Coletar registros do Censys ASM

Versão do analisador: 1.0

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Este documento explica como ingerir registros do Censys no Google Security Operations usando o Google Cloud Storage V2.

A Censys oferece gerenciamento abrangente de superfícies de ataque e inteligência da Internet por meio da API. Com essa integração, é possível coletar eventos de descoberta de host, eventos de risco e mudanças de recursos do Censys ASM e encaminhá-los ao Google SecOps para análise e monitoramento.

Antes de começar

Verifique se você atende os seguintes pré-requisitos:

  • Uma instância do Google SecOps
  • Um projeto do GCP com a API Cloud Storage ativada
  • Permissões para criar e gerenciar buckets do GCS
  • Permissões para gerenciar políticas do IAM em buckets do GCS
  • Permissões para criar serviços do Cloud Run, tópicos do Pub/Sub e jobs do Cloud Scheduler
  • Acesso privilegiado ao Censys ASM

Coletar credenciais da API Censys

  1. Faça login no console do Censys ASM em app.censys.io.
  2. Acesse Integrações na parte de cima da página.
  3. Copie e salve a chave de API e o ID da organização.
  4. Anote o URL de base da API: https://api.platform.censys.io

Criar um bucket do Google Cloud Storage

  1. Acesse o Console do Google Cloud.
  2. Selecione seu projeto ou crie um novo.
  3. No menu de navegação, acesse Cloud Storage > Buckets.
  4. Clique em Criar bucket.

  5. Informe os seguintes detalhes de configuração:

    Configuração Valor
    Nomeie seu bucket Insira um nome globalmente exclusivo (por exemplo, censys-logs)
    Tipo de local Escolha de acordo com suas necessidades (região, birregional, multirregional)
    Local Selecione o local (por exemplo, us-central1).
    Classe de armazenamento Padrão (recomendado para registros acessados com frequência)
    Controle de acesso Uniforme (recomendado)
    Ferramentas de proteção Opcional: ativar o controle de versões de objetos ou a política de retenção

  6. Clique em Criar.

Criar uma conta de serviço para a função do Cloud Run

A função do Cloud Run precisa de uma conta de serviço com permissões para gravar no bucket do GCS.

Criar conta de serviço

  1. No Console do GCP, acesse IAM e administrador > Contas de serviço.
  2. Clique em Criar conta de serviço.
  3. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • Nome da conta de serviço: insira censys-data-collector-sa.
    • Descrição da conta de serviço: insira Service account for Cloud Run function to collect Censys logs.
  4. Clique em Criar e continuar.
  5. Na seção Conceder acesso a essa conta de serviço ao projeto, adicione os seguintes papéis:
    1. Clique em Selecionar papel.
    2. Pesquise e selecione Administrador de objetos do Storage.
    3. Clique em + Adicionar outro papel.
    4. Pesquise e selecione Invocador do Cloud Run.
    5. Clique em + Adicionar outro papel.
    6. Pesquise e selecione Invocador do Cloud Functions.
  6. Clique em Continuar.
  7. Clique em Concluído.

Esses papéis são necessários para:

  • Administrador de objetos do Storage: gravar registros no bucket do GCS e gerenciar arquivos de estado
  • Invocador do Cloud Run: permite que o Pub/Sub invoque a função.
  • Invocador do Cloud Functions: permite a invocação de funções.

Conceder permissões do IAM no bucket do GCS

Conceda à conta de serviço permissões de gravação no bucket do GCS:

  1. Acesse Cloud Storage > Buckets.
  2. Clique no nome do seu bucket.
  3. Acesse a guia Permissões.
  4. Clique em Conceder acesso.
  5. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • Adicionar participantes: insira o e-mail da conta de serviço (por exemplo, censys-data-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Atribuir papéis: selecione Administrador de objetos do Storage.
  6. Clique em Salvar.

Criar tópico Pub/Sub

Crie um tópico do Pub/Sub em que o Cloud Scheduler vai publicar e a função do Cloud Run vai se inscrever.

  1. No Console do GCP, acesse Pub/Sub > Tópicos.
  2. Selecione Criar tópico.
  3. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • ID do tópico: insira censys-data-trigger.
    • Não mude as outras configurações.
  4. Clique em Criar.

