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
  )
  if response.status != 200:
    raise Exception(
      f"Failed to get access token: HTTP {response.status} - "
      f"{response.data.decode('utf-8')}"
    )
  data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
  return data['data']['access_token']

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch
  Armis Activity records and write to GCS.

  Args:
    cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
  """

  if not all([GCS_BUCKET, ARMIS_INSTANCE_URL, ARMIS_SECRET_KEY]):
    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 "
      f"{last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}"
    )

    # Get access token
    access_token = get_access_token()
    print("Successfully obtained Armis access token.")

    # Fetch activity logs
    records, newest_event_time = fetch_activity_logs(
      access_token=access_token,
      start_time=last_time,
      end_time=now,
    )

    if not records:
      print("No new activity 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 "
      f"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(access_token, start_time, end_time):
  """
  Fetch activity logs from Armis REST API with pagination.

  Args:
    access_token: Armis API access token
    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"{ARMIS_INSTANCE_URL}/api/v1/search/"
  headers = {'Authorization': access_token}

  # Build AQL query with time filter
  start_str = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
  aql_query = f'in:activity after:{start_str}'

  records = []
  newest_time = None
  page_from = 0
  backoff = 1.0

  while True:
    if len(records) >= MAX_RECORDS:
      print(f"Reached max_records limit ({MAX_RECORDS})")
      break

    params = {
      'aql': aql_query,
      'from': str(page_from),
      'orderBy': 'time',
      'length': str(PAGE_SIZE),
      'fields': ','.join(ACTIVITY_FIELDS),
    }

    try:
      response = http.request(
        'GET', base_url,
        fields=params,
        headers=headers
      )

      # 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). "
          f"Retrying after {retry_after}s..."
        )
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        continue

      # Handle token expiry
      if response.status == 401:
        print("Access token expired, refreshing...")
        access_token = get_access_token()
        headers = {'Authorization': access_token}
        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 records, newest_time

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      result = data.get('data', {}).get('results', [])
      total = data.get('data', {}).get('total', 0)
      count = data.get('data', {}).get('count', 0)
      next_from = data.get('data', {}).get('next')

      if not result:
        print(f"No more results (empty page)")
        break

      print(
        f"Page from={page_from}: Retrieved {count} events "
        f"(total: {total})"
      )
      records.extend(result)

      # Track newest event time
      for event in result:
        try:
          event_time = event.get('time')
          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 "
            f"event time: {e}"
          )

      # Check pagination
      if next_from is None or count < PAGE_SIZE:
        print("Reached last page")
        break

      page_from = next_from

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching activity logs: {e}")
      return records, newest_time

  print(f"Retrieved {len(records)} total activity records")
  return records, newest_time

    • Zweite Datei – requirements.txt:

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

  3. Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.

  4. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist (2–3 Minuten).

Cloud Scheduler-Job erstellen

Cloud Scheduler veröffentlicht in regelmäßigen Abständen Nachrichten im Pub/Sub-Thema und löst so die Cloud Run-Funktion aus.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.

  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name armis-activities-collector-hourly
    Region Dieselbe Region wie die Cloud Run-Funktion auswählen
    Frequenz 0 * * * * (stündlich zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Thema armis-activities-trigger aus.
    Inhalt der Nachricht {} (leeres JSON-Objekt)

  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Optionen für die Häufigkeit des Zeitplans

Wählen Sie die Häufigkeit basierend auf dem Logvolumen und den Latenzanforderungen aus:

Häufigkeit Cron-Ausdruck Anwendungsfall
Alle 10 Minuten */10 * * * * Hohes Volumen, nahezu in Echtzeit
Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
Alle zwei Stunden 0 */2 * * * Lautstärke verringern

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Ausführung erzwingen, um den Job manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden.
  4. Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
  5. Klicken Sie auf den Funktionsnamen armis-activities-collector.
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.

  7. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:

    Fetching activity logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Successfully obtained Armis access token.
Page from=0: Retrieved X events (total: Y)
Wrote X records to gs://armis-activity-logs/armis-activities/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

  9. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.

  10. Wechseln Sie zum Präfixordner armis-activities/.

  11. Prüfen Sie, ob eine neue .ndjson-Datei mit dem aktuellen Zeitstempel erstellt wurde.

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 400: Prüfen Sie, ob die AQL-Abfragesyntax korrekt ist. Prüfen Sie, ob die Armis-Instanz-URL mit einem Schrägstrich endet.
  • HTTP 401: Das Zugriffstoken ist abgelaufen oder ungültig. Die Funktion aktualisiert das Token bei 401-Fehlern automatisch.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • „Access token not found“ (Zugriffstoken nicht gefunden): Prüfen Sie, ob der Armis-API-Secret-Schlüssel korrekt ist.
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Armis-Aktivitätsprotokolle aufzunehmen

  1. Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Nachrichten-Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Armis Activities.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Armis Activities als Logtyp aus.

  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Es wird eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto angezeigt, z. B.:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com

  8. Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse, um sie im nächsten Schritt zu verwenden.

  9. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

    • Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:

      gs://armis-activity-logs/armis-activities/
      • Ersetzen Sie:
        • armis-activity-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • armis-activities: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).

    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Option zum Löschen aus:

      • Nie: Löscht nach Übertragungen nie Dateien (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.
      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Löscht Dateien und leere Verzeichnisse nach erfolgreicher Übertragung.

