Censys 로그 수집

다음에서 지원:

Google secops SIEM

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

Censys는 API를 통해 포괄적인 공격 표면 관리 및 인터넷 인텔리전스를 제공합니다. 이 통합을 사용하면 Censys ASM에서 호스트 검색 이벤트, 위험 이벤트, 애셋 변경사항을 수집하여 분석 및 모니터링을 위해 Google SecOps로 전달할 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
GCS 버킷의 IAM 정책을 관리할 수 있는 권한
Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
Censys ASM에 대한 액세스 권한

Censys API 사용자 인증 정보 수집

app.censys.io에서 Censys ASM 콘솔에 로그인합니다.
페이지 상단의 통합으로 이동합니다.
API 키와 조직 ID를 복사하여 저장합니다.
API 기본 URL(https://api.platform.censys.io)을 기록해 둡니다.

Google Cloud Storage 버킷 만들기

Google Cloud Console로 이동합니다.
프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: `censys-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 도구	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 서비스 계정 이름: censys-data-collector-sa을 입력합니다.
- 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Censys logs을 입력합니다.
만들고 계속하기를 클릭합니다.
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.
계속을 클릭합니다.
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 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: censys-data-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

게시/구독 주제 만들기

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

GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
주제 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주제 ID: censys-data-trigger를 입력합니다.
- 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Censys ASM API에서 로그를 가져오고 GCS에 씁니다.

GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
서비스 만들기를 클릭합니다.
함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).
구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정 값

서비스 이름 censys-data-collector

리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).

런타임 Python 3.12 이상 선택
트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.
1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 Pub/Sub 주제 (censys-data-trigger)를 선택합니다.
4. 저장을 클릭합니다.
인증 섹션에서 다음을 구성합니다.
- 인증 필요를 선택합니다.
- ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.

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

아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.
보안 탭으로 이동합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 (censys-data-collector-sa)을 선택합니다.

컨테이너 탭으로 이동합니다.

변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.

각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

변수 이름	예시 값
`GCS_BUCKET`	`censys-logs`
`GCS_PREFIX`	`censys/`
`STATE_KEY`	`censys/state.json`
`CENSYS_API_KEY`	`your-censys-api-key`
`CENSYS_ORG_ID`	`your-organization-id`
`API_BASE`	`https://api.platform.censys.io`

변수 및 보안 비밀 탭에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.
컨테이너의 설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
  - 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
  - CPU: 1을 선택합니다.
- 완료를 클릭합니다.
실행 환경으로 스크롤합니다.
- 기본을 선택합니다 (권장).
버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
- 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).
만들기를 클릭합니다.
서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).
서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

함수 진입점에 main을 입력합니다.

인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

첫 번째 파일: main.py:

import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import urllib3
import gzip
import os
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from typing import Dict, List, Any, Optional
from urllib.parse import urlencode

# 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()

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Censys ASM API and write to GCS.

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

    # Get environment variables
    bucket_name = os.environ.get('GCS_BUCKET')
    prefix = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'censys/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'censys/state.json')
    censys_api_key = os.environ.get('CENSYS_API_KEY')
    censys_org_id = os.environ.get('CENSYS_ORG_ID')
    api_base = os.environ.get('API_BASE', 'https://api.platform.censys.io')

    if not all([bucket_name, censys_api_key, censys_org_id]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        collector = CensysCollector(
            bucket_name=bucket_name,
            prefix=prefix,
            state_key=state_key,
            api_key=censys_api_key,
            org_id=censys_org_id,
            api_base=api_base
        )

        # Get last collection time
        last_collection_time = collector.get_last_collection_time()
        current_time = datetime.now(timezone.utc)

        print(f'Collecting events since {last_collection_time}')

        # Collect different types of events
        logbook_events = collector.collect_logbook_events()
        risk_events = collector.collect_risks_events()

        # Save events to GCS
        collector.save_events_to_gcs(logbook_events, 'logbook')
        collector.save_events_to_gcs(risk_events, 'risks')