Criar uma função do Cloud Run para coletar registros

A função do Cloud Run é acionada por mensagens do Pub/Sub do Cloud Scheduler para buscar registros da API Censys ASM e gravá-los no GCS.

  1. No Console do GCP, acesse o Cloud Run.
  2. Clique em Criar serviço.
  3. Selecione Função (use um editor in-line para criar uma função).

  4. Na seção Configurar, forneça os seguintes detalhes de configuração:

    Configuração Valor
    Nome do serviço censys-data-collector
    Região Selecione a região correspondente ao bucket do GCS (por exemplo, us-central1).
    Ambiente de execução Selecione Python 3.12 ou mais recente.

  5. Na seção Acionador (opcional):

    1. Clique em + Adicionar gatilho.
    2. Selecione Cloud Pub/Sub.
    3. Em Selecionar um tópico do Cloud Pub/Sub, escolha o tópico do Pub/Sub (censys-data-trigger).
    4. Clique em Salvar.

  6. Na seção Autenticação:

    • Selecione Exigir autenticação.
    • Verifique o Identity and Access Management (IAM).
  1. Role para baixo e abra Contêineres, rede, segurança.
  2. Acesse a guia Segurança:
    • Conta de serviço: selecione a conta de serviço (censys-data-collector-sa).

  3. Acesse a guia Contêineres:

    1. Clique em Variáveis e secrets.

    2. Clique em + Adicionar variável para cada variável de ambiente:

      Nome da variável Valor de exemplo
      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

  4. Role para baixo na guia Variáveis e secrets até Solicitações:

    • Tempo limite da solicitação: insira 600 segundos (10 minutos).

  5. Acesse a guia Configurações em Contêineres:

    • Na seção Recursos:
      • Memória: selecione 512 MiB ou mais.
      • CPU: selecione 1.
    • Clique em Concluído.

  6. Role até Ambiente de execução:

    • Selecione Padrão (recomendado).

  7. Na seção Escalonamento de revisão:

    • Número mínimo de instâncias: insira 0.
    • Número máximo de instâncias: insira 100 (ou ajuste com base na carga esperada).

  8. Clique em Criar.

  9. Aguarde a criação do serviço (1 a 2 minutos).

  10. Depois que o serviço for criado, o editor de código inline será aberto automaticamente.

Adicionar código da função

  1. Digite main em Ponto de entrada da função.

  2. No editor de código inline, crie dois arquivos:

    • Primeiro arquivo: 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
    • Segundo arquivo: requirements.txt::
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Clique em Implantar para salvar e implantar a função.

  4. Aguarde a conclusão da implantação (2 a 3 minutos).

Criar o job do Cloud Scheduler

O Cloud Scheduler publica mensagens no tópico do Pub/Sub em intervalos regulares, acionando a função do Cloud Run.

  1. No Console do GCP, acesse o Cloud Scheduler.
  2. Clique em Criar job.

  3. Informe os seguintes detalhes de configuração:

    Configuração Valor
    Nome censys-data-collector-hourly
    Região Selecione a mesma região da função do Cloud Run
    Frequência 0 * * * * (de hora em hora)
    Fuso horário Selecione o fuso horário (UTC recomendado)
    Tipo de destino Pub/Sub
    Tópico Selecione o tópico do Pub/Sub (censys-data-trigger)
    Corpo da mensagem {} (objeto JSON vazio)

  4. Clique em Criar.

Opções de frequência de programação

  • Escolha a frequência com base no volume de registros e nos requisitos de latência:

    Frequência Expressão Cron Caso de uso
    A cada 5 minutos */5 * * * * Alto volume e baixa latência
    A cada 15 minutos */15 * * * * Volume médio
    A cada hora 0 * * * * Padrão (recomendado)
    A cada 6 horas 0 */6 * * * Processamento em lote de baixo volume
    Diário 0 0 * * * Coleta de dados históricos

Testar a integração

  1. No console do Cloud Scheduler, encontre seu job.
  2. Clique em Forçar execução para acionar o job manualmente.
  3. Aguarde alguns segundos.
  4. Acesse Cloud Run > Serviços.
  5. Clique no nome da função (censys-data-collector).
  6. Clique na guia Registros.

