Cisco CloudLock CASB-Logs erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Cisco CloudLock CASB-Logs mit Google Cloud Storage in Google Security Operations aufnehmen. Eine Cloud Run-Funktion fragt die Cisco CloudLock API nach einem Zeitplan ab und schreibt Vorfall-, Aktivitäts- und Entitätsdaten in einen GCS-Bucket, der dann von Google SecOps über einen GCS V2-Feed aufgenommen wird.

Cisco CloudLock ist ein cloudnativer Cloud Access Security Broker (CASB), der für Transparenz und Kontrolle über Cloud-Anwendungen sorgt. So können Unternehmen Schatten-IT aufdecken, Richtlinien zum Schutz vor Datenverlust durchsetzen, Bedrohungen erkennen und die Compliance in SaaS-Anwendungen aufrechterhalten.

Hinweis

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Verwalten von IAM-Richtlinien für GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf die Cisco CloudLock-Admin-Konsole
  • Cisco CloudLock API-Basis-URL (wird vom Cisco CloudLock-Support bereitgestellt)

Cisco CloudLock API-Anmeldedaten abrufen

Wenden Sie sich an den Cisco CloudLock-Support, um Ihre CloudLock API-URL zu erhalten. Die API-Basis-URL ist spezifisch für Ihren Mandanten und nicht öffentlich verfügbar. Generieren Sie ein Zugriffstoken in der CloudLock-Anwendung, indem Sie auf der Seite „Einstellungen“ zum Tab „Authentifizierung und API“ wechseln.

  1. Melden Sie sich in der Cisco CloudLock-Admin-Konsole an.
  2. Rufen Sie die Einstellungen > Authentifizierung & API auf.
  3. Klicken Sie unter API auf Generieren, um Ihr Zugriffstoken zu erstellen.

  4. Kopieren Sie die folgenden Details und speichern Sie sie an einem sicheren Ort:

    • API-Zugriffstoken: Das Bearer-Token, das nach dem Klicken auf „Generieren“ angezeigt wird.
    • API-Basis-URL: Wird vom Cisco CloudLock-Support bereitgestellt. Das Format dafür ist https://{YourCloudlockAPIServer}.

API-Zugriff prüfen

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

    CLOUDLOCK_API_TOKEN="your-api-token"
CLOUDLOCK_API_BASE="https://your-cloudlock-api-server"

curl -v -H "Authorization: Bearer ${CLOUDLOCK_API_TOKEN}" \
  "${CLOUDLOCK_API_BASE}/api/v2/incidents?limit=1"

Eine erfolgreiche Antwort gibt HTTP 200 mit einem JSON-Objekt zurück, das ein items-Array enthält. Wenn Sie den HTTP-Fehler 401 erhalten, prüfen Sie das API-Token. Wenn Sie den HTTP-Fehler 403 erhalten, prüfen Sie, ob das Konto die erforderlichen Berechtigungen hat.

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. cisco-cloudlock-logs.
    Standorttyp Wählen Sie die Option aus, 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 Cloud Run-Funktion erstellen

Für die Cloud Run-Funktion ist ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub erforderlich.

Dienstkonto erstellen

  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 cloudlock-data-export-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Cisco CloudLock logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Gehen Sie im Bereich Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen so vor:
    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 Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind für Folgendes erforderlich:

  • 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 GCS-Bucket erteilen

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. cloudlock-data-export-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 cloudlock-data-export-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 Logs von der Cisco CloudLock API abzurufen und in GCS zu schreiben.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
  2. Klicken Sie auf Dienst erstellen.
  3. Wählen Sie Funktion aus, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.

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

    Einstellung Wert
    Dienstname cloudlock-data-export
    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 (cloudlock-data-export-trigger) aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Weitere Informationen finden Sie unter 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 aus (cloudlock-data-export-sa).

