Cisco CloudLock CASB-Logs erfassen

Unterstützt in:

Google SecOps SIEM

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Cisco CloudLock CASB-Logs mit Google Cloud Storage in Google Security Operations aufnehmen .Der Parser extrahiert Felder aus den JSON-Logs, transformiert sie und ordnet sie dem Unified Data Model (UDM) zu. Es verarbeitet das Parsen von Datumsangaben, konvertiert bestimmte Felder in Strings, ordnet Felder UDM-Entitäten (Metadaten, Ziel, Sicherheitsergebnis, „Über“) zu und durchläuft die Übereinstimmungen, um Erkennungsfelder zu extrahieren. Schließlich werden alle extrahierten Daten in das Feld „@output“ zusammengeführt.

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

Hinweis

Prüfen Sie, ob die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:

Eine Google SecOps-Instanz
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

Voraussetzungen für die Cisco CloudLock API

Wenden Sie sich an den Cloudlock-Support, um Ihre Cloudlock-API-URL zu erhalten. Generieren Sie ein Zugriffstoken in der Cloudlock-Anwendung, indem Sie auf der Seite „Einstellungen“ den Tab „Authentifizierung und API“ auswählen und auf „Generieren“ klicken.

Melden Sie sich in der Cisco CloudLock-Admin-Konsole an.
Gehen Sie zu den EinstellungenAuthentifizierung & API.
Klicken Sie unter API auf Generieren, um Ihr Zugriffstoken zu erstellen.
Kopieren und speichern Sie die folgenden Details an einem sicheren Ort:
- API-Zugriffstoken
- API-Basis-URL (wird vom Cisco CloudLock-Support unter [email protected] bereitgestellt)

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

Rufen Sie die Google Cloud Console auf.
Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf Bucket erstellen.

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 je nach Bedarf aus (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)
Zugriffssteuerung	Einheitlich (empfohlen)
Schutzmaßnahmen	Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

Klicken Sie auf Erstellen.

Dienstkonto für Cloud Run-Funktion erstellen

Die Cloud Run-Funktion benötigt ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket.

Dienstkonto erstellen

Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM & Verwaltung > Dienstkonten.
Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
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.
Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
Im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen:
1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
2. Suchen Sie nach Storage-Objekt-Administrator 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.
Klicken Sie auf Weiter.
Klicken Sie auf Fertig.

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket erteilen

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
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-Objekt-Administrator aus.
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.

Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
Klicken Sie auf Thema erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Themen-ID: Geben Sie cloudlock-data-export-trigger ein.
- Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
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.

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

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.

Im Abschnitt Trigger (optional):
- Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
- Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
- Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Thema (cloudlock-data-export-trigger) aus.
- Klicken Sie auf Speichern.
Im Abschnitt Authentifizierung:
- Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
- Identitäts- und Zugriffsverwaltung
Hinweis: Pub/Sub übernimmt die Authentifizierung beim Aufrufen der Funktion automatisch.
Scrollen Sie zu Container, Netzwerk, Sicherheit und maximieren Sie diesen Bereich.
Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:
- Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto aus (cloudlock-data-export-sa).

Rufen Sie den Tab Container auf:

Klicken Sie auf Variablen und Secrets.

Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:

Variablenname	Beispielwert
`GCS_BUCKET`	`cisco-cloudlock-logs`
`GCS_PREFIX`	`cloudlock/`
`STATE_KEY`	`cloudlock/state.json`
`CLOUDLOCK_API_TOKEN`	`your-api-token`
`CLOUDLOCK_API_BASE`	`https://api.cloudlock.com`

Scrollen Sie auf dem Tab Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:
- Zeitlimit für Anfragen: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
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.
Scrollen Sie zu Ausführungsumgebung:
- Wählen Sie Standard aus (empfohlen).
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).
Klicken Sie auf Erstellen.
Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.
Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

Geben Sie main unter Funktionseinstiegspunkt ein.

Erstellen Sie im Inline-Codeeditor zwei Dateien:

Erste Datei: 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
http = urllib3.PoolManager()

# 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."""
    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
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
                print(f'Rate limited, waiting {retry_after} seconds')
                time.sleep(retry_after)
            else:
                print(f'API request failed with status {response.status}: {response.data.decode("utf-8")}')
        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.

