Citrix Analytics-Protokolle erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Citrix Analytics-Logs mit Google Cloud Storage in Google Security Operations aufnehmen. Citrix Analytics for Performance (Cloud Software Group) bietet aggregierte Leistungsdaten aus Citrix Virtual Apps and Desktops-Umgebungen. Sie können Sitzungs-, Computer- und Nutzerdaten über die OData API abrufen. Citrix Analytics for Security bietet Risiko-Insights und Datenquellenereignisse, die über die Kafka-basierte SIEM-Integration exportiert werden können.

Hinweis

Prüfen Sie, ob folgende Voraussetzungen erfüllt sind:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf einen Citrix Analytics for Performance-Mandanten
  • Citrix Cloud-API-Anmeldedaten (Client-ID, Clientschlüssel, Kunden-ID)

Citrix Analytics API-Anmeldedaten erfassen

Citrix Cloud API-Anmeldedaten abrufen

  1. Melden Sie sich in der Citrix Cloud Console an.
  2. Klicken Sie links oben auf dem Bildschirm auf das Menüsymbol.
  3. Wählen Sie im Menü Identity and Access Management aus.
  4. Wählen Sie den Tab API-Zugriff aus.
  5. Klicken Sie auf Client erstellen.
  6. Kopieren und speichern Sie die folgenden Details an einem sicheren Ort:
    • Client-ID
    • Client-Secret
    • Kunden-ID (in der Citrix Cloud-URL oder auf der IAM-Seite)

API-Basis-URL ermitteln

Die OData API-Basis-URL hängt von Ihrer Citrix Cloud-Region ab:

Region API-Basis-URL
USA https://api.cloud.com/casodata
Europäische Union https://api.eu.cloud.com/casodata
Asien-Pazifik Süd https://api.ap-s.cloud.com/casodata

Berechtigungen prüfen

So prüfen Sie, ob das Konto die erforderlichen Berechtigungen hat:

  1. Melden Sie sich in Citrix Cloud an.
  2. Rufen Sie Identitäts- und Zugriffsverwaltung> Administratoren auf.
  3. Prüfen Sie, ob das Konto, mit dem API-Anmeldedaten erstellt wurden, Vollzugriff oder Benutzerdefinierter Zugriff mit aktivierten Berechtigungen für Citrix Analytics for Performance hat.
  4. Wenn Sie die erforderlichen Berechtigungen nicht sehen, wenden Sie sich an Ihren Citrix Cloud-Administrator, um Zugriff zu erhalten.

API-Zugriff testen

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

    CITRIX_CUSTOMER_ID="your-customer-id"
CITRIX_CLIENT_ID="your-client-id"
CITRIX_CLIENT_SECRET="your-client-secret"

# Get bearer token
TOKEN=$(curl -s -X POST \
  "https://api.cloud.com/cctrustoauth2/${CITRIX_CUSTOMER_ID}/tokens/clients" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=client_credentials&client_id=${CITRIX_CLIENT_ID}&client_secret=${CITRIX_CLIENT_SECRET}" \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['access_token'])")

# Test OData API access
curl -v -H "Authorization: CwsAuth bearer=${TOKEN}" \
  -H "Citrix-CustomerId: ${CITRIX_CUSTOMER_ID}" \
  -H "Accept: application/json" \
  "https://api.cloud.com/casodata/sessions?\$top=1"

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. citrix-analytics-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)
    Zugriffskontrolle Einheitlich (empfohlen)
    Schutzmaßnahmen Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

  6. 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 und zum Aufrufen durch Pub/Sub.

Dienstkonto erstellen

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM & Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie citrix-analytics-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Citrix Analytics logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
    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.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

  • Storage-Objekt-Administrator: Protokolle in GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run-Aufrufer: 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:
    • Prinzipale hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. citrix-analytics-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage-Objekt-Administrator 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 citrix-analytics-trigger ein.
    • Andere Einstellungen als Standardeinstellungen beibehalten
  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 Citrix Analytics OData 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 citrix-analytics-collector
    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 citrix-analytics-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Identitäts- und Zugriffsverwaltung

  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto citrix-analytics-collector-sa aus.

  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 citrix-analytics-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX citrix_analytics Präfix für Protokolldateien
    STATE_KEY citrix_analytics/state.json Statusdateipfad
    CITRIX_CLIENT_ID your-client-id Citrix Cloud-Client-ID
    CITRIX_CLIENT_SECRET your-client-secret Citrix Cloud-Clientschlüssel
    CITRIX_CUSTOMER_ID your-customer-id Citrix Cloud-Kunden-ID
    API_BASE https://api.cloud.com/casodata OData API-Basis-URL
    ENTITIES sessions,machines,users Zu erfassende Entitätstypen
    TOP_N 1000 Einträge pro Seite
    LOOKBACK_MINUTES 75 Erster Rückschauzeitraum

  10. Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

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

  11. Rufen Sie den Tab Einstellungen auf:

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

  12. 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).

