收集 Cisco AMP for Endpoints 日志

支持的平台：

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage 将 Cisco AMP for Endpoints 日志提取到 Google Security Operations。解析器将原始 JSON 格式的日志转换为符合 Chronicle UDM 的结构化格式。它从嵌套的 JSON 对象中提取字段，将其映射到 UDM 架构，识别事件类别，分配严重程度，并最终生成统一的事件输出，在满足特定条件时标记安全提醒。

准备工作

确保您满足以下前提条件：

  • Google SecOps 实例
  • 启用了 Cloud Storage API 的 GCP 项目
  • 创建和管理 GCS 存储分区的权限
  • 管理 GCS 存储分区的 IAM 政策的权限
  • 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
  • 对 Cisco AMP for Endpoints 控制台的特权访问权限

收集 Cisco AMP for Endpoints API 凭据

  1. 登录 Cisco AMP for Endpoints 控制台。
  2. 依次前往账号 > API 凭据。
  3. 点击 New API Credential（新的 API 凭据）以创建新的 API 密钥和客户端 ID。
  4. 提供以下配置详细信息：
    • 应用名称：输入一个名称（例如 Chronicle SecOps Integration）。
    • 范围：选择只读以进行基本事件轮询。
  5. 点击创建。
  6. 复制以下详细信息并将其保存在安全的位置：
    • 3API 客户端 ID
    • API 密钥
    • API 基准网址：取决于您所在的地区：
      • 美国：https://api.amp.cisco.com
      • 欧盟：https://api.eu.amp.cisco.com
      • APJC：https://api.apjc.amp.cisco.com

验证权限

如需验证账号是否具有所需权限，请执行以下操作：

  1. 登录 Cisco AMP for Endpoints 控制台。
  2. 依次前往账号 > API 凭据。
  3. 如果您能看到 API 凭据页面，并且其中列出了您新建的凭据，则表示您拥有所需的权限。
  4. 如果您看不到此选项，请与您的管理员联系，以获取 API 访问权限。

测试 API 访问权限

  • 在继续进行集成之前，请先测试您的凭据：

    # Replace with your actual credentials
AMP_CLIENT_ID="your-client-id"
AMP_API_KEY="your-api-key"
API_BASE="https://api.amp.cisco.com"

# Test API access
curl -v -u "${AMP_CLIENT_ID}:${AMP_API_KEY}" "${API_BASE}/v1/events?limit=1"

创建 Google Cloud Storage 存储分区

  1. 前往 Google Cloud 控制台。
  2. 选择您的项目或创建新项目。
  3. 在导航菜单中，依次前往 Cloud Storage > 存储分区。
  4. 点击创建存储分区。

  5. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    为存储分区命名 输入一个全局唯一的名称（例如 cisco-amp-logs）
    位置类型 根据您的需求进行选择（区域级、双区域级、多区域级）
    位置 选择相应位置（例如 us-central1）
    存储类别 标准（建议用于经常访问的日志）
    访问权限控制 统一（推荐）
    保护工具 可选：启用对象版本控制或保留政策

  6. 点击创建。

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号具有向 GCS 存储分区写入内容以及被 Pub/Sub 调用的权限。

创建服务账号

  1. 在 GCP 控制台中，依次前往 IAM 和管理 > 服务账号。
  2. 点击创建服务账号。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 服务账号名称：输入 cisco-amp-collector-sa。
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Cisco AMP for Endpoints logs。
  4. 点击创建并继续。
  5. 在向此服务账号授予对项目的访问权限部分中，添加以下角色：
    1. 点击选择角色。
    2. 搜索并选择 Storage Object Admin。
    3. 点击 + 添加其他角色。
    4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker。
    5. 点击 + 添加其他角色。
    6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker。
  6. 点击继续。
  7. 点击完成。

必须拥有这些角色，才能：

  • Storage Object Admin：将日志写入 GCS 存储分区并管理状态文件
  • Cloud Run Invoker：允许 Pub/Sub 调用函数
  • Cloud Functions Invoker：允许调用函数

授予对 GCS 存储分区的 IAM 权限

向服务账号 (cisco-amp-collector-sa) 授予对 GCS 存储分区的写入权限：

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储分区名称。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：输入服务账号电子邮件地址（例如 cisco-amp-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）。
    • 分配角色：选择 Storage Object Admin。
  6. 点击保存。