    Note: The CloudLock API does not support updated_after parameter. This function
    uses offset-based pagination. For production use, consider implementing time-based
    filtering using created_at or updated_at fields in the response data.
    """
    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.
    """
    url = f"{api_base}/api/v2/activities"

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

    try:
        while True:
            # Build URL with time filter and 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 since API may not support time parameters)
            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.

    Note: This endpoint requires the Entity Cache feature. If not enabled,
    use the incident entities endpoint 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

Zweite Datei: requirements.txt::

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

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

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

Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

Einstellung	Wert
Name	`cloudlock-data-export-hourly`
Region	Dieselbe Region wie für die Cloud Run-Funktion auswählen
Frequenz	`0 * * * *` (jede Stunde, zur vollen Stunde)
Zeitzone	Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
Zieltyp	Pub/Sub
Thema	Wählen Sie das Thema aus (`cloudlock-data-export-trigger`).
Nachrichtentext	`{}` (leeres JSON-Objekt)

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

Scheduler-Job testen

Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um die Ausführung manuell auszulösen.
Warten Sie einige Sekunden und rufen Sie Cloud Run > Dienste > cloudlock-data-export > Logs auf.
Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde.
Prüfen Sie im GCS-Bucket, ob Logs geschrieben wurden.

Google SecOps-Dienstkonto abrufen

Google SecOps verwendet ein eindeutiges Dienstkonto, um Daten aus Ihrem GCS-Bucket zu lesen. Sie müssen diesem Dienstkonto Zugriff auf Ihren Bucket gewähren.

