Collecter les journaux Cisco CloudLock CASB

Version de l'analyseur : 3.0

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Ce document explique comment ingérer des journaux Cisco CloudLock CASB dans Google Security Operations à l'aide de Google Cloud Storage. Une fonction Cloud Run interroge l'API Cisco CloudLock selon une programmation et écrit les données d'incident, d'activité et d'entité dans un bucket GCS, que Google SecOps ingère ensuite via un flux GCS V2.

Cisco CloudLock est un agent de sécurité des accès au cloud (CASB) natif du cloud qui offre visibilité et contrôle sur les applications cloud. Elle aide les entreprises à découvrir l'informatique fantôme, à appliquer des règles de protection contre la perte de données, à détecter les menaces et à assurer la conformité dans les applications SaaS.

Avant de commencer

Assurez-vous de remplir les conditions préalables suivantes :

  • Une instance Google SecOps
  • Un projet GCP avec l'API Cloud Storage activée
  • Autorisations permettant de créer et de gérer des buckets GCS
  • Autorisations permettant de gérer les stratégies IAM sur les buckets GCS
  • Autorisations permettant de créer des services Cloud Run, des sujets Pub/Sub et des jobs Cloud Scheduler
  • Accès privilégié à la console d'administration Cisco CloudLock
  • URL de base de l'API Cisco CloudLock (fournie par l'assistance Cisco CloudLock)

Obtenir les identifiants de l'API Cisco CloudLock

Pour commencer, contactez l'assistance Cisco CloudLock afin d'obtenir votre URL de l'API CloudLock. L'URL de base de l'API est spécifique à votre locataire et n'est pas accessible au public. Générez un jeton d'accès dans l'application CloudLock en accédant à l'onglet "Authentication & API" (Authentification et API) sur la page "Settings" (Paramètres).

  1. Connectez-vous à la console d'administration Cisco CloudLock.
  2. Accédez à Paramètres > Authentification et API.
  3. Sous API, cliquez sur Générer pour créer votre jeton d'accès.

  4. Copiez et enregistrez les informations suivantes dans un emplacement sécurisé :

    • Jeton d'accès à l'API : jeton Bearer affiché après avoir cliqué sur "Générer".
    • URL de base de l'API : fournie par l'assistance Cisco CloudLock. Il a le format suivant : https://{YourCloudlockAPIServer}.

Vérifier l'accès à l'API

  • Testez vos identifiants avant de procéder à l'intégration :

    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"

Une réponse réussie renvoie le code HTTP 200 avec un objet JSON contenant un tableau items. Si vous recevez une erreur HTTP 401, vérifiez le jeton API. Si vous recevez une erreur HTTP 403, vérifiez que le compte dispose des autorisations requises.

Créer un bucket Google Cloud Storage

  1. Accédez à la console Google Cloud.
  2. Sélectionnez votre projet ou créez-en un.
  3. Dans le menu de navigation, accédez à Cloud Storage > Buckets.
  4. Cliquez sur Créer un bucket.

  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Attribuez un nom au bucket Saisissez un nom unique (par exemple, cisco-cloudlock-logs).
    Type d'emplacement Choisissez en fonction de vos besoins (région, birégion, multirégion).
    Emplacement Sélectionnez l'emplacement (par exemple, us-central1).
    Classe de stockage Standard (recommandé pour les journaux auxquels vous accédez fréquemment)
    Access control (Contrôle des accès) Uniforme (recommandé)
    Outils de protection Facultatif : Activez la gestion des versions des objets ou la règle de conservation.

  6. Cliquez sur Créer.

Créer un compte de service pour la fonction Cloud Run

La fonction Cloud Run a besoin d'un compte de service disposant des autorisations nécessaires pour écrire dans le bucket GCS et être appelée par Pub/Sub.

Créer un compte de service

  1. Dans la console GCP, accédez à IAM et administration > Comptes de service.
  2. Cliquez sur Créer un compte de service.
  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Nom du compte de service : saisissez cloudlock-data-export-sa.
    • Description du compte de service : saisissez Service account for Cloud Run function to collect Cisco CloudLock logs.
  4. Cliquez sur Créer et continuer.
  5. Dans la section Autoriser ce compte de service à accéder au projet :
    1. Cliquez sur Sélectionner un rôle.
    2. Recherchez et sélectionnez Administrateur des objets Storage.
    3. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
    4. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Run.
    5. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
    6. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Functions.
  6. Cliquez sur Continuer.
  7. Cliquez sur OK.