  13. Klicken Sie auf Erstellen.

  14. Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.

  15. 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, timedelta, timezone
import urllib.parse
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()

CITRIX_TOKEN_URL_TMPL = "https://api.cloud.com/cctrustoauth2/{customerid}/tokens/clients"
DEFAULT_API_BASE = "https://api.cloud.com/casodata"

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs
    from Citrix Analytics OData 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', 'citrix_analytics').strip('/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{prefix}/state.json"
    customer_id = os.environ.get('CITRIX_CUSTOMER_ID')
    client_id = os.environ.get('CITRIX_CLIENT_ID')
    client_secret = os.environ.get('CITRIX_CLIENT_SECRET')
    api_base = os.environ.get('API_BASE', DEFAULT_API_BASE)
    entities = [e.strip() for e in os.environ.get('ENTITIES', 'sessions,machines,users').split(',') if e.strip()]
    top_n = int(os.environ.get('TOP_N', '1000'))
    lookback_minutes = int(os.environ.get('LOOKBACK_MINUTES', '75'))

    if not all([bucket_name, customer_id, client_id, client_secret]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

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

        # Determine target hour to collect
        now = datetime.now(timezone.utc)
        fallback_target = (now - timedelta(minutes=lookback_minutes)).replace(minute=0, second=0, microsecond=0)

        # Load state (last processed timestamp)
        state = load_state(bucket, state_key)
        last_processed_str = state.get('last_hour_utc')

        if last_processed_str:
            last_processed = datetime.fromisoformat(last_processed_str.replace('Z', '+00:00')).replace(tzinfo=None)
            target_hour = last_processed + timedelta(hours=1)
        else:
            target_hour = fallback_target

        print(f'Processing logs for hour: {target_hour.isoformat()}Z')

        # Get authentication token
        token = get_citrix_token(customer_id, client_id, client_secret)
        headers = {
            'Authorization': f'CwsAuth bearer={token}',
            'Citrix-CustomerId': customer_id,
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json',
        }

        total_records = 0

        # Process each entity type
        for entity in entities:
            records = []
            for row in fetch_odata_entity(entity, target_hour, top_n, headers, api_base):
                enriched_record = {
                    'citrix_entity': entity,
                    'citrix_hour_utc': target_hour.isoformat() + 'Z',
                    'collection_timestamp': datetime.now(timezone.utc).isoformat() + 'Z',
                    'raw': row
                }
                records.append(enriched_record)

                # Write in batches to avoid memory issues
                if len(records) >= 1000:
                    blob_name = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}.ndjson"
                    write_ndjson_to_gcs(bucket, blob_name, records)
                    total_records += len(records)
                    records = []

            # Write remaining records
            if records:
                blob_name = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}.ndjson"
                write_ndjson_to_gcs(bucket, blob_name, records)
                total_records += len(records)

        # Update state file
        save_state(bucket, state_key, {'last_hour_utc': target_hour.isoformat() + 'Z'})

        print(f'Successfully processed {total_records} records for hour {target_hour.isoformat()}Z')

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

def get_citrix_token(customer_id, client_id, client_secret):
    """Get Citrix Cloud authentication token."""
    url = CITRIX_TOKEN_URL_TMPL.format(customerid=customer_id)
    payload = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': client_id,
        'client_secret': client_secret,
    }
    data = urllib.parse.urlencode(payload).encode('utf-8')

    response = http.request(
        'POST',
        url,
        body=data,
        headers={
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        }
    )

    if response.status != 200:
        print(f'Token request failed with status {response.status}')
        print(f'Response: {response.data.decode("utf-8")}')
        raise Exception(f'Failed to get Citrix token: HTTP {response.status}')

    token_response = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    return token_response['access_token']

def fetch_odata_entity(entity, when_utc, top, headers, api_base):
    """Fetch data from Citrix Analytics OData API with pagination and rate limiting."""
    year = when_utc.year
    month = when_utc.month
    day = when_utc.day
    hour = when_utc.hour

    base_url = f"{api_base.rstrip('/')}/{entity}?year={year:04d}&month={month:02d}&day={day:02d}&hour={hour:02d}"
    skip = 0
    backoff = 1.0

    while True:
        url = f"{base_url}&$top={top}&$skip={skip}"

        response = http.request('GET', url, headers=headers)

        # Handle rate limiting with exponential backoff
        if response.status == 429:
            retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
            print(f'Rate limited (429). Retrying after {retry_after}s...')
            time.sleep(retry_after)
            backoff = min(backoff * 2, 30.0)
            continue

        backoff = 1.0

        if response.status != 200:
            print(f'HTTP Error: {response.status}')
            response_text = response.data.decode('utf-8')
            print(f'Response body: {response_text}')
            return

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

        if not items:
            break

        for item in items:
            yield item

        if len(items) < top:
            break

        skip += top

def load_state(bucket, key):
    """Load state from GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        if blob.exists():
            state_data = blob.download_as_text()
            return json.loads(state_data)
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not load state: {str(e)}')
    return {}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, separators=(',', ':')),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')

def write_ndjson_to_gcs(bucket, key, records):
    """Write records as NDJSON to GCS."""
    body_lines = []
    for record in records:
        json_line = json.dumps(record, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False)
        body_lines.append(json_line)

    body = ('\n'.join(body_lines) + '\n').encode('utf-8')

    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(body, content_type='application/x-ndjson')

    • 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 bis 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 citrix-analytics-collector-hourly
    Region Dieselbe Region wie 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 citrix-analytics-trigger aus.
    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
Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
Alle zwei Stunden 0 */2 * * * Lautstärke verringern
Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Force run (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 citrix-analytics-collector.
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.