创建发布/订阅主题

创建一个 Pub/Sub 主题，供 Cloud Scheduler 发布消息，并供 Cloud Run 函数订阅。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Pub/Sub > 主题。
  2. 点击创建主题。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 主题 ID：输入 cisco-amp-events-trigger。
    • 将其他设置保留为默认值。
  4. 点击创建。

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数将由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，以从 Cisco AMP for Endpoints API 中提取日志并将其写入 GCS。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
  2. 点击创建服务。
  3. 选择函数（使用内嵌编辑器创建函数）。

  4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

    设置 值
    Service 名称 cisco-amp-events-collector
    区域 选择与您的 GCS 存储分区匹配的区域（例如 us-central1）
    运行时 选择 Python 3.12 或更高版本

  5. 在触发器（可选）部分中：

    1. 点击 + 添加触发器。
    2. 选择 Cloud Pub/Sub。
    3. 在选择 Cloud Pub/Sub 主题中，选择 Pub/Sub 主题 (cisco-amp-events-trigger)。
    4. 点击保存。

  6. 在身份验证部分中：

    • 选择需要进行身份验证。
    • 选择 Identity and Access Management (IAM)。
  1. 滚动到容器、网络、安全性并展开该部分。
  2. 前往安全性标签页：
    • 服务账号：选择服务账号 (cisco-amp-collector-sa)。

  3. 前往容器标签页：

    • 点击变量和密钥。

    • 为每个环境变量点击 + 添加变量：

      变量名称 示例值 说明
      GCS_BUCKET cisco-amp-logs GCS 存储分区名称
      GCS_PREFIX cisco-amp-events/ 日志文件的前缀
      STATE_KEY cisco-amp-events/state.json 状态文件路径
      API_BASE https://api.amp.cisco.com API 基本网址
      AMP_CLIENT_ID your-client-id API 客户端 ID
      AMP_API_KEY your-api-key API 密钥
      PAGE_SIZE 500 每页记录数
      MAX_PAGES 10 要提取的最大网页数

  4. 在变量和 Secret 部分中，滚动到请求：

    • 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）。

  5. 前往设置标签页：

    • 在资源部分中：
      • 内存：选择 512 MiB 或更高值。
      • CPU：选择 1。

  6. 在修订版本扩缩部分中：

    • 实例数下限：输入 0。
    • 实例数上限：输入 100（或根据预期负载进行调整）。

  7. 点击创建。

  8. 等待服务创建完成（1-2 分钟）。

  9. 创建服务后，系统会自动打开内嵌代码编辑器。

添加函数代码

  1. 在入口点字段中输入 main。

  2. 在内嵌代码编辑器中，创建两个文件：

    • 第一个文件：main.py:：
    import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time
import base64

# 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', 'cisco-amp-events/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'cisco-amp-events/state.json')
API_BASE = os.environ.get('API_BASE')
AMP_CLIENT_ID = os.environ.get('AMP_CLIENT_ID')
AMP_API_KEY = os.environ.get('AMP_API_KEY')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '500'))
MAX_PAGES = int(os.environ.get('MAX_PAGES', '10'))

def parse_datetime(value: str) -> datetime:
    """Parse ISO datetime string to datetime object."""
    if value.endswith("Z"):
        value = value[:-1] + "+00:00"
    return datetime.fromisoformat(value)

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Cisco AMP events and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, API_BASE, AMP_CLIENT_ID, AMP_API_KEY]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        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 any delayed events
                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(days=1)

        print(f"Fetching logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

        # Fetch logs
        records, newest_event_time = fetch_logs(
            api_base=API_BASE,
            client_id=AMP_CLIENT_ID,
            api_key=AMP_API_KEY,
            start_time=last_time,
            page_size=PAGE_SIZE,
            max_pages=MAX_PAGES,
        )

        if not records:
            print("No new 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}cisco_amp_events_{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 with newest event time
        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 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: str):
    """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_logs(api_base: str, client_id: str, api_key: str, start_time: datetime, page_size: int, max_pages: int):
    """
    Fetch logs from Cisco AMP for Endpoints API with pagination and rate limiting.