Ces rôles sont requis pour :

  • Administrateur des objets Storage : écrire des journaux dans un bucket GCS et gérer les fichiers d'état
  • Demandeur Cloud Run : autorise Pub/Sub à appeler la fonction
  • Demandeur Cloud Functions : autorise l'appel de fonctions

Accorder des autorisations IAM sur le bucket GCS

Accordez au compte de service des autorisations d'écriture dans le bucket GCS :

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom de votre bucket.
  3. Accédez à l'onglet Autorisations.
  4. Cliquez sur Accorder l'accès.
  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Ajouter des comptes principaux : saisissez l'adresse e-mail du compte de service (par exemple, cloudlock-data-export-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Attribuer des rôles : sélectionnez Administrateur des objets Storage.
  6. Cliquez sur Enregistrer.

Créer un sujet Pub/Sub

Créez un sujet Pub/Sub auquel Cloud Scheduler publiera des messages et auquel la fonction Cloud Run s'abonnera.

  1. Dans la console GCP, accédez à Pub/Sub > Sujets.
  2. Cliquez sur Créer un sujet.
  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • ID du sujet : saisissez cloudlock-data-export-trigger.
    • Conservez les valeurs par défaut des autres paramètres.
  4. Cliquez sur Créer.

Créer une fonction Cloud Run pour collecter les journaux

La fonction Cloud Run sera déclenchée par les messages Pub/Sub de Cloud Scheduler pour extraire les journaux de l'API Cisco CloudLock et les écrire dans GCS.

  1. Dans la console GCP, accédez à Cloud Run.
  2. Cliquez sur Créer un service.
  3. Sélectionnez Fonction (utilisez un éditeur intégré pour créer une fonction).

  4. Dans la section Configurer, fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Nom du service cloudlock-data-export
    Région Sélectionnez la région correspondant à votre bucket GCS (par exemple, us-central1).
    Durée d'exécution Sélectionnez Python 3.12 ou version ultérieure.

  5. Dans la section Déclencheur (facultatif) :

    1. Cliquez sur + Ajouter un déclencheur.
    2. Sélectionnez Cloud Pub/Sub.
    3. Dans Sélectionner un sujet Cloud Pub/Sub, choisissez le sujet (cloudlock-data-export-trigger).
    4. Cliquez sur Enregistrer.

  6. Dans la section Authentification :

    1. Sélectionnez Exiger l'authentification.
    2. Consultez Identity and Access Management (IAM).

  7. Faites défiler la page vers le bas, puis développez Conteneurs, mise en réseau, sécurité.

  8. Accédez à l'onglet Sécurité :

    • Compte de service : sélectionnez le compte de service (cloudlock-data-export-sa).

  9. Accédez à l'onglet Conteneurs :

    1. Cliquez sur Variables et secrets.
    2. Cliquez sur + Ajouter une variable pour chaque variable d'environnement :
    Nom de la variable Exemple de valeur Description
    GCS_BUCKET cisco-cloudlock-logs Nom du bucket GCS
    GCS_PREFIX cloudlock/ Préfixe des fichiers journaux
    STATE_KEY cloudlock/state.json Chemin d'accès au fichier d'état
    CLOUDLOCK_API_TOKEN your-api-token Jeton de support d'API
    CLOUDLOCK_API_BASE https://your-cloudlock-api-server URL de base de l'API fournie par l'assistance CloudLock

  10. Dans l'onglet Variables et secrets, faites défiler la page jusqu'à Requêtes :

    • Délai avant expiration de la requête : saisissez 600 secondes (10 minutes).

  11. Accédez à l'onglet Paramètres dans Conteneurs :

    • Dans la section Ressources :
      • Mémoire : sélectionnez 512 Mio ou plus.
      • CPU : sélectionnez 1.
    • Cliquez sur OK.

  12. Faites défiler la page jusqu'à Environnement d'exécution :

    • Sélectionnez Par défaut (recommandé).

  13. Dans la section Scaling de révision :

    • Nombre minimal d'instances : saisissez 0.
    • Nombre maximal d'instances : saisissez 100 (ou ajustez en fonction de la charge attendue).

  14. Cliquez sur Créer.

  15. Attendez que le service soit créé (une à deux minutes).

  16. Une fois le service créé, l'éditeur de code intégré s'ouvre automatiquement.

Ajouter un code de fonction

  1. Saisissez main dans le champ Point d'entrée.

  2. Dans l'éditeur de code intégré, créez deux fichiers :

    • 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. Cliquez sur Déployer pour enregistrer et déployer la fonction.

  4. Attendez la fin du déploiement (deux à trois minutes).

Créer une tâche Cloud Scheduler

Cloud Scheduler publiera des messages dans le sujet Pub/Sub à intervalles réguliers, ce qui déclenchera la fonction Cloud Run.