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

    Processing logs for hour: YYYY-MM-DDTHH:00:00Z
Successfully processed X records for hour YYYY-MM-DDTHH:00:00Z

  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

  9. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.

  10. Rufen Sie den Präfixordner citrix_analytics/ auf.

  11. Prüfen Sie, ob neue .ndjson-Dateien mit dem aktuellen Zeitstempel erstellt wurden.

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 401: API-Anmeldedaten in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob das Konto die erforderlichen Berechtigungen in Citrix Cloud hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Citrix Analytics-Protokolle 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. Citrix Analytics logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Citrix Analytics als Logtyp 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://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
      • Ersetzen Sie:
        • citrix-analytics-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • citrix_analytics: 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: Es werden niemals Dateien nach Übertragungen gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Löscht Dateien nach der erfolgreichen Übertragung.
      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.

    • Höchstalter für Dateien: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standard: 180 Tage)

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace

    • Labels für Datenaufnahme: 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-Objekt-Betrachter 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-Objekt-Betrachter aus.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
occurrence_event_type extensions.auth.type Zugeordnet: Session.Logon → AUTHTYPE_UNSPECIFIED, Session.End → AUTHTYPE_UNSPECIFIED
server_name intermediary.asset.hostname Direkt zugeordnet
server_name intermediary.hostname Direkt zugeordnet
event_type metadata.description Direkt zugeordnet
timestamp metadata.event_timestamp Geparst als ISO8601
udm_event_type metadata.event_type Zugeordnet: "USER_LOGIN", "USER_LOGOUT" → GENERIC_EVENT
tenant_id metadata.product_deployment_id Direkt zugeordnet
occurrence_event_type metadata.product_event_type Direkt zugeordnet
event_id metadata.product_log_id Direkt zugeordnet
product metadata.product_name Direkt zugeordnet
product_version metadata.product_version Direkt zugeordnet
ui_link metadata.url_back_to_product Direkt zugeordnet
session_key network.session_id Direkt zugeordnet
domain principal.administrative_domain Direkt zugeordnet
device_id principal.asset.hostname Direkt zugeordnet
client_ip principal.asset.ip Zusammengeführt
vulnerability principal.asset.vulnerabilities Zusammengeführt
device_id principal.hostname Direkt zugeordnet
client_ip principal.ip Zusammengeführt
os_name principal.platform Zugeordnete Werte (insgesamt 6, z.B. (?i)windows → WINDOWS, (?i)windows → MAC, (?i)windows...)
os_extra_info principal.platform_patch_level Direkt zugeordnet
os_version principal.platform_version Direkt zugeordnet
entity_id principal.user.email_addresses Zugeordnet: ^.+@.+$ → entity_id
entity_type principal.user.email_addresses Zugeordnet: user → entity_id
session_user_name principal.user.user_display_name Direkt zugeordnet
entity_id principal.user.userid Direkt zugeordnet
session_user_name principal.user.userid Direkt zugeordnet
alert_message security_result.action_details Direkt zugeordnet
analytic security_result.analytics_metadata Zusammengeführt
category security_result.category Zusammengeführt
indicator_category security_result.category Zugeordnet: Data exfiltration → category
indicator_name security_result.description Direkt zugeordnet
label security_result.detection_fields Zusammengeführt
label security_result.outcomes Zusammengeführt
severity security_result.severity Direkt zugeordnet
app_name target.application Direkt zugeordnet
app_name target.process.file.names Zusammengeführt
printer_name target.resource.name Direkt zugeordnet
entity_id target.user.email_addresses Zugeordnet: ^.+@.+$ → entity_id
entity_type target.user.email_addresses Zugeordnet: user → entity_id
session_user_name target.user.user_display_name Direkt zugeordnet
entity_id target.user.userid Direkt zugeordnet
session_user_name target.user.userid Direkt zugeordnet
– extensions.auth.type Konstante: AUTHTYPE_UNSPECIFIED
– metadata.event_type Konstante: GENERIC_EVENT
– metadata.vendor_name Konstante: CITRIX_ANALYTICS
– principal.platform Konstante: WINDOWS
– security_result.confidence_score Konstante: risk_probability
– security_result.risk_score Konstante: cur_riskscore

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