    Args:
        api_base: API base URL
        client_id: API client ID
        api_key: API key
        start_time: Start time for log query
        page_size: Number of records per page
        max_pages: Maximum total pages to fetch

    Returns:
        Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
    """
    # Clean up base URL
    base_url = api_base.rstrip('/')

    endpoint = f"{base_url}/v1/events"

    # Create Basic Auth header
    auth_string = f"{client_id}:{api_key}"
    auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
    auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')

    headers = {
        'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-CiscoAMPCollector/1.0'
    }

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

    # Build initial URL with start_date parameter
    start_date_str = start_time.isoformat() + 'Z' if not start_time.isoformat().endswith('Z') else start_time.isoformat()
    next_url = f"{endpoint}?limit={page_size}&start_date={start_date_str}"

    while next_url and page_num < max_pages:
        page_num += 1

        try:
            response = http.request('GET', next_url, 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). 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[:256]}")
                return [], None

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

            # Extract events from response
            page_results = data.get('data', [])

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

            print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")
            records.extend(page_results)

            # Track newest event time
            for event in page_results:
                try:
                    event_time = event.get('date')
                    if event_time:
                        if newest_time is None or parse_datetime(event_time) > parse_datetime(newest_time):
                            newest_time = event_time
                except Exception as e:
                    print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")

            # Check for next page URL in metadata
            next_url = data.get('metadata', {}).get('links', {}).get('next')

            if not next_url:
                print("No more pages (no next URL)")
                break

        except Exception as e:
            print(f"Error fetching logs: {e}")
            return [], None

    print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
    return records, newest_time
    • 第二个文件：requirements.txt:：
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. 点击部署以保存并部署该函数。

  4. 等待部署完成（2-3 分钟）。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

  1. 在 GCP Console 中，前往 Cloud Scheduler。
  2. 点击创建作业。

  3. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    名称 cisco-amp-events-collector-hourly
    区域 选择与 Cloud Run 函数相同的区域
    频率 0 * * * *（每小时一次，在整点时）
    时区 选择时区（建议选择世界协调时间 [UTC]）
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择 Pub/Sub 主题 (cisco-amp-events-trigger)
    消息正文 {}（空 JSON 对象）

  4. 点击创建。

时间表频率选项

  • 根据日志量和延迟时间要求选择频次：

    频率 Cron 表达式 使用场景
    每隔 5 分钟 */5 * * * * 高容量、低延迟
    每隔 15 分钟 */15 * * * * 搜索量中等
    每小时 0 * * * * 标准（推荐）
    每 6 小时 0 */6 * * * 量小、批处理
    每天 0 0 * * * 历史数据收集

测试集成

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业。
  2. 点击强制运行以手动触发作业。
  3. 等待几秒钟。
  4. 前往 Cloud Run > 服务。
  5. 点击函数名称 (cisco-amp-events-collector)。
  6. 点击日志标签页。

  7. 验证函数是否已成功执行。查找以下项：

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://cisco-amp-logs/cisco-amp-events/cisco_amp_events_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. 前往 Cloud Storage > 存储分区。

  9. 点击您的存储分区名称。

  10. 前往前缀文件夹 (cisco-amp-events/)。

  11. 验证是否已创建具有当前时间戳的新 .ndjson 文件。

如果您在日志中看到错误，请执行以下操作：

  • HTTP 401：检查环境变量中的 API 凭据
  • HTTP 403：验证账号是否具有所需权限
  • HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
  • 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 使用唯一的服务账号从您的 GCS 存储分区中读取数据。您必须授予此服务账号对您的存储分区的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
  2. 点击添加新 Feed。
  3. 点击配置单个 Feed。
  4. 在Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Cisco AMP for Endpoints logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Cisco AMP 作为日志类型。

  7. 点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址，例如：

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

  8. 复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要对您的 GCS 存储分区具有 Storage Object Viewer 角色。

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储分区名称。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址。
    • 分配角色：选择 Storage Object Viewer。
  6. 点击保存。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Cisco AMP for Endpoints 日志

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
  2. 点击添加新 Feed。
  3. 点击配置单个 Feed。
  4. 在Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Cisco AMP for Endpoints logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Cisco AMP 作为日志类型。
  7. 点击下一步。