  1. Dans la console GCP, accédez à Cloud Scheduler.
  2. Cliquez sur Créer une tâche.

  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Nom cloudlock-data-export-hourly
    Région Sélectionnez la même région que la fonction Cloud Run.
    Fréquence 0 * * * * (toutes les heures, à l'heure pile)
    Fuseau horaire Sélectionnez un fuseau horaire (UTC recommandé).
    Type de cible Pub/Sub
    Sujet Sélectionnez le thème (cloudlock-data-export-trigger).
    Corps du message {} (objet JSON vide)

  4. Cliquez sur Créer.

Options de fréquence de programmation

Choisissez la fréquence en fonction du volume de journaux et des exigences de latence :

Fréquence Expression Cron Cas d'utilisation
Toutes les 5 minutes */5 * * * * Volume élevé, faible latence
Toutes les 15 minutes */15 * * * * Volume moyen
Toutes les heures 0 * * * * Standard (recommandé)
Toutes les 6 heures 0 */6 * * * Traitement par lot à faible volume
Tous les jours 0 0 * * * Collecte de données historiques

Tester l'intégration

  1. Dans la console Cloud Scheduler, recherchez votre job.
  2. Cliquez sur Exécuter de force pour déclencher le job manuellement.
  3. Patientez quelques secondes.
  4. Accédez à Cloud Run > Services.
  5. Cliquez sur le nom de la fonction (cloudlock-data-export).
  6. Cliquez sur l'onglet Journaux.

  7. Vérifiez que la fonction s'est exécutée correctement. Par exemple :

    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. Accédez à Cloud Storage > Buckets.

  9. Cliquez sur le nom du bucket (cisco-cloudlock-logs).

  10. Accédez au dossier de préfixe cloudlock/.

  11. Vérifiez que de nouveaux fichiers .jsonl ont été créés dans les sous-dossiers incidents/, activities/ ou entities/.

Si des erreurs s'affichent dans les journaux :

  • HTTP 401 : vérifiez le jeton d'API dans les variables d'environnement
  • HTTP 403 : vérifiez que le compte CloudLock dispose des autorisations requises.
  • HTTP 429 : limitation du débit. La fonction effectuera automatiquement une nouvelle tentative avec un délai d'attente.
  • Variables d'environnement manquantes : vérifiez que toutes les variables requises sont définies.
  • Entités vides : le point de terminaison "Entities" nécessite la fonctionnalité de cache d'entités. Contactez l'assistance CloudLock pour l'activer.

Configurer un flux dans Google SecOps pour ingérer les journaux Cisco CloudLock

  1. Accédez à Paramètres SIEM> Flux.
  2. Cliquez sur Ajouter un flux.
  3. Cliquez sur Configurer un flux unique.
  4. Dans le champ Nom du flux, saisissez un nom pour le flux (par exemple, Cisco CloudLock logs).
  5. Sélectionnez Google Cloud Storage V2 comme Type de source.
  6. Sélectionnez Cisco CloudLock comme Type de journal.

  7. Cliquez sur Obtenir un compte de service. Une adresse e-mail de compte de service unique s'affiche, par exemple :

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

  8. Copiez cette adresse e-mail pour l'utiliser à l'étape suivante.

  9. Cliquez sur Suivant.

  10. Spécifiez les valeurs des paramètres d'entrée suivants :

    • URL du bucket de stockage : saisissez l'URI du bucket GCS avec le chemin d'accès au préfixe :

      gs://cisco-cloudlock-logs/cloudlock/
      • Remplacez :
        • cisco-cloudlock-logs : nom de votre bucket GCS.
        • cloudlock/ : préfixe/chemin d'accès au dossier facultatif où les journaux sont stockés (laisser vide pour la racine).

    • Option de suppression de la source : sélectionnez l'option de suppression de votre choix :

      • Jamais : ne supprime jamais aucun fichier après les transferts (recommandé pour les tests).
      • Supprimer les fichiers transférés : supprime les fichiers une fois le transfert réussi.
      • Supprimer les fichiers transférés et les répertoires vides : supprime les fichiers et les répertoires vides une fois le transfert réussi.

    • Âge maximal du fichier : incluez les fichiers modifiés au cours des derniers jours (180 jours par défaut).

    • Espace de noms de l'élément : espace de noms de l'élément.

    • Libellés d'ingestion : libellé à appliquer aux événements de ce flux.

  11. Cliquez sur Suivant.

  12. Vérifiez la configuration de votre nouveau flux sur l'écran Finaliser, puis cliquez sur Envoyer.

Accorder des autorisations IAM au compte de service Google SecOps

Le compte de service Google SecOps a besoin du rôle Lecteur des objets Storage sur votre bucket GCS.

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom de votre bucket.
  3. Accédez à l'onglet Autorisations.
  4. Cliquez sur Accorder l'accès.
  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Ajouter des comptes principaux : collez l'adresse e-mail du compte de service Google SecOps.
    • Attribuer des rôles : sélectionnez Lecteur d'objets Storage.

