收集 Citrix Monitor Service 記錄

支援的國家/地區：

Google SecOps SIEM

本文說明如何使用 Google Cloud Storage，將 Citrix Monitor Service 記錄檔擷取至 Google Security Operations。剖析器會將原始 JSON 格式的記錄轉換為符合 Google SecOps UDM 的結構化格式。這項服務會從原始記錄中擷取相關欄位，將這些欄位對應至相應的 UDM 欄位，並使用使用者資訊、電腦詳細資料和網路活動等額外情境資訊擴充資料。

事前準備

請確認您已完成下列事前準備事項：

Google SecOps 執行個體
已啟用 Cloud Storage API 的 GCP 專案
建立及管理 GCS 值區的權限
管理 Google Cloud Storage 值區 IAM 政策的權限
建立 Cloud Run 函式、Pub/Sub 主題和 Cloud Scheduler 工作的權限
建立服務帳戶及管理 IAM 角色的權限
Citrix Cloud 租戶的特殊權限存取權
Citrix Cloud API 憑證 (用戶端 ID、用戶端密碼、客戶 ID)

收集 Citrix Monitor Service 的必要條件

登入 Citrix Cloud 控制台。
依序前往「Identity and Access Management」(身分與存取權管理)>「API Access」(API 存取權)。
按一下「Create Client」(建立用戶端)。
複製下列詳細資料並存放在安全的地方：
- 用戶端 ID
- 用戶端密碼
- 客戶 ID (顯示在 Citrix Cloud 控制台中)
- API 基礎網址：
  - 美國/歐盟/亞太地區：https://api.cloud.com
  - 日本：https://api.citrixcloud.jp
注意： 存取 DaaS 的 Citrix Monitor Service 資料時，請根據所選地理區域使用端點：美國/歐盟/亞太地區使用 https://api.cloud.com/monitorodata，日本地區使用 https://api.citrixcloud.jp/monitorodata。

建立 Google Cloud Storage 值區

前往 Google Cloud 控制台。
選取專案或建立新專案。
在導覽選單中，依序前往「Cloud Storage」>「Bucket」。
按一下「建立值區」。

請提供下列設定詳細資料：

設定	值
為 bucket 命名	輸入全域不重複的名稱 (例如 `citrix-monitor-logs`)
位置類型	根據需求選擇 (區域、雙區域、多區域)
位置	選取位置 (例如 `us-central1`)
儲存空間級別	標準 (建議用於經常存取的記錄)
存取控管	統一 (建議)
保護工具	選用：啟用物件版本管理或保留政策

點選「建立」。

為 Cloud Run 函式建立服務帳戶

Cloud Run 函式需要具備 GCS bucket 寫入權限的服務帳戶。

建立服務帳戶

在 GCP 主控台中，依序前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) >「Service Accounts」(服務帳戶)。
按一下 [Create Service Account] (建立服務帳戶)。
請提供下列設定詳細資料：
- 服務帳戶名稱：輸入 citrix-monitor-collector-sa。
- 服務帳戶說明：輸入 Service account for Cloud Run function to collect Citrix Monitor Service logs。
按一下「建立並繼續」。
在「將專案存取權授予這個服務帳戶」部分：
1. 按一下「選擇角色」。
2. 搜尋並選取「Storage 物件管理員」。
3. 點選「+ 新增其他角色」。
4. 搜尋並選取「Cloud Run Invoker」。
5. 點選「+ 新增其他角色」。
6. 搜尋並選取「Cloud Functions Invoker」(Cloud Functions 叫用者)。
按一下「繼續」。
按一下 [完成]。

這些角色適用於：

Storage 物件管理員：將記錄檔寫入 GCS 值區，並管理狀態檔案
Cloud Run 叫用者：允許 Pub/Sub 叫用函式
Cloud Functions 叫用者：允許函式叫用

授予 GCS 值區的 IAM 權限

授予服務帳戶 GCS bucket 的寫入權限：

依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
按一下 bucket 名稱。
前往「權限」分頁標籤。
按一下「授予存取權」。
請提供下列設定詳細資料：
- 新增主體：輸入服務帳戶電子郵件地址 (citrix-monitor-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)。
- 指派角色：選取「Storage 物件管理員」。
按一下 [儲存]。

建立 Pub/Sub 主題

建立 Pub/Sub 主題，Cloud Scheduler 會將訊息發布至該主題，而 Cloud Run 函式會訂閱該主題。

在 GCP Console 中，前往「Pub/Sub」>「Topics」(主題)。
按一下「建立主題」。
請提供下列設定詳細資料：
- 主題 ID：輸入 citrix-monitor-trigger。
- 其他設定保留預設值。
點選「建立」。