  8. 为以下输入参数指定值：

    • 存储分区网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储分区 URI：

      gs://cisco-amp-logs/cisco-amp-events/
      • 替换：
        • cisco-amp-logs：您的 GCS 存储分区名称。
        • cisco-amp-events/：存储日志的前缀/文件夹路径。

    • 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项：

      • 永不：永不删除转移后的任何文件（建议用于测试）。
      • 删除已转移的文件：在成功转移后删除文件。

      • 删除已转移的文件和空目录：在成功转移后删除文件和空目录。

    • 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件。默认值为 180 天。

    • 资产命名空间：资产命名空间。

    • 注入标签：要应用于此 Feed 中事件的标签。

  9. 点击下一步。

  10. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

UDM 映射表

日志字段 UDM 映射 逻辑
有效 read_only_udm.principal.asset.active 直接从 computer.active 映射
connector_guid read_only_udm.principal.asset.uuid 直接从 computer.connector_guid 映射
日期 read_only_udm.metadata.event_timestamp.seconds 直接从日期映射，在转换为时间戳后
检测 read_only_udm.security_result.threat_name 直接从检测结果映射
detection_id read_only_udm.security_result.detection_fields.value 直接从 detection_id 映射
disposition read_only_udm.security_result.description 直接从 file.disposition 映射
error.error_code read_only_udm.security_result.detection_fields.value 直接从 error.error_code 映射
error.description read_only_udm.security_result.detection_fields.value 直接从 error.description 映射
event_type read_only_udm.metadata.product_event_type 直接从 event_type 映射
event_type_id read_only_udm.metadata.product_log_id 直接从 event_type_id 映射
external_ip read_only_udm.principal.asset.external_ip 直接从 computer.external_ip 映射。
file.file_name read_only_udm.target.file.names 直接从 file.file_name 映射
file.file_path read_only_udm.target.file.full_path 直接从 file.file_path 映射
file.identity.md5 read_only_udm.security_result.about.file.md5 直接从 file.identity.md5 映射
file.identity.md5 read_only_udm.target.file.md5 直接从 file.identity.md5 映射
file.identity.sha1 read_only_udm.security_result.about.file.sha1 直接从 file.identity.sha1 映射
file.identity.sha1 read_only_udm.target.file.sha1 直接从 file.identity.sha1 映射
file.identity.sha256 read_only_udm.security_result.about.file.sha256 直接从 file.identity.sha256 映射
file.identity.sha256 read_only_udm.target.file.sha256 直接从 file.identity.sha256 映射
file.parent.disposition read_only_udm.target.resource.attribute.labels.value 直接从 file.parent.disposition 映射
file.parent.file_name read_only_udm.target.resource.attribute.labels.value 直接从 file.parent.file_name 映射
file.parent.identity.md5 read_only_udm.target.resource.attribute.labels.value 直接从 file.parent.identity.md5 映射
file.parent.identity.sha1 read_only_udm.target.resource.attribute.labels.value 直接从 file.parent.identity.sha1 映射
file.parent.identity.sha256 read_only_udm.target.resource.attribute.labels.value 直接从 file.parent.identity.sha256 映射
file.parent.process_id read_only_udm.security_result.about.process.parent_process.pid 直接从 file.parent.process_id 映射
file.parent.process_id read_only_udm.target.process.parent_process.pid 直接从 file.parent.process_id 映射
主机名 read_only_udm.principal.asset.hostname 直接从 computer.hostname 映射
主机名 read_only_udm.target.hostname 直接从 computer.hostname 映射
主机名 read_only_udm.target.asset.hostname 直接从 computer.hostname 映射
ip read_only_udm.principal.asset.ip 直接从 computer.network_addresses.ip 映射
ip read_only_udm.principal.ip 直接从 computer.network_addresses.ip 映射
ip read_only_udm.security_result.about.ip 直接从 computer.network_addresses.ip 映射
mac read_only_udm.principal.mac 直接从 computer.network_addresses.mac 映射