        # Update state
        collector.save_collection_time(current_time)

        print(f'Successfully processed {len(logbook_events)} logbook events and {len(risk_events)} risk events')

    except Exception as e:
        print(f'Error processing logs: {str(e)}')
        raise

class CensysCollector:
    def __init__(self, bucket_name: str, prefix: str, state_key: str, 
                 api_key: str, org_id: str, api_base: str):
        self.bucket_name = bucket_name
        self.prefix = prefix
        self.state_key = state_key
        self.headers = {
            'Authorization': f'Bearer {api_key}',
            'X-Organization-ID': org_id,
            'Content-Type': 'application/json'
        }
        self.api_base = api_base
        self.bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

    def get_last_collection_time(self) -> Optional[datetime]:
        """Get the last collection timestamp from GCS state file."""
        try:
            blob = self.bucket.blob(self.state_key)
            if blob.exists():
                state_data = blob.download_as_text()
                state = json.loads(state_data)
                return datetime.fromisoformat(state.get('last_collection_time', '2024-01-01T00:00:00Z'))
        except Exception as e:
            print(f'No state file found or error reading state: {e}')
        return datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=1)

    def save_collection_time(self, collection_time: datetime):
        """Save the current collection timestamp to GCS state file."""
        state = {'last_collection_time': collection_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')}
        blob = self.bucket.blob(self.state_key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state),
            content_type='application/json'
        )

    def collect_logbook_events(self, cursor: str = None) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Collect logbook events from Censys ASM API using cursor-based pagination."""
        events = []
        url = f"{self.api_base}/v3/logbook"

        params = {}
        if cursor:
            params['cursor'] = cursor

        try:
            query_string = urlencode(params) if params else ''
            full_url = f"{url}?{query_string}" if query_string else url

            response = http.request('GET', full_url, headers=self.headers)

            # Handle rate limiting with exponential backoff
            if response.status == 429:
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', '60'))
                print(f'Rate limited (429). Retrying after {retry_after}s...')
                import time
                time.sleep(retry_after)
                return self.collect_logbook_events(cursor)

            if response.status != 200:
                print(f'API request failed with status {response.status}: {response.data}')
                return []

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
            events.extend(data.get('logbook_entries', []))

            # Handle cursor-based pagination
            next_cursor = data.get('next_cursor')
            if next_cursor:
                events.extend(self.collect_logbook_events(next_cursor))

            print(f'Collected {len(events)} logbook events')
            return events

        except Exception as e:
            print(f'Error collecting logbook events: {e}')
            return []

    def collect_risks_events(self) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Collect risk events from Censys ASM API."""
        events = []
        url = f"{self.api_base}/v3/risks"

        try:
            response = http.request('GET', url, headers=self.headers)

            # Handle rate limiting with exponential backoff
            if response.status == 429:
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', '60'))
                print(f'Rate limited (429). Retrying after {retry_after}s...')
                import time
                time.sleep(retry_after)
                return self.collect_risks_events()

            if response.status != 200:
                print(f'API request failed with status {response.status}: {response.data}')
                return []

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
            events.extend(data.get('risks', []))

            print(f'Collected {len(events)} risk events')
            return events

        except Exception as e:
            print(f'Error collecting risk events: {e}')
            return []

    def save_events_to_gcs(self, events: List[Dict[str, Any]], event_type: str):
        """Save events to GCS in compressed NDJSON format."""
        if not events:
            return

        timestamp = datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
        filename = f"{self.prefix}{event_type}_{timestamp}.json.gz"

        try:
            # Convert events to newline-delimited JSON
            ndjson_content = '\n'.join(json.dumps(event, separators=(',', ':')) for event in events)

            # Compress with gzip
            gz_bytes = gzip.compress(ndjson_content.encode('utf-8'))

            blob = self.bucket.blob(filename)
            blob.upload_from_string(
                gz_bytes,
                content_type='application/gzip'
            )

            print(f'Saved {len(events)} {event_type} events to {filename}')

        except Exception as e:
            print(f'Error saving {event_type} events to GCS: {e}')
            raise

두 번째 파일: requirements.txt:

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

배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

Cloud Scheduler 작업 만들기

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

GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
작업 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

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

만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도	크론 표현식	사용 사례
5분마다	`/5 * * *`	대용량, 저지연
15분마다	`/15 * * *`	검색량 보통
1시간마다	`0 * * * *`	일반(권장)
6시간마다	`0 /6 * *`	양이 적은 일괄 처리
매일	`0 0 * * *`	이전 데이터 수집

통합 테스트

Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
몇 초 동안 기다립니다.
Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
함수 이름 (censys-data-collector)을 클릭합니다.
로그 탭을 클릭합니다.

함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음을 확인하세요.