  7. Verifique se a função foi executada com sucesso. Procure o seguinte:

    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

  8. Acesse Cloud Storage > Buckets.

  9. Clique no nome do seu bucket.

  10. Navegue até a pasta de prefixo (censys/).

  11. Verifique se os novos arquivos .json.gz foram criados com o carimbo de data/hora atual.

Se você encontrar erros nos registros:

  • HTTP 401: verifique as credenciais da API nas variáveis de ambiente.
  • HTTP 403: verifique se a conta tem as permissões necessárias.
  • HTTP 429: limitação de taxa. A função vai tentar novamente de forma automática com espera
  • Variáveis de ambiente ausentes: verifique se todas as variáveis necessárias estão definidas.

Recuperar a conta de serviço do Google SecOps

O Google SecOps usa uma conta de serviço exclusiva para ler dados do bucket do GCS. É necessário conceder a essa conta de serviço acesso ao bucket.

Encontrar o e-mail da conta de serviço

  1. Acesse Configurações > Gerenciamento de dados > Feeds. Se você estiver em uma plataforma somente SIEM, acesse Configurações > Feeds.
  2. Clique em Adicionar novo feed.
  3. Clique em Configurar um único feed.
  4. No campo Nome do feed, insira um nome para o feed (por exemplo, Censys logs).
  5. Selecione Google Cloud Storage V2 como o Tipo de origem.
  6. Selecione CENSYS como o Tipo de registro.
  7. Clique em Get Service Account.

  8. Um e-mail exclusivo da conta de serviço será exibido, por exemplo:

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

  9. Copie esse endereço de e-mail para usar na próxima etapa.

Conceder permissões do IAM à conta de serviço do Google SecOps

A conta de serviço do Google SecOps precisa do papel Leitor de objetos do Storage no bucket do GCS.

  1. Acesse Cloud Storage > Buckets.
  2. Clique no nome do seu bucket.
  3. Acesse a guia Permissões.
  4. Clique em Conceder acesso.
  5. Informe os seguintes detalhes de configuração:
    • Adicionar principais: cole o e-mail da conta de serviço do Google SecOps.
    • Atribuir papéis: selecione Leitor de objetos do Storage.
  6. Clique em Salvar.

Configurar um feed no Google SecOps para ingerir registros do Censys

  1. Acesse Configurações > Gerenciamento de dados > Feeds. Se você estiver em uma plataforma somente SIEM, acesse Configurações > Feeds.
  2. Clique em Adicionar novo feed.
  3. Clique em Configurar um único feed.
  4. No campo Nome do feed, insira um nome para o feed (por exemplo, Censys logs).
  5. Selecione Google Cloud Storage V2 como o Tipo de origem.
  6. Selecione CENSYS como o Tipo de registro.
  7. Clique em Próxima.

  8. Especifique valores para os seguintes parâmetros de entrada:

    • URL do bucket de armazenamento: insira o URI do bucket do GCS com o caminho do prefixo:

      gs://censys-logs/censys/

      • Substitua:

        • censys-logs: o nome do bucket do GCS.
        • censys/: prefixo/caminho de pasta opcional em que os registros são armazenados (deixe em branco para a raiz).

      • Exemplos:

        • Bucket raiz: gs://censys-logs/
        • Com o prefixo: gs://censys-logs/censys/

    • Opção de exclusão da fonte: selecione a opção de exclusão de acordo com sua preferência:

      • Nunca: nunca exclui arquivos após as transferências (recomendado para testes).
      • Excluir arquivos transferidos: exclui arquivos após a transferência.

      • Excluir arquivos transferidos e diretórios vazios: exclui arquivos e diretórios vazios após a transferência.

    • Idade máxima do arquivo: inclua arquivos modificados nos últimos dias. O padrão é 180 dias.

    • Namespace do recurso: o namespace do recurso.

    • Rótulos de ingestão: o rótulo a ser aplicado aos eventos desse feed.