mac read_only_udm.security_result.about.mac 直接从 computer.network_addresses.mac 映射
和程度上减少 read_only_udm.security_result.severity 根据以下逻辑从严重程度进行映射：“中”->“中”；“高”或“严重”->“高”；“低”->“低”；否则 ->“未知严重程度”
时间戳 read_only_udm.metadata.event_timestamp.seconds 直接从时间戳映射
用户 read_only_udm.security_result.about.user.user_display_name 直接从 computer.user 映射
用户 read_only_udm.target.user.user_display_name 直接从 computer.user 映射
vulnerabilities.cve read_only_udm.extensions.vulns.vulnerabilities.cve_id 直接从 vulnerabilities.cve 映射
vulnerabilities.name read_only_udm.extensions.vulns.vulnerabilities.name 直接从 vulnerabilities.name 映射
vulnerabilities.score read_only_udm.extensions.vulns.vulnerabilities.cvss_base_score 直接从漏洞的 score 映射，并转换为浮点数
vulnerabilities.url read_only_udm.extensions.vulns.vulnerabilities.vendor_knowledge_base_article_id 直接从 vulnerabilities.url 映射
vulnerabilities.version read_only_udm.extensions.vulns.vulnerabilities.cvss_version 直接从 vulnerabilities.version 映射
is_alert 如果 event_type 为以下值之一，则设置为 true：“检测到威胁”“漏洞利用防范”“已执行的恶意软件”“潜在的投放程序感染”“多个受感染的文件”“检测到存在漏洞的应用”，或者如果 security_result.severity 为“HIGH”
is_significant 如果 event_type 为以下值之一，则设置为 true：“检测到威胁”“漏洞利用防范”“已执行的恶意软件”“潜在的投放程序感染”“多个受感染的文件”“检测到存在漏洞的应用”，或者如果 security_result.severity 为“HIGH”
read_only_udm.metadata.event_type 根据 event_type 和 security_result.severity 值确定。- 如果 event_type 是以下类型之一：“Executed malware”“Threat Detected”“Potential Dropper Infection”“Cloud Recall Detection”“Malicious Activity Detection”“Exploit Prevention”“Multiple Infected Files”“Cloud IOC”“System Process Protection”“Vulnerable Application Detected”“Threat Quarantined”“Execution Blocked”“Cloud Recall Quarantine Successful”“Cloud Recall Restore from Quarantine Failed”“Cloud Recall Quarantine Attempt Failed”“Quarantine Failure”，则将事件类型设置为“SCAN_FILE”。- 如果 security_result.severity 为“HIGH”，则将事件类型设置为“SCAN_FILE”。- 如果 has_principal 和 has_target 均为 true，则将事件类型设置为“SCAN_UNCATEGORIZED”。- 否则，事件类型将设置为“GENERIC_EVENT”。
read_only_udm.metadata.log_type 设置为“CISCO_AMP”
read_only_udm.metadata.vendor_name 设置为“CISCO_AMP”
read_only_udm.security_result.about.file.full_path 直接从 file.file_path 映射
read_only_udm.security_result.about.hostname 直接从 computer.hostname 映射
read_only_udm.security_result.about.user.user_display_name 直接从 computer.user 映射
read_only_udm.security_result.detection_fields.key 对于 detection_id，设置为“检测 ID”；对于 error.error_code，设置为“错误代码”；对于 error.description，设置为“错误说明”；对于 file.parent.disposition，设置为“父处置”；对于 file.parent.file_name，设置为“父文件名”；对于 file.parent.identity.md5，设置为“父 MD5”；对于 file.parent.identity.sha1，设置为“父 SHA1”；对于 file.parent.identity.sha256，设置为“父 SHA256”
read_only_udm.security_result.summary 如果 event_type 为以下值之一，则设置为 event_type：“Threat Detected”“Exploit Prevention”“Executed malware”“Potential Dropper Infection”“Multiple Infected Files”“Vulnerable Application Detected”；如果 security_result.severity 为“HIGH”，则设置为 event_type
read_only_udm.target.asset.ip 直接从 computer.network_addresses.ip 映射
read_only_udm.target.resource.attribute.labels.key 对于 file.parent.disposition，设置为“Parent Disposition”；对于 file.parent.file_name，设置为“Parent File Name”；对于 file.parent.identity.md5，设置为“Parent MD5”；对于 file.parent.identity.sha1，设置为“Parent SHA1”；对于 file.parent.identity.sha256，设置为“Parent SHA256”
timestamp.seconds 直接从日期映射（在转换为时间戳后）

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