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Cisco CloudLock CASB 로그 수집

파서 버전: 3.0

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 Cisco CloudLock CASB 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다. Cloud Run 함수는 일정에 따라 Cisco CloudLock API를 폴링하고 Google SecOps가 GCS V2 피드를 통해 수집하는 GCS 버킷에 인시던트, 활동, 엔티티 데이터를 씁니다.

Cisco CloudLock은 클라우드 애플리케이션에 대한 가시성과 제어 기능을 제공하는 클라우드 네이티브 클라우드 액세스 보안 브로커 (CASB)입니다. 조직이 SaaS 애플리케이션 전반에서 섀도우 IT를 발견하고, 데이터 손실 방지 정책을 시행하고, 위협을 감지하고, 규정 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

Google SecOps 인스턴스
Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
GCS 버킷의 IAM 정책을 관리할 수 있는 권한
Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
Cisco CloudLock 관리 콘솔에 대한 권한 있는 액세스
Cisco CloudLock API 기준 URL (Cisco CloudLock 지원팀에서 제공)

Cisco CloudLock API 사용자 인증 정보 가져오기

시작하려면 Cisco CloudLock 지원팀에 문의하여 CloudLock API URL을 받으세요. API 기본 URL은 테넌트마다 다르며 공개적으로 제공되지 않습니다. 설정 페이지의 인증 및 API 탭으로 이동하여 CloudLock 애플리케이션에서 액세스 토큰을 생성합니다.

Cisco CloudLock 관리 콘솔에 로그인합니다.
설정 > 인증 및 API로 이동합니다.
API에서 생성을 클릭하여 액세스 토큰을 만듭니다.
다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장하세요.
- API 액세스 토큰: '생성'을 클릭한 후 표시되는 Bearer 토큰입니다.
- API 기준 URL: Cisco CloudLock 지원팀에서 제공합니다. 형식은 https://{YourCloudlockAPIServer}입니다.
참고: 사용자별, CloudLock 환경별로 한 번에 하나의 API 토큰만 생성할 수 있습니다. 새 토큰을 생성하면 이전에 생성된 토큰이 무효화됩니다.
참고: API 키, 비밀번호, 보안 비밀, 토큰을 사용하면 비공개 고객 데이터에 액세스할 수 있으므로 다른 사용자나 조직과 공유해서는 안 됩니다.

API 액세스 확인

통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

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"

성공적인 응답은 items 배열이 포함된 JSON 객체와 함께 HTTP 200을 반환합니다. HTTP 401이 수신되면 API 토큰을 확인합니다. HTTP 403이 표시되면 계정에 필요한 권한이 있는지 확인합니다.

Google Cloud Storage 버킷 만들기

Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: `cisco-cloudlock-logs`)을 입력합니다.
위치 유형	필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
위치	위치를 선택합니다 (예: `us-central1`).
스토리지 클래스	Standard (자주 액세스하는 로그에 권장)
액세스 제어	균일 (권장)
보호 조치	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에 의해 호출될 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 서비스 계정 이름: cloudlock-data-export-sa을 입력합니다.
- 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Cisco CloudLock logs을 입력합니다.
만들고 계속하기를 클릭합니다.
이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 단계를 따르세요.
1. 역할 선택을 클릭합니다.
2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
계속을 클릭합니다.
완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
Cloud Run 호출자: Pub/Sub에서 함수를 호출하도록 허용
Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: cloudlock-data-export-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

GCP 콘솔에서 Pub/Sub> 주제로 이동합니다.
주제 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주제 ID: cloudlock-data-export-trigger를 입력합니다.
- 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Cisco CloudLock API에서 로그를 가져와 GCS에 씁니다.

GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
서비스 만들기를 클릭합니다.
함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).
구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 입력합니다.

설정 값

서비스 이름 cloudlock-data-export

리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).

런타임 Python 3.12 이상 선택
트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.
1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
2. Cloud Pub/Sub을 선택합니다.
3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 주제 (cloudlock-data-export-trigger)를 선택합니다.
4. 저장을 클릭합니다.
인증 섹션에서 다음을 구성합니다.
1. 인증 필요를 선택합니다.
2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 인증을 자동으로 처리합니다.
아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.
보안 탭으로 이동합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 (cloudlock-data-export-sa)을 선택합니다.

설정	값
서비스 이름	`cloudlock-data-export`
리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: `us-central1`).
런타임	Python 3.12 이상 선택

컨테이너 탭으로 이동합니다.