  6. Cliquez sur Enregistrer.

Table de mappage UDM

Champ de journal Mappage UDM Logique
created_at about.resource.attribute.creation_time La valeur de created_at du journal brut est analysée en tant que code temporel et mappée au champ about.resource.attribute.creation_time.
created_at about.resource.attribute.labels.key La valeur de created_at est attribuée à la clé "labels".
created_at about.resource.attribute.labels.value La valeur de created_at est attribuée à la valeur des libellés.
entity.id target.asset.product_object_id La valeur de entity.id du journal brut est mappée au champ target.asset.product_object_id.
entity.ip target.ip La valeur de entity.ip du journal brut est fusionnée dans le champ target.ip.
entity.mime_type target.file.mime_type La valeur de entity.mime_type du journal brut est mappée au champ target.file.mime_type lorsque entity.origin_type est défini sur "document".
entity.name target.application La valeur de entity.name du journal brut est mappée au champ target.application lorsque entity.origin_type est défini sur "app".
entity.name target.file.full_path La valeur de entity.name du journal brut est mappée au champ target.file.full_path lorsque entity.origin_type est défini sur "document".
entity.origin_id target.resource.product_object_id La valeur de entity.origin_id du journal brut est mappée au champ target.resource.product_object_id.
entity.origin_type target.resource.resource_subtype La valeur de entity.origin_type du journal brut est mappée au champ target.resource.resource_subtype.
entity.owner_email target.user.email_addresses La valeur de entity.owner_email du journal brut est fusionnée dans le champ target.user.email_addresses si elle correspond à une expression régulière d'adresse e-mail.
entity.owner_email target.user.user_display_name La valeur de entity.owner_email du journal brut est mappée au champ target.user.user_display_name si elle ne correspond pas à une expression régulière d'adresse e-mail.
entity.owner_name target.user.user_display_name La valeur de entity.owner_name du journal brut est mappée au champ target.user.user_display_name lorsque entity.owner_email correspond à une expression régulière d'adresse e-mail.
entity.vendor.name target.platform_version La valeur de entity.vendor.name du journal brut est mappée au champ target.platform_version.
id metadata.product_log_id La valeur de id du journal brut est mappée au champ metadata.product_log_id.
incident_status metadata.product_event_type La valeur de incident_status du journal brut est mappée au champ metadata.product_event_type.
policy.id security_result.rule_id La valeur de policy.id du journal brut est mappée au champ security_result.rule_id.
policy.name security_result.rule_name La valeur de policy.name du journal brut est mappée au champ security_result.rule_name.
de gravité, security_result.severity_details La valeur de severity du journal brut est mappée au champ security_result.severity_details.
updated_at about.resource.attribute.labels.key La valeur de updated_at est attribuée à la clé "labels".
updated_at about.resource.attribute.labels.value La valeur de updated_at est attribuée à la valeur des libellés.
updated_at about.resource.attribute.last_update_time La valeur de updated_at du journal brut est analysée en tant que code temporel et mappée au champ about.resource.attribute.last_update_time.
N/A metadata.event_timestamp Dérivé du champ updated_at. La valeur est analysée en tant que code temporel et mappée.
N/A metadata.event_type Défini sur "GENERIC_EVENT".
N/A metadata.product_name Définissez-le sur "CISCO_CLOUDLOCK_CASB".
N/A metadata.product_version Défini sur "Cisco".
N/A metadata.vendor_name Défini sur "CloudLock".
N/A security_result.alert_state Définissez sur "ALERTING" si severity est "ALERT" et que incident_status n'est pas "RESOLVED" ni "DISMISSED". Définissez sur "NOT_ALERTING" si severity est défini sur "ALERT" et incident_status sur "RESOLVED" ou "DISMISSED".
N/A security_result.detection_fields.key Dérivé du tableau matches, plus précisément de la clé de chaque objet de correspondance. Définissez également la valeur sur "true" si severity est défini sur "ALERT" et incident_status sur "NEW".
N/A security_result.detection_fields.value Dérivé du tableau matches, plus précisément de la valeur de chaque objet de correspondance. Définissez également la valeur sur "true" si severity est défini sur "ALERT" et incident_status sur "NEW".
N/A security_result.severity Définie sur "INFORMATIONAL" si severity est "INFO". Définie sur "CRITICAL" si severity est "CRITICAL". Dérivé du champ severity.
N/A security_result.summary Définissez sur "match count: " concaténé avec la valeur de match_count.
N/A target.resource.resource_type Définissez la valeur sur "STORAGE_OBJECT" lorsque entity.origin_type est défini sur "document".
N/A target.url Dérivé de entity.direct_url lorsque entity.origin_type est défini sur "document".

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