  9. Clique em Próxima.

  10. Revise a configuração do novo feed na tela Finalizar e clique em Enviar.

Tabela de mapeamento de UDM

Campo de registro mapeamento de UDM Lógica
assetId read_only_udm.principal.asset.hostname Se o campo assetId não for um endereço IP, ele será mapeado para principal.asset.hostname.
assetId read_only_udm.principal.asset.ip Se o campo assetId for um endereço IP, ele será mapeado para principal.asset.ip.
assetId read_only_udm.principal.hostname Se o campo assetId não for um endereço IP, ele será mapeado para principal.hostname.
assetId read_only_udm.principal.ip Se o campo assetId for um endereço IP, ele será mapeado para principal.ip.
associatedAt read_only_udm.security_result.detection_fields.value O campo associatedAt é mapeado para security_result.detection_fields.value.
autonomousSystem.asn read_only_udm.additional.fields.value.string_value O campo autonomousSystem.asn é convertido em uma string e mapeado para additional.fields.value.string_value com a chave "autonomousSystem_asn".
autonomousSystem.bgpPrefix read_only_udm.additional.fields.value.string_value O campo autonomousSystem.bgpPrefix é mapeado para additional.fields.value.string_value com a chave "autonomousSystem_bgpPrefix".
banner read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value O campo banner é mapeado para principal.resource.attribute.labels.value com a chave "banner".
nuvem read_only_udm.metadata.vendor_name O campo de nuvem é mapeado para metadata.vendor_name.
comments.refUrl read_only_udm.network.http.referral_url O campo comments.refUrl é mapeado para network.http.referral_url.
data.cve read_only_udm.additional.fields.value.string_value O campo data.cve é mapeado para additional.fields.value.string_value com a chave "data_cve".
data.cvss read_only_udm.additional.fields.value.string_value O campo data.cvss é mapeado para additional.fields.value.string_value com a chave "data_cvss".
data.ipAddress read_only_udm.principal.asset.ip Se o campo data.ipAddress não for igual ao campo assetId, ele será mapeado para principal.asset.ip.
data.ipAddress read_only_udm.principal.ip Se o campo data.ipAddress não for igual ao campo assetId, ele será mapeado para principal.ip.
data.location.city read_only_udm.principal.location.city Se o campo location.city estiver vazio, o campo data.location.city será mapeado para principal.location.city.
data.location.countryCode read_only_udm.principal.location.country_or_region Se o campo location.country estiver vazio, o campo data.location.countryCode será mapeado para principal.location.country_or_region.
data.location.latitude read_only_udm.principal.location.region_coordinates.latitude Se os campos location.coordinates.latitude e location.geoCoordinates.latitude estiverem vazios, o campo data.location.latitude será convertido em um float e mapeado para principal.location.region_coordinates.latitude.
data.location.longitude read_only_udm.principal.location.region_coordinates.longitude Se os campos location.coordinates.longitude e location.geoCoordinates.longitude estiverem vazios, o campo data.location.longitude será convertido em um float e mapeado para principal.location.region_coordinates.longitude.
data.location.province read_only_udm.principal.location.state Se o campo location.province estiver vazio, o campo data.location.province será mapeado para principal.location.state.
data.mailServers read_only_udm.additional.fields.value.list_value.values.string_value Cada elemento na matriz data.mailServers é mapeado para uma entrada separada de additional.fields com a chave "Mail Servers" e value.list_value.values.string_value definido como o valor do elemento.
data.names.forwardDns[].name read_only_udm.network.dns.questions.name Cada elemento na matriz data.names.forwardDns é mapeado para uma entrada network.dns.questions separada com o campo name definido como o campo name do elemento.
data.nameServers read_only_udm.additional.fields.value.list_value.values.string_value Cada elemento na matriz data.nameServers é mapeado para uma entrada additional.fields separada com a chave "Name nameServers" e value.list_value.values.string_value definido como o valor do elemento.
data.protocols[].transportProtocol read_only_udm.network.ip_protocol Se o campo data.protocols[].transportProtocol for TCP, EIGRP, ESP, ETHERIP, GRE, ICMP, IGMP, IP6IN4, PIM, UDP ou VRRP, ele será mapeado para network.ip_protocol.
data.protocols[].transportProtocol read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value O campo data.protocols[].transportProtocol é mapeado para principal.resource.attribute.labels.value com a chave "data_protocols {index}".