  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 cisco-cloudlock-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX cloudlock/ Präfix für Logdateien
    STATE_KEY cloudlock/state.json Pfad der Statusdatei
    CLOUDLOCK_API_TOKEN your-api-token API-Inhabertoken
    CLOUDLOCK_API_BASE https://your-cloudlock-api-server API-Basis-URL vom CloudLock-Support

  10. Scrollen Sie auf dem Tab Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.

  11. Rufen Sie den Tab Einstellungen unter Container auf:

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

  12. Scrollen Sie nach unten zu Ausführungsumgebung:

    • Wählen Sie Standard (empfohlen) aus.

  13. 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).

  14. Klicken Sie auf Erstellen.

  15. Warten Sie, bis der Dienst erstellt wurde (1–2 Minuten).

  16. 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:

    • main.py:

      import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time

# Initialize HTTP client with timeouts
http = urllib3.PoolManager(
    timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
    retries=False,
)

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Cisco CloudLock 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', 'cloudlock/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'cloudlock/state.json')
    api_token = os.environ.get('CLOUDLOCK_API_TOKEN')
    api_base = os.environ.get('CLOUDLOCK_API_BASE')

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

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        # Load state (last processed offset for each endpoint)
        state = load_state(bucket, state_key)

        print(f'Processing logs with state: {state}')

        # Create Authorization header
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {api_token}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }

        # Fetch incidents data (using offset-based pagination)
        incidents_offset = state.get('incidents_offset', 0)
        incidents, new_incidents_offset = fetch_cloudlock_incidents(
            http, api_base, headers, incidents_offset
        )

        if incidents:
            upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, 'incidents', incidents)
            print(f'Uploaded {len(incidents)} incidents to GCS')
            state['incidents_offset'] = new_incidents_offset

        # Fetch activities data (using time-based filtering with offset pagination)
        activities_last_time = state.get('activities_last_time')
        if not activities_last_time:
            activities_last_time = (datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=24)).isoformat()

        activities_offset = state.get('activities_offset', 0)
        activities, new_activities_offset, newest_activity_time = fetch_cloudlock_activities(
            http, api_base, headers, activities_last_time, activities_offset
        )

        if activities:
            upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, 'activities', activities)
            print(f'Uploaded {len(activities)} activities to GCS')
            state['activities_offset'] = new_activities_offset
            if newest_activity_time:
                state['activities_last_time'] = newest_activity_time

        # Fetch entities data (using offset-based pagination)
        entities_offset = state.get('entities_offset', 0)
        entities, new_entities_offset = fetch_cloudlock_entities(
            http, api_base, headers, entities_offset
        )

        if entities:
            upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, 'entities', entities)
            print(f'Uploaded {len(entities)} entities to GCS')
            state['entities_offset'] = new_entities_offset

        # Update consolidated state
        state['updated_at'] = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
        save_state(bucket, state_key, state)

        print('CloudLock data export completed successfully')

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

def make_api_request(http, url, headers, retries=3):
    """Make API request with exponential backoff retry logic."""
    backoff = 1.0
    for attempt in range(retries):
        try:
            response = http.request('GET', url, headers=headers)

            if response.status == 200:
                return response
            elif response.status == 429:
                # Rate limit - CloudLock enforces per-endpoint rate limits
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
                print(f'Rate limited (429), waiting {retry_after} seconds')
                time.sleep(retry_after)
                backoff = min(backoff * 2, 60.0)
            else:
                print(f'API request failed with status {response.status}: {response.data.decode("utf-8")}')
                if response.status in (401, 403):
                    return None
        except Exception as e:
            print(f'Request attempt {attempt + 1} failed: {str(e)}')
            if attempt < retries - 1:
                wait_time = 2 ** attempt
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise

    return None

def fetch_cloudlock_incidents(http, api_base, headers, start_offset=0):
    """
    Fetch incidents data from Cisco CloudLock API using offset-based pagination.