建立 Cloud Run 函式來收集記錄

Cloud Run 函式會由 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 訊息觸發，從 Citrix Monitor Service API 擷取記錄，並將記錄寫入 GCS。

前往 GCP Console 的「Cloud Run」。
按一下「Create service」(建立服務)。
選取「函式」 (使用內嵌編輯器建立函式)。
在「設定」部分，提供下列設定詳細資料：

設定值

服務名稱 citrix-monitor-collector

區域選取與 GCS bucket 相符的區域 (例如 us-central1)

執行階段 選取「Python 3.12」以上版本
在「Trigger (optional)」(觸發條件 (選用)) 專區：
1. 按一下「+ 新增觸發條件」。
2. 選取「Cloud Pub/Sub」。
3. 在「選取 Cloud Pub/Sub 主題」中，選擇主題 (citrix-monitor-trigger)。
4. 按一下 [儲存]。
在「Authentication」(驗證) 部分：
1. 選取「需要驗證」。
2. 檢查 Identity and Access Management (IAM)。
注意： 叫用函式時，Pub/Sub 會自動處理驗證。
向下捲動並展開「Containers, Networking, Security」。
前往「安全性」分頁：
- 服務帳戶：選取服務帳戶 (citrix-monitor-collector-sa)。

設定	值
服務名稱	`citrix-monitor-collector`
區域	選取與 GCS bucket 相符的區域 (例如 `us-central1`)
執行階段	選取「Python 3.12」以上版本

前往「容器」分頁：

按一下「變數與密鑰」。
針對每個環境變數，按一下「+ 新增變數」：

變數名稱	範例值
`GCS_BUCKET`	`citrix-monitor-logs`
`GCS_PREFIX`	`citrix_monitor`
`STATE_KEY`	`citrix_monitor/state.json`
`CITRIX_CLIENT_ID`	`your-client-id`
`CITRIX_CLIENT_SECRET`	`your-client-secret`
`CITRIX_CUSTOMER_ID`	`your-customer-id`
`API_BASE`	`https://api.cloud.com`
`ENTITIES`	`Machines,Sessions,Connections,Applications,Users`
`PAGE_SIZE`	`1000`
`LOOKBACK_MINUTES`	`75`
`USE_TIME_FILTER`	`true`

在「變數與密鑰」分頁中向下捲動至「要求」：
- 要求逾時：輸入 600 秒 (10 分鐘)。
前往「容器」中的「設定」分頁：
- 在「資源」部分：
  - 記憶體：選取 512 MiB 以上。
  - CPU：選取 1。
- 按一下 [完成]。
捲動至「執行環境」：
- 選取「預設」 (建議選項)。
在「修訂版本資源調度」部分：
- 執行個體數量下限：輸入 0。
- 「Maximum number of instances」(執行個體數量上限)：輸入 100 (或根據預期負載調整)。
點選「建立」。
等待服務建立完成 (1 到 2 分鐘)。
服務建立完成後，系統會自動開啟內嵌程式碼編輯器。

新增函式程式碼

在「Function entry point」(函式進入點) 中輸入 main

在內嵌程式碼編輯器中建立兩個檔案：

第一個檔案：main.py:

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

# Citrix Cloud OAuth2 endpoint template
TOKEN_URL_TMPL = "{api_base}/cctrustoauth2/{customerid}/tokens/clients"
DEFAULT_API_BASE = "https://api.cloud.com"
MONITOR_BASE_PATH = "/monitorodata"

# Initialize HTTP client
http = urllib3.PoolManager()

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

def http_post_form(url, data_dict):
    """POST form data to get authentication token."""
    encoded_data = urllib3.request.urlencode(data_dict)
    response = http.request(
        'POST',
        url,
        body=encoded_data,
        headers={
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
        }
    )
    return json.loads(response.data.decode('utf-8'))

def http_get_json(url, headers):
    """GET JSON data from API endpoint."""
    response = http.request('GET', url, headers=headers)
    return json.loads(response.data.decode('utf-8'))

def get_citrix_token(api_base, customer_id, client_id, client_secret):
    """Get Citrix Cloud authentication token."""
    url = TOKEN_URL_TMPL.format(
        api_base=api_base.rstrip('/'),
        customerid=customer_id
    )
    payload = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': client_id,
        'client_secret': client_secret
    }
    response = http_post_form(url, payload)
    return response['access_token']

def build_entity_url(api_base, entity, filter_query=None, top=None):
    """Build OData URL with optional filter and pagination."""
    base = api_base.rstrip('/') + MONITOR_BASE_PATH + '/' + entity
    params = []
    if filter_query:
        # Encode filter query with safe characters for OData
        encoded_filter = urllib3.request.urlencode({'$filter': filter_query})[9:]  # Remove '$filter='
        params.append('$filter=' + encoded_filter)
    if top:
        params.append('$top=' + str(top))
    return base + ('?' + '&'.join(params) if params else '')