Collecting events since YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Collected X logbook events
Collected X risk events
Saved X logbook events to censys/logbook_YYYYMMDD_HHMMSS.json.gz
Saved X risks events to censys/risks_YYYYMMDD_HHMMSS.json.gz
Successfully processed X logbook events and X risk events

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
접두사 폴더 (censys/)로 이동합니다.
새 .json.gz 파일이 현재 타임스탬프로 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되면 다음 단계를 따르세요.

HTTP 401: 환경 변수에서 API 사용자 인증 정보 확인
HTTP 403: 계정에 필요한 권한이 있는지 확인
HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
환경 변수 누락: 필수 변수가 모두 설정되었는지 확인

Google SecOps 서비스 계정 가져오기

Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다.

서비스 계정 이메일 가져오기

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Censys logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 CENSYS를 선택합니다.
서비스 계정 가져오기를 클릭합니다.

고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다(예:

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

다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

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

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

Censys 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Censys logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 CENSYS를 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.
- 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
```
gs://censys-logs/censys/
```
  - 다음과 같이 바꿉니다.
    - censys-logs: GCS 버킷 이름입니다.
    - censys/: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
  - 예:
    - 루트 버킷: gs://censys-logs/
    - 접두사 사용: gs://censys-logs/censys/
  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. 이에 따라 IAM 권한을 업데이트합니다.
- 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다. 기본값은 180일입니다.
- 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	로직
assetId	read_only_udm.principal.asset.hostname	assetId 필드가 IP 주소가 아닌 경우 principal.asset.hostname에 매핑됩니다.
assetId	read_only_udm.principal.asset.ip	assetId 필드가 IP 주소인 경우 principal.asset.ip에 매핑됩니다.
assetId	read_only_udm.principal.hostname	assetId 필드가 IP 주소가 아닌 경우 principal.hostname에 매핑됩니다.
assetId	read_only_udm.principal.ip	assetId 필드가 IP 주소인 경우 principal.ip에 매핑됩니다.
associatedAt	read_only_udm.security_result.detection_fields.value	associatedAt 필드가 security_result.detection_fields.value에 매핑됩니다.
autonomousSystem.asn	read_only_udm.additional.fields.value.string_value	autonomousSystem.asn 필드가 문자열로 변환되고 키가 'autonomousSystem_asn'인 additional.fields.value.string_value에 매핑됩니다.
autonomousSystem.bgpPrefix	read_only_udm.additional.fields.value.string_value	autonomousSystem.bgpPrefix 필드는 키가 'autonomousSystem_bgpPrefix'인 additional.fields.value.string_value에 매핑됩니다.
배너	read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value	배너 필드는 키가 'banner'인 principal.resource.attribute.labels.value에 매핑됩니다.
클라우드	read_only_udm.metadata.vendor_name	cloud 필드가 metadata.vendor_name에 매핑됩니다.
comments.refUrl	read_only_udm.network.http.referral_url	comments.refUrl 필드가 network.http.referral_url에 매핑됩니다.
data.cve	read_only_udm.additional.fields.value.string_value	data.cve 필드가 키가 'data_cve'인 additional.fields.value.string_value에 매핑됩니다.
data.cvss	read_only_udm.additional.fields.value.string_value	data.cvss 필드가 키 'data_cvss'를 사용하여 additional.fields.value.string_value에 매핑됩니다.
data.ipAddress	read_only_udm.principal.asset.ip	data.ipAddress 필드가 assetId 필드와 같지 않으면 principal.asset.ip에 매핑됩니다.
data.ipAddress	read_only_udm.principal.ip	data.ipAddress 필드가 assetId 필드와 같지 않으면 principal.ip에 매핑됩니다.
data.location.city	read_only_udm.principal.location.city	location.city 필드가 비어 있으면 data.location.city 필드가 principal.location.city에 매핑됩니다.
data.location.countryCode	read_only_udm.principal.location.country_or_region	location.country 필드가 비어 있으면 data.location.countryCode 필드가 principal.location.country_or_region에 매핑됩니다.
data.location.latitude	read_only_udm.principal.location.region_coordinates.latitude	location.coordinates.latitude 및 location.geoCoordinates.latitude 필드가 비어 있으면 data.location.latitude 필드가 부동 소수점으로 변환되고 principal.location.region_coordinates.latitude에 매핑됩니다.