    Endpoint: GET /api/v2/incidents
    Pagination: limit and offset query parameters.
    Response: JSON with 'items' array, 'total' count, and 'results' count.
    """
    url = f"{api_base}/api/v2/incidents"

    limit = 1000
    offset = start_offset
    all_data = []

    try:
        while True:
            # Build URL with parameters
            full_url = f"{url}?limit={limit}&offset={offset}"

            print(f"Fetching incidents with offset: {offset}")

            response = make_api_request(http, full_url, headers)
            if not response:
                break

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

            # CloudLock API returns items in 'items' array
            batch_data = data.get('items', [])

            if not batch_data:
                print("No more incidents to fetch")
                break

            all_data.extend(batch_data)

            # Check if we've reached the end
            total = data.get('total', 0)
            results = data.get('results', len(batch_data))

            print(f"Fetched {results} incidents (total available: {total})")

            if results < limit or offset + results >= total:
                print("Reached end of incidents")
                break

            offset += limit

        print(f"Fetched {len(all_data)} total incidents")
        return all_data, offset

    except Exception as e:
        print(f"Error fetching incidents: {str(e)}")
        return [], start_offset

def fetch_cloudlock_activities(http, api_base, headers, from_time, start_offset=0):
    """
    Fetch activities data from Cisco CloudLock API using time-based filtering and offset pagination.

    Endpoint: GET /api/v2/activities
    Pagination: limit and offset query parameters.
    Note: Client-side time filtering is applied since the API may not support time range parameters.
    """
    url = f"{api_base}/api/v2/activities"

    limit = 1000
    offset = start_offset
    all_data = []
    newest_time = None

    try:
        while True:
            # Build URL with pagination
            full_url = f"{url}?limit={limit}&offset={offset}"

            print(f"Fetching activities with offset: {offset}")

            response = make_api_request(http, full_url, headers)
            if not response:
                break

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
            batch_data = data.get('items', [])

            if not batch_data:
                print("No more activities to fetch")
                break

            # Filter activities by time (client-side filtering)
            filtered_batch = []
            for item in batch_data:
                item_time = item.get('timestamp') or item.get('created_at')
                if item_time and item_time >= from_time:
                    filtered_batch.append(item)
                    if not newest_time or item_time > newest_time:
                        newest_time = item_time

            all_data.extend(filtered_batch)

            results = data.get('results', len(batch_data))
            total = data.get('total', 0)

            print(f"Fetched {results} activities, {len(filtered_batch)} after time filter (total available: {total})")

            if results < limit or offset + results >= total:
                print("Reached end of activities")
                break

            offset += limit

        print(f"Fetched {len(all_data)} total activities")
        return all_data, offset, newest_time

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

def fetch_cloudlock_entities(http, api_base, headers, start_offset=0):
    """
    Fetch entities data from Cisco CloudLock API using offset-based pagination.

    Endpoint: GET /api/v2/entities
    Note: This endpoint requires the Entity Cache feature. If not enabled,
    use the incident entities endpoint (/api/v2/incidents/{id}/entities) as an alternative.
    """
    url = f"{api_base}/api/v2/entities"

    limit = 1000
    offset = start_offset
    all_data = []

    try:
        while True:
            full_url = f"{url}?limit={limit}&offset={offset}"

            print(f"Fetching entities with offset: {offset}")

            response = make_api_request(http, full_url, headers)
            if not response:
                break

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
            batch_data = data.get('items', [])

            if not batch_data:
                print("No more entities to fetch")
                break

            all_data.extend(batch_data)

            results = data.get('results', len(batch_data))
            total = data.get('total', 0)

            print(f"Fetched {results} entities (total available: {total})")

            if results < limit or offset + results >= total:
                print("Reached end of entities")
                break

            offset += limit

        print(f"Fetched {len(all_data)} total entities")
        return all_data, offset

    except Exception as e:
        print(f"Error fetching entities: {str(e)}")
        return [], start_offset

def upload_to_gcs_ndjson(bucket, prefix, data_type, data):
    """Upload data to GCS bucket in NDJSON format (one JSON object per line)."""
    timestamp = datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y/%m/%d/%H')
    filename = f"{prefix}{data_type}/{timestamp}/cloudlock_{data_type}_{int(datetime.now(timezone.utc).timestamp())}.jsonl"