E-Mail-Adresse des Dienstkontos abrufen

Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Cisco CloudLock logs.
Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
Wählen Sie Cisco CloudLock als Logtyp aus.
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
```
Kopieren Sie diese E‑Mail-Adresse für den nächsten Schritt.

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage-Objekt-Betrachter für Ihren GCS-Bucket.

Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
- Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage-Objekt-Betrachter aus.
Klicken Sie auf Speichern.

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

Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Cisco CloudLock logs.
Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
Wählen Sie Cisco CloudLock als Logtyp aus.
Klicken Sie auf Weiter.
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).
  - Beispiele:
    - Root-Bucket: gs://cisco-cloudlock-logs/
    - Mit Präfix: gs://cisco-cloudlock-logs/cloudlock/
    - Mit Unterordner: gs://cisco-cloudlock-logs/cloudlock/incidents/
Hinweis :Fügen Sie immer den Schrägstrich (/) am Ende des URI ein.
- Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Löschoption aus:
  - Nie: Es werden nach Übertragungen nie Dateien gelöscht (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.
    
    Hinweis :Wenn Sie eine Löschoption auswählen, muss das Dienstkonto die Rolle Storage-Objekt-Administrator anstelle von „Storage-Objekt-Betrachter“ haben. Aktualisieren Sie die IAM-Berechtigungen entsprechend.
- Maximales Dateialter: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden. Der Standardwert ist 180 Tage.
- Asset-Namespace: Der Asset-Namespace.
- Aufnahmelabels: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll.
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Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld	UDM-Zuordnung	Logik
created_at	about.resource.attribute.labels.key	Der Wert des Felds „created_at“ wird dem Schlüssel „labels“ zugewiesen.
created_at	about.resource.attribute.labels.value	Der Wert des Felds „created_at“ wird dem Wert des Labels zugewiesen.
created_at	about.resource.attribute.creation_time	Das Feld „created_at“ wird als Zeitstempel geparst und zugeordnet.
entity.id	target.asset.product_object_id	Das Feld „entity.id“ wird umbenannt.
entity.ip	target.ip	Das Feld „entity.ip“ wird in das Ziel-IP-Feld zusammengeführt.
entity.mime_type	target.file.mime_type	Das Feld „entity.mime_type“ wird umbenannt, wenn „entity.origin_type“ den Wert „document“ hat.
entity.name	target.application	Das Feld „entity.name“ wird umbenannt, wenn „entity.origin_type“ den Wert „app“ hat.
entity.name	target.file.full_path	Das Feld „entity.name“ wird umbenannt, wenn „entity.origin_type“ den Wert „document“ hat.
entity.origin_id	target.resource.product_object_id	Das Feld „entity.origin_id“ wird umbenannt.
entity.origin_type	target.resource.resource_subtype	Das Feld „entity.origin_type“ wurde umbenannt.
entity.owner_email	target.user.email_addresses	Das Feld „entity.owner_email“ wird in das E‑Mail-Feld des Zielnutzers eingefügt, wenn es mit einem E‑Mail-Regex übereinstimmt.
entity.owner_email	target.user.user_display_name	Das Feld „entity.owner_email“ wird umbenannt, wenn es nicht mit einem regulären Ausdruck für E‑Mail-Adressen übereinstimmt.
entity.owner_name	target.user.user_display_name	Das Feld „entity.owner_name“ wird umbenannt, wenn „entity.owner_email“ mit einem E-Mail-Regulären Ausdruck übereinstimmt.
entity.vendor.name	target.platform_version	Das Feld „entity.vendor.name“ wurde umbenannt.
id	metadata.product_log_id	Das Feld „id“ wird umbenannt.
incident_status	metadata.product_event_type	Das Feld „incident_status“ wurde umbenannt.
	metadata.event_timestamp	Der Wert ist fest auf „updated_at“ codiert. Der Wert wird aus dem Feld „updated_at“ abgeleitet. Das Feld „updated_at“ wird als Zeitstempel geparst und zugeordnet.
	security_result.detection_fields.key	Wird auf „true“ gesetzt, wenn „severity“ auf „ALERT“ und „incident_status“ auf „NEW“ festgelegt ist. In boolesche Werte umgewandelt.
	security_result.detection_fields.value	Wird auf „true“ gesetzt, wenn „severity“ auf „ALERT“ und „incident_status“ auf „NEW“ festgelegt ist. In boolesche Werte umgewandelt.
	metadata.event_type	Der Wert ist fest auf „GENERIC_EVENT“ codiert.
	metadata.product_name	Der Wert ist fest auf „CISCO_CLOUDLOCK_CASB“ codiert.
	metadata.vendor_name	Der Wert ist fest auf „CloudLock“ codiert.
	metadata.product_version	Der Wert ist fest auf „Cisco“ codiert.
	security_result.alert_state	Wird auf „ALERTING“ festgelegt, wenn „severity“ auf „ALERT“ und „incident_status“ nicht auf „RESOLVED“ oder „DISMISSED“ festgelegt ist. Auf „NOT_ALERTING“ festgelegt, wenn „severity“ auf „ALERT“ und „incident_status“ auf „RESOLVED“ oder „DISMISSED“ festgelegt ist.
	security_result.detection_fields.key	Abgeleitet aus dem Array „matches“, insbesondere aus dem Schlüssel jedes Match-Objekts.
	security_result.detection_fields.value	Abgeleitet aus dem Array „matches“, insbesondere aus dem Wert jedes übereinstimmenden Objekts.
	security_result.rule_id	Abgeleitet von „policy.id“.
	security_result.rule_name	Abgeleitet von „policy.name“.
	security_result.severity	Auf „INFORMATIONAL“ setzen, wenn der Schweregrad „INFO“ ist. Wird auf „CRITICAL“ festgelegt, wenn der Schweregrad „CRITICAL“ ist. Abgeleitet vom Schweregrad.
	security_result.summary	Der Wert wird auf „match count: “ (Anzahl der Übereinstimmungen:) gesetzt, gefolgt vom Wert von „match_count“.
	target.resource.resource_type	Auf „STORAGE_OBJECT“ festgelegt, wenn „entity.origin_type“ „document“ ist.
	target.url	Wird aus „entity.direct_url“ abgeleitet, wenn „entity.origin_type“ den Wert „document“ hat.
policy.id	security_result.rule_id	Das Feld „policy.id“ wurde umbenannt.
policy.name	security_result.rule_name	Das Feld „policy.name“ wurde umbenannt.
die Ausprägung	security_result.severity_details	Das Feld „Schweregrad“ wird umbenannt.
updated_at	about.resource.attribute.labels.key	Der Wert des Felds „updated_at“ wird dem Schlüssel „labels“ zugewiesen.
updated_at	about.resource.attribute.labels.value	Der Wert des Felds „updated_at“ wird dem Wert des Labels zugewiesen.
updated_at	about.resource.attribute.last_update_time	Das Feld „updated_at“ wird als Zeitstempel geparst und zugeordnet.

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