변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

변수 이름	예시 값	설명
`GCS_BUCKET`	`cisco-cloudlock-logs`	GCS 버킷 이름
`GCS_PREFIX`	`cloudlock/`	로그 파일의 접두사
`STATE_KEY`	`cloudlock/state.json`	상태 파일 경로
`CLOUDLOCK_API_TOKEN`	`your-api-token`	API Bearer 토큰
`CLOUDLOCK_API_BASE`	`https://your-cloudlock-api-server`	CloudLock 지원팀에서 제공한 API 기본 URL

변수 및 보안 비밀 탭에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.
컨테이너의 설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
  - 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
  - CPU: 1을 선택합니다.
- 완료를 클릭합니다.
실행 환경까지 아래로 스크롤합니다.
- 기본값 (권장)을 선택합니다.
버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
- 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).
만들기를 클릭합니다.
서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).
서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

진입점 필드에 main을 입력합니다.

인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

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

배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

참고: 이 스크립트는 Cisco DevNet CloudLock API 참조에 설명된 대로 오프셋 기반 페이지로 나누기 (limit 및 offset 쿼리 매개변수)와 함께 Cisco CloudLock API v2 엔드포인트 (/api/v2/incidents, /api/v2/activities, /api/v2/entities)를 사용합니다. 엔티티 엔드포인트에는 엔티티 캐시 기능이 사용 설정되어 있어야 합니다. 프로덕션 배포의 경우 Cisco CloudLock 지원팀에 문의하여 테넌트의 최신 API 기능을 확인하세요.

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
작업 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
이름	`cloudlock-data-export-hourly`
리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
주파수	`0 * * * *` (매시간 정각)
시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
타겟 유형	Pub/Sub
주제	주제 선택 (`cloudlock-data-export-trigger`)
메일 본문	`{}` (빈 JSON 객체)

만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도	크론 표현식	사용 사례
5분마다	`/5 * * *`	대용량, 저지연
15분마다	`/15 * * *`	검색량 보통
1시간마다	`0 * * * *`	표준 (권장)
6시간마다	`0 /6 * *`	적은 볼륨, 일괄 처리
매일	`0 0 * * *`	이전 데이터 수집

통합 테스트

Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
몇 초 동안 기다립니다.
Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
함수 이름 (cloudlock-data-export)을 클릭합니다.
로그 탭을 클릭합니다.

함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

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

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름 (cisco-cloudlock-logs)을 클릭합니다.
cloudlock/ 접두사 폴더로 이동합니다.
incidents/, activities/ 또는 entities/ 하위 폴더에 새 .jsonl 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

HTTP 401: 환경 변수에서 API 토큰 확인
HTTP 403: CloudLock 계정에 필요한 권한이 있는지 확인
HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 지수 백오프로 자동 재시도됨
환경 변수 누락: 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.
빈 항목: 항목 엔드포인트에는 항목 캐시 기능이 필요합니다. CloudLock 지원팀에 문의하여 사용 설정하세요.

Cisco CloudLock 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

SIEM 설정 > 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Cisco CloudLock logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 Cisco CloudLock을 선택합니다.
서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.
- 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
```
gs://cisco-cloudlock-logs/cloudlock/
```
  - 다음과 같이 바꿉니다.
    - cisco-cloudlock-logs: GCS 버킷 이름입니다.
    - cloudlock/: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
참고: URI 끝에 항상 후행 슬래시 (/)를 포함하세요.
- 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.
  - 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
  - 전송된 파일 삭제: 전송이 완료되면 파일을 삭제합니다.
  - 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.
  참고: 삭제 옵션을 선택하는 경우 서비스 계정에는 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할이 있어야 합니다. IAM 권한을 적절하게 업데이트합니다.
- 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다 (기본값은 180일).
- 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