data.location.longitude	read_only_udm.principal.location.region_coordinates.longitude	location.coordinates.longitude 및 location.geoCoordinates.longitude 필드가 비어 있으면 data.location.longitude 필드가 부동 소수점으로 변환되고 principal.location.region_coordinates.longitude에 매핑됩니다.
data.location.province	read_only_udm.principal.location.state	location.province 필드가 비어 있으면 data.location.province 필드가 principal.location.state에 매핑됩니다.
data.mailServers	read_only_udm.additional.fields.value.list_value.values.string_value	data.mailServers 배열의 각 요소는 키가 'Mail Servers'이고 value.list_value.values.string_value가 요소 값으로 설정된 별도의 additional.fields 항목에 매핑됩니다.
data.names.forwardDns[].name	read_only_udm.network.dns.questions.name	data.names.forwardDns 배열의 각 요소는 name 필드가 요소의 name 필드로 설정된 별도의 network.dns.questions 항목에 매핑됩니다.
data.nameServers	read_only_udm.additional.fields.value.list_value.values.string_value	data.nameServers 배열의 각 요소는 키가 'Name nameServers'이고 value.list_value.values.string_value가 요소 값으로 설정된 별도의 additional.fields 항목에 매핑됩니다.
data.protocols[].transportProtocol	read_only_udm.network.ip_protocol	data.protocols[].transportProtocol 필드가 TCP, EIGRP, ESP, ETHERIP, GRE, ICMP, IGMP, IP6IN4, PIM, UDP 또는 VRRP 중 하나인 경우 network.ip_protocol에 매핑됩니다.
data.protocols[].transportProtocol	read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value	data.protocols[].transportProtocol 필드가 키 'data_protocols {index}'와 함께 principal.resource.attribute.labels.value에 매핑됩니다.
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http.request.headers[].key, http.request.headers[].value.headers.0	read_only_udm.network.http.parsed_user_agent	http.request.headers[].key 필드가 'User-Agent'인 경우 해당 http.request.headers[].value.headers.0 필드가 사용자 에이전트 문자열로 파싱되고 network.http.parsed_user_agent에 매핑됩니다.
http.request.headers[].key, http.request.headers[].value.headers.0	read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.key, read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value	http.request.headers 배열의 각 요소에 대해 key 필드는 principal.resource.attribute.labels.key에 매핑되고 value.headers.0 필드는 principal.resource.attribute.labels.value에 매핑됩니다.
http.request.uri	read_only_udm.principal.asset.hostname	http.request.uri 필드의 호스트 이름 부분이 추출되어 principal.asset.hostname에 매핑됩니다.
http.request.uri	read_only_udm.principal.hostname	http.request.uri 필드의 호스트 이름 부분이 추출되어 principal.hostname에 매핑됩니다.
http.response.body	read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value	http.response.body 필드가 키 'http_response_body'와 함께 principal.resource.attribute.labels.value에 매핑됩니다.
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http.response.headers[].key, http.response.headers[].value.headers.0	read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.key, read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value	http.response.headers 배열의 각 요소에 대해 key 필드는 principal.resource.attribute.labels.key에 매핑되고 value.headers.0 필드는 principal.resource.attribute.labels.value에 매핑됩니다.
http.response.statusCode	read_only_udm.network.http.response_code	http.response.statusCode 필드가 정수로 변환되고 network.http.response_code에 매핑됩니다.
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ip	read_only_udm.target.ip	ip 필드가 target.ip에 매핑됩니다.
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sourceIp	read_only_udm.principal.ip	sourceIp 필드가 principal.ip에 매핑됩니다.
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유형	read_only_udm.metadata.product_event_type	type 필드가 metadata.product_event_type에 매핑됩니다.
-	read_only_udm.metadata.product_name	'CENSYS_ASM' 값이 metadata.product_name에 할당됩니다.
-	read_only_udm.metadata.vendor_name	'CENSYS' 값이 metadata.vendor_name에 할당됩니다.
-	read_only_udm.metadata.event_type	이벤트 유형은 특정 필드의 존재 여부에 따라 결정됩니다. has_princ_machine_id 및 has_target_machine이 true이고 has_network_flow가 false인 경우 NETWORK_CONNECTION, has_network_flow가 true인 경우 NETWORK_DNS, has_princ_machine_id가 true인 경우 STATUS_UPDATE, 그 외의 경우 GENERIC_EVENT입니다.

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