    try:
        # Convert to NDJSON format
        ndjson_content = '\n'.join([json.dumps(item, separators=(',', ':')) for item in data])

        blob = bucket.blob(filename)
        blob.upload_from_string(
            ndjson_content,
            content_type='application/x-ndjson'
        )

        print(f"Successfully uploaded {filename} to GCS")

    except Exception as e:
        print(f"Error uploading to GCS: {str(e)}")
        raise

def load_state(bucket, key):
    """Load state from GCS with separate tracking for each endpoint."""
    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: {str(e)}')

    print("No previous state found, starting fresh")
    return {}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save consolidated state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, indent=2),
            content_type='application/json'
        )
        print("Updated state successfully")
    except Exception as e:
        print(f"Error updating state: {str(e)}")
        raise

    • 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 cloudlock-data-export-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 aus (cloudlock-data-export-trigger).
    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 5 Minuten */5 * * * * Hohes Volumen, niedrige Latenz
Alle 15 Minuten */15 * * * * Mittleres Suchvolumen
Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

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 (cloudlock-data-export).
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.

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

    Processing logs with state: {}
Fetching incidents with offset: 0
Fetched X incidents (total available: Y)
Uploaded X incidents to GCS
CloudLock data export completed successfully

  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

  9. Klicken Sie auf den Bucket-Namen (cisco-cloudlock-logs).

  10. Rufen Sie den Ordner mit dem Präfix cloudlock/ auf.

  11. Prüfen Sie, ob neue .jsonl-Dateien in den Unterordnern incidents/, activities/ oder entities/ erstellt wurden.

Wenn in den Logs Fehler angezeigt werden:

  • HTTP 401: API-Token in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob das CloudLock-Konto die erforderlichen Berechtigungen hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.
  • Leere Entitäten: Für den Entities-Endpunkt ist die Funktion „Entity Cache“ erforderlich. Wenden Sie sich an den CloudLock-Support, um sie zu aktivieren.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Cisco CloudLock-Logs aufzunehmen

  1. Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Cisco CloudLock logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Cisco CloudLock als Log type (Protokolltyp) 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 für den nächsten Schritt.

  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://cisco-cloudlock-logs/cloudlock/
      • Ersetzen Sie:
        • cisco-cloudlock-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • cloudlock/: 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 der erfolgreichen Übertragung.

    • Maximales Dateialter: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standardwert: 180 Tage).

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace.