참고: '전송된 파일 삭제' 또는 '전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제' 삭제 옵션을 사용하려면 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할을 부여하세요.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	로직
created_at	about.resource.attribute.creation_time	원시 로그의 `created_at` 값이 타임스탬프로 파싱되고 `about.resource.attribute.creation_time` 필드에 매핑됩니다.
created_at	about.resource.attribute.labels.key	`created_at` 값이 labels 키에 할당됩니다.
created_at	about.resource.attribute.labels.value	`created_at` 값이 라벨 값에 할당됩니다.
entity.id	target.asset.product_object_id	원시 로그의 `entity.id` 값이 `target.asset.product_object_id` 필드에 매핑됩니다.
entity.ip	target.ip	원시 로그의 `entity.ip` 값이 `target.ip` 필드로 병합됩니다.
entity.mime_type	target.file.mime_type	`entity.origin_type`이 'document'인 경우 원시 로그의 `entity.mime_type` 값이 `target.file.mime_type` 필드에 매핑됩니다.
entity.name	target.application	`entity.origin_type`이 'app'인 경우 원시 로그의 `entity.name` 값이 `target.application` 필드에 매핑됩니다.
entity.name	target.file.full_path	`entity.origin_type`이 'document'인 경우 원시 로그의 `entity.name` 값이 `target.file.full_path` 필드에 매핑됩니다.
entity.origin_id	target.resource.product_object_id	원시 로그의 `entity.origin_id` 값이 `target.resource.product_object_id` 필드에 매핑됩니다.
entity.origin_type	target.resource.resource_subtype	원시 로그의 `entity.origin_type` 값이 `target.resource.resource_subtype` 필드에 매핑됩니다.
entity.owner_email	target.user.email_addresses	원시 로그의 `entity.owner_email` 값이 이메일 정규식과 일치하면 `target.user.email_addresses` 필드로 병합됩니다.
entity.owner_email	target.user.user_display_name	원시 로그의 `entity.owner_email` 값이 이메일 정규식과 일치하지 않으면 `target.user.user_display_name` 필드에 매핑됩니다.
entity.owner_name	target.user.user_display_name	`entity.owner_email`가 이메일 정규식과 일치하면 원시 로그의 `entity.owner_name` 값이 `target.user.user_display_name` 필드에 매핑됩니다.
entity.vendor.name	target.platform_version	원시 로그의 `entity.vendor.name` 값이 `target.platform_version` 필드에 매핑됩니다.
id	metadata.product_log_id	원시 로그의 `id` 값이 `metadata.product_log_id` 필드에 매핑됩니다.
incident_status	metadata.product_event_type	원시 로그의 `incident_status` 값이 `metadata.product_event_type` 필드에 매핑됩니다.
policy.id	security_result.rule_id	원시 로그의 `policy.id` 값이 `security_result.rule_id` 필드에 매핑됩니다.
policy.name	security_result.rule_name	원시 로그의 `policy.name` 값이 `security_result.rule_name` 필드에 매핑됩니다.
줄이는 것을	security_result.severity_details	원시 로그의 `severity` 값이 `security_result.severity_details` 필드에 매핑됩니다.
updated_at	about.resource.attribute.labels.key	`updated_at` 값이 labels 키에 할당됩니다.
updated_at	about.resource.attribute.labels.value	`updated_at` 값이 라벨 값에 할당됩니다.
updated_at	about.resource.attribute.last_update_time	원시 로그의 `updated_at` 값이 타임스탬프로 파싱되고 `about.resource.attribute.last_update_time` 필드에 매핑됩니다.
해당 사항 없음	metadata.event_timestamp	`updated_at` 필드에서 파생됩니다. 값은 타임스탬프로 파싱되고 매핑됩니다.
해당 사항 없음	metadata.event_type	'GENERIC_EVENT'로 설정합니다.
해당 사항 없음	metadata.product_name	'CISCO_CLOUDLOCK_CASB'로 설정합니다.
해당 사항 없음	metadata.product_version	'Cisco'로 설정합니다.
해당 사항 없음	metadata.vendor_name	'CloudLock'으로 설정합니다.
해당 사항 없음	security_result.alert_state	`severity`이 'ALERT'이고 `incident_status`이 'RESOLVED' 또는 'DISMISSED'가 아닌 경우 'ALERTING'으로 설정됩니다. `severity`이 'ALERT'이고 `incident_status`이 'RESOLVED' 또는 'DISMISSED'인 경우 'NOT_ALERTING'으로 설정됩니다.
해당 사항 없음	security_result.detection_fields.key	`matches` 배열, 특히 각 일치 객체의 키에서 파생됩니다. `severity`이 'ALERT'이고 `incident_status`이 'NEW'인 경우에도 'true'로 설정됩니다.
해당 사항 없음	security_result.detection_fields.value	`matches` 배열, 특히 각 일치 객체의 값에서 파생됩니다. `severity`이 'ALERT'이고 `incident_status`이 'NEW'인 경우에도 'true'로 설정됩니다.
해당 사항 없음	security_result.severity	`severity`이 'INFO'인 경우 'INFORMATIONAL'로 설정됩니다. `severity`이 'CRITICAL'인 경우 'CRITICAL'로 설정됩니다. `severity` 필드에서 파생됩니다.
해당 사항 없음	security_result.summary	'match count: '와 `match_count` 값을 연결한 값으로 설정됩니다.
해당 사항 없음	target.resource.resource_type	`entity.origin_type`이 'document'인 경우 'STORAGE_OBJECT'로 설정합니다.
해당 사항 없음	target.url	`entity.origin_type`이 'document'인 경우 `entity.direct_url`에서 파생됩니다.

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