    • Höchstalter der Datei: Dateien einbeziehen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standardwert: 180 Tage)

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace

    • Labels für Datenaufnahme: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll.

  11. Klicken Sie auf Weiter.

  12. Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage Object Viewer für Ihren GCS-Bucket.

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Viewer aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
activity_data_decision_client_offered_suites_list additional.fields Zusammengeführt
activity_data_decision_src_device_id_label additional.fields Zusammengeführt
activity_decision_data_category_label additional.fields Zusammengeführt
activity_decision_data_client_device_id_label additional.fields Zusammengeführt
activity_decision_data_connection_label additional.fields Zusammengeführt
activity_decision_data_risk_factor_category_label additional.fields Zusammengeführt
activity_decision_data_risk_factor_description_label additional.fields Zusammengeführt
activity_decision_data_risk_factor_id_label additional.fields Zusammengeführt
activity_decision_data_risk_factor_score_label additional.fields Zusammengeführt
activity_type_label additional.fields Zusammengeführt
policy_action_action_params_alert_classification_id additional.fields Zusammengeführt
policy_action_action_params_alert_description additional.fields Zusammengeführt
policy_action_action_params_emailRecipients_label additional.fields Zusammengeführt
policy_action_action_params_endpoint additional.fields Zusammengeführt
policy_action_action_params_timeBack_label additional.fields Zusammengeführt
policy_action_action_params_title additional.fields Zusammengeführt
policy_creation_time_label additional.fields Zusammengeführt
policy_is_active_label additional.fields Zusammengeführt
policy_is_boundary_label additional.fields Zusammengeführt
policy_is_editable_label additional.fields Zusammengeführt
policy_list_labels additional.fields Zusammengeführt
policy_modification_time_label additional.fields Zusammengeführt
policy_owner_label additional.fields Zusammengeführt
policy_rules_and_list additional.fields Zusammengeführt
selected_suite_label additional.fields Zusammengeführt
source_list_boundaries additional.fields Zusammengeführt
source_list_dataSources additional.fields Zusammengeführt
source_sensor_name_label additional.fields Zusammengeführt
source_sensor_type_label additional.fields Zusammengeführt
token_vlunerabilities extensions.vulns.vulnerabilities Zusammengeführt
type extensions.vulns.vulnerabilities Zugeordnet: Risk Factor Updated → token_vlunerabilities
title metadata.description Direkt zugeordnet
time metadata.event_timestamp Als yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZZ geparst
timestamp metadata.event_timestamp Als yyyy-MM-dd HH:mm:ss ZZ geparst
has_principal metadata.event_type Zugeordnet: true → STATUS_UPDATE
has_target metadata.event_type Zugeordnet: true → NETWORK_CONNECTION
has_user metadata.event_type Zugeordnet: true → USER_UNCATEGORIZED
type metadata.product_event_type Direkt zugeordnet
activityUUID metadata.product_log_id Direkt zugeordnet
activity_uuid metadata.product_log_id Direkt zugeordnet
activity_type network.dns.answers Zugeordnet: DNS_QUERY → answers_temp
answers_temp network.dns.answers Zusammengeführt
activity_type network.dns.questions Zugeordnet: DNS_QUERY → questions_temp
questions_temp network.dns.questions Zusammengeführt
token_connection_id network.session_id Direkt zugeordnet
decision_data_version network.tls.version Direkt zugeordnet
deviceId principal.asset.asset_id Direkt zugeordnet
token_device_id principal.asset.attribute.labels Zusammengeführt
token_device_name principal.asset.attribute.labels Zusammengeführt
temp_principal_hostname principal.asset.hostname Direkt zugeordnet
decision_src_ip principal.asset.ip Zusammengeführt
temp_principal_ip principal.asset.ip Zusammengeführt
temp_principal_ipv6 principal.asset.ip Zusammengeführt
temp_principal_asset_mac principal.asset.mac Zusammengeführt
temp_principal_asset_mac principal.asset.product_object_id Direkt zugeordnet
temp_principal_hostname principal.hostname Direkt zugeordnet
decision_src_ip principal.ip Zusammengeführt
temp_principal_ip principal.ip Zusammengeführt
temp_principal_ipv6 principal.ip Zusammengeführt
temp_principal_location_country principal.location.country_or_region Direkt zugeordnet
temp_principal_location_name principal.location.name Direkt zugeordnet
temp_principal_asset_mac principal.mac Zusammengeführt
source_model_label principal.user.attribute.labels Zusammengeführt
source_type_label principal.user.attribute.labels Zusammengeführt
source_user principal.user.user_display_name Direkt zugeordnet
source_id principal.user.userid Direkt zugeordnet
decision_target_ip target.asset.hostname Direkt zugeordnet
decision_target_ip target.asset.ip Zusammengeführt
decision_target_ip target.hostname Direkt zugeordnet
decision_target_ip target.ip Zusammengeführt
target_ip target.ip Zusammengeführt
token_interface_name target.labels Zusammengeführt
decision_target_port target.port Direkt zugeordnet
– metadata.event_type Konstante: NETWORK_CONNECTION
– metadata.product_name Konstante: ARMIS
– metadata.vendor_name Konstante: ARMIS
– network.application_protocol Konstante: HTTPS

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