    • Aufnahmelabels: 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
created_at about.resource.attribute.creation_time Der Wert von created_at aus dem Rohlog wird als Zeitstempel geparst und dem Feld about.resource.attribute.creation_time zugeordnet.
created_at about.resource.attribute.labels.key Der Wert von created_at wird dem Schlüssel „labels“ zugewiesen.
created_at about.resource.attribute.labels.value Der Wert von created_at wird dem Labelwert zugewiesen.
entity.id target.asset.product_object_id Der Wert von entity.id aus dem Rohlog wird dem Feld target.asset.product_object_id zugeordnet.
entity.ip target.ip Der Wert von entity.ip aus dem Rohlog wird in das Feld target.ip eingefügt.
entity.mime_type target.file.mime_type Der Wert von entity.mime_type aus dem Rohlog wird dem Feld target.file.mime_type zugeordnet, wenn entity.origin_type „document“ ist.
entity.name target.application Der Wert von entity.name aus dem Rohlog wird dem Feld target.application zugeordnet, wenn entity.origin_type „app“ ist.
entity.name target.file.full_path Der Wert von entity.name aus dem Rohlog wird dem Feld target.file.full_path zugeordnet, wenn entity.origin_type „document“ ist.
entity.origin_id target.resource.product_object_id Der Wert von entity.origin_id aus dem Rohlog wird dem Feld target.resource.product_object_id zugeordnet.
entity.origin_type target.resource.resource_subtype Der Wert von entity.origin_type aus dem Rohlog wird dem Feld target.resource.resource_subtype zugeordnet.
entity.owner_email target.user.email_addresses Der Wert von entity.owner_email aus dem Rohlog wird in das Feld target.user.email_addresses eingefügt, wenn er mit einem E-Mail-Regulären Ausdruck übereinstimmt.
entity.owner_email target.user.user_display_name Der Wert von entity.owner_email aus dem Rohlog wird dem Feld target.user.user_display_name zugeordnet, wenn er nicht mit einem E-Mail-Regex übereinstimmt.
entity.owner_name target.user.user_display_name Der Wert von entity.owner_name aus dem Rohlog wird dem Feld target.user.user_display_name zugeordnet, wenn entity.owner_email mit einem E-Mail-Regulären Ausdruck übereinstimmt.
entity.vendor.name target.platform_version Der Wert von entity.vendor.name aus dem Rohlog wird dem Feld target.platform_version zugeordnet.
id metadata.product_log_id Der Wert von id aus dem Rohlog wird dem Feld metadata.product_log_id zugeordnet.
incident_status metadata.product_event_type Der Wert von incident_status aus dem Rohlog wird dem Feld metadata.product_event_type zugeordnet.
policy.id security_result.rule_id Der Wert von policy.id aus dem Rohlog wird dem Feld security_result.rule_id zugeordnet.
policy.name security_result.rule_name Der Wert von policy.name aus dem Rohlog wird dem Feld security_result.rule_name zugeordnet.
die Ausprägung security_result.severity_details Der Wert von severity aus dem Rohlog wird dem Feld security_result.severity_details zugeordnet.
updated_at about.resource.attribute.labels.key Der Wert von updated_at wird dem Schlüssel „labels“ zugewiesen.
updated_at about.resource.attribute.labels.value Der Wert von updated_at wird dem Labelwert zugewiesen.
updated_at about.resource.attribute.last_update_time Der Wert von updated_at aus dem Rohlog wird als Zeitstempel geparst und dem Feld about.resource.attribute.last_update_time zugeordnet.
– metadata.event_timestamp Abgeleitet aus dem Feld updated_at. Der Wert wird als Zeitstempel geparst und zugeordnet.
– metadata.event_type Legen Sie diesen Wert auf „GENERIC_EVENT“ fest.
– metadata.product_name Legen Sie diesen Wert auf „CISCO_CLOUDLOCK_CASB“ fest.
– metadata.product_version Legen Sie diesen Wert auf „Cisco“ fest.
– metadata.vendor_name Legen Sie diesen Wert auf „CloudLock“ fest.
– security_result.alert_state Wird auf „ALERTING“ festgelegt, wenn severity „ALERT“ ist und incident_status nicht „RESOLVED“ oder „DISMISSED“ ist. Wird auf „NOT_ALERTING“ festgelegt, wenn severity „ALERT“ und incident_status „RESOLVED“ oder „DISMISSED“ ist.
– security_result.detection_fields.key Abgeleitet aus dem matches-Array, insbesondere aus dem Schlüssel jedes Abgleichobjekts. Wird auch auf „true“ gesetzt, wenn severity „ALERT“ und incident_status „NEW“ ist.
– security_result.detection_fields.value Abgeleitet vom matches-Array, insbesondere vom Wert jedes Abgleichobjekts. Wird auch auf „true“ gesetzt, wenn severity „ALERT“ und incident_status „NEW“ ist.
– security_result.severity Wird auf „INFORMATIONAL“ festgelegt, wenn severity „INFO“ ist. Wird auf „CRITICAL“ gesetzt, wenn severity „CRITICAL“ ist. Abgeleitet aus dem Feld severity.
– security_result.summary Auf „match count: “ (Anzahl der Übereinstimmungen:) festgelegt, gefolgt vom Wert von match_count.
– target.resource.resource_type Auf „STORAGE_OBJECT“ festgelegt, wenn entity.origin_type „document“ ist.
– target.url Abgeleitet von entity.direct_url, wenn entity.origin_type „document“ ist.

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