http.request.headers[].key, http.request.headers[].value.headers.0 read_only_udm.network.http.user_agent Se o campo http.request.headers[].key for "User-Agent", o campo http.request.headers[].value.headers.0 correspondente será mapeado para network.http.user_agent.
http.request.headers[].key, http.request.headers[].value.headers.0 read_only_udm.network.http.parsed_user_agent Se o campo http.request.headers[].key for "User-Agent", o campo http.request.headers[].value.headers.0 correspondente será analisado como uma string de user agent e mapeado para network.http.parsed_user_agent.
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 Para cada elemento na matriz http.request.headers, o campo de chave é mapeado para principal.resource.attribute.labels.key e o campo value.headers.0 é mapeado para principal.resource.attribute.labels.value.
http.request.uri read_only_udm.principal.asset.hostname A parte do nome do host do campo http.request.uri é extraída e mapeada para principal.asset.hostname.
http.request.uri read_only_udm.principal.hostname A parte do nome do host do campo http.request.uri é extraída e mapeada para principal.hostname.
http.response.body read_only_udm.principal.resource.attribute.labels.value O campo http.response.body é mapeado para principal.resource.attribute.labels.value com a chave "http_response_body".
http.response.headers[].key, http.response.headers[].value.headers.0 read_only_udm.target.hostname Se o campo http.response.headers[].key for "Server", o campo http.response.headers[].value.headers.0 correspondente será mapeado para target.hostname.
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 Para cada elemento na matriz http.response.headers, o campo de chave é mapeado para principal.resource.attribute.labels.key, e o campo value.headers.0 é mapeado para principal.resource.attribute.labels.value.
http.response.statusCode read_only_udm.network.http.response_code O campo http.response.statusCode é convertido em um número inteiro e mapeado para network.http.response_code.
ip read_only_udm.target.asset.ip O campo ip é mapeado para target.asset.ip.
ip read_only_udm.target.ip O campo ip é mapeado para target.ip.
isSeed read_only_udm.additional.fields.value.string_value O campo isSeed é convertido em uma string e mapeado para additional.fields.value.string_value com a chave "isSeed".
location.city read_only_udm.principal.location.city O campo location.city é mapeado para principal.location.city.
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location.province read_only_udm.principal.location.state O campo location.province é mapeado para principal.location.state.
operação read_only_udm.security_result.action_details O campo de operação é mapeado para security_result.action_details.
perspectiveId read_only_udm.principal.group.product_object_id O campo perspectiveId é mapeado para principal.group.product_object_id.
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risks[].severity, risks[].title read_only_udm.security_result.category_details O campo risks[].severity é concatenado com o campo risks[].title e mapeado para security_result.category_details.
serviceName read_only_udm.network.application_protocol Se o campo serviceName for "HTTP" ou "HTTPS", ele será mapeado para network.application_protocol.
sourceIp read_only_udm.principal.asset.ip O campo sourceIp é mapeado para principal.asset.ip.
sourceIp read_only_udm.principal.ip O campo sourceIp é mapeado para principal.ip.
timestamp read_only_udm.metadata.event_timestamp O campo de carimbo de data/hora é analisado como um carimbo de data/hora e mapeado para metadata.event_timestamp.
transportFingerprint.id read_only_udm.metadata.product_log_id O campo transportFingerprint.id é convertido em uma string e mapeado para metadata.product_log_id.
transportFingerprint.raw read_only_udm.additional.fields.value.string_value O campo transportFingerprint.raw é mapeado para additional.fields.value.string_value com a chave "transportFingerprint_raw".
tipo read_only_udm.metadata.product_event_type O campo de tipo é mapeado para metadata.product_event_type.
- read_only_udm.metadata.product_name O valor "CENSYS_ASM" é atribuído a metadata.product_name.
- read_only_udm.metadata.vendor_name O valor "CENSYS" é atribuído a metadata.vendor_name.
- read_only_udm.metadata.event_type O tipo de evento é determinado com base na presença de campos específicos: NETWORK_CONNECTION se has_princ_machine_id e has_target_machine forem verdadeiros e has_network_flow for falso, NETWORK_DNS se has_network_flow for verdadeiro, STATUS_UPDATE se has_princ_machine_id for verdadeiro e GENERIC_EVENT caso contrário.

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