def fetch_entity_rows(entity, start_iso=None, end_iso=None, page_size=1000, headers=None, api_base=DEFAULT_API_BASE):
    """Fetch entity data with optional time filtering and pagination."""
    first_url = None
    if start_iso and end_iso:
        filter_query = f"(ModifiedDate ge {start_iso} and ModifiedDate lt {end_iso})"
        first_url = build_entity_url(api_base, entity, filter_query, page_size)
    else:
        first_url = build_entity_url(api_base, entity, None, page_size)

    url = first_url
    while url:
        try:
            data = http_get_json(url, headers)
            items = data.get('value', [])
            for item in items:
                yield item
            url = data.get('@odata.nextLink')
        except Exception as e:
            # If ModifiedDate filtering fails, fall back to unfiltered query
            if 'Bad Request' in str(e) and start_iso and end_iso:
                print(f"ModifiedDate filter not supported for {entity}, falling back to unfiltered query")
                url = build_entity_url(api_base, entity, None, page_size)
                continue
            else:
                raise

def load_state(bucket, key):
    """Read the last processed timestamp from GCS state file."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        if blob.exists():
            content = blob.download_as_text()
            state = json.loads(content)
            timestamp_str = state.get('last_hour_utc')
            if timestamp_str:
                return datetime.fromisoformat(timestamp_str.replace('Z', '+00:00')).replace(tzinfo=None)
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not load state: {str(e)}")
    return None

def save_state(bucket, key, dt_utc):
    """Write the current processed timestamp to GCS state file."""
    state = {'last_hour_utc': dt_utc.isoformat() + 'Z'}
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(
        json.dumps(state, separators=(',', ':')),
        content_type='application/json'
    )

def write_ndjson_to_gcs(bucket, key, rows):
    """Write rows as NDJSON to GCS."""
    body_lines = []
    for row in rows:
        json_line = json.dumps(row, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False)
        body_lines.append(json_line)
    body = '\n'.join(body_lines) + '\n'
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(body, content_type='application/x-ndjson')

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Citrix Monitor Service logs 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_monitor').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', 'Machines,Sessions,Connections,Applications,Users').split(',') if e.strip()]
    page_size = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
    lookback_minutes = int(os.environ.get('LOOKBACK_MINUTES', '75'))
    use_time_filter = os.environ.get('USE_TIME_FILTER', 'true').lower() == 'true'

    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)

        # Time window calculation
        now = datetime.utcnow()
        fallback_hour = (now - timedelta(minutes=lookback_minutes)).replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
        last_processed = load_state(bucket, state_key)
        target_hour = (last_processed + timedelta(hours=1)) if last_processed else fallback_hour
        start_iso = target_hour.isoformat() + 'Z'
        end_iso = (target_hour + timedelta(hours=1)).isoformat() + 'Z'

        # Authentication
        token = get_citrix_token(api_base, customer_id, client_id, client_secret)
        headers = {
            'Authorization': f'CWSAuth bearer={token}',
            'Citrix-CustomerId': customer_id,
            'Accept': 'application/json',
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
            'User-Agent': 'citrix-monitor-gcs-collector/1.0'
        }

        total_records = 0

        # Process each entity type
        for entity in entities:
            rows_batch = []
            try:
                entity_generator = fetch_entity_rows(
                    entity=entity,
                    start_iso=start_iso if use_time_filter else None,
                    end_iso=end_iso if use_time_filter else None,
                    page_size=page_size,
                    headers=headers,
                    api_base=api_base
                )

                for row in entity_generator:
                    # Store raw Citrix data directly for proper parser recognition
                    rows_batch.append(row)

                    # Write in batches to avoid memory issues
                    if len(rows_batch) >= 1000:
                        gcs_key = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{uuid.uuid4().hex}.ndjson"
                        write_ndjson_to_gcs(bucket, gcs_key, rows_batch)
                        total_records += len(rows_batch)
                        rows_batch = []

            except Exception as ex:
                print(f"Error processing entity {entity}: {str(ex)}")
                continue

            # Write remaining records
            if rows_batch:
                gcs_key = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{uuid.uuid4().hex}.ndjson"
                write_ndjson_to_gcs(bucket, gcs_key, rows_batch)
                total_records += len(rows_batch)

        # Update state file
        save_state(bucket, state_key, target_hour)

        print(f"Successfully processed {total_records} records for hour {start_iso}")
        print(f"Entities processed: {', '.join(entities)}")

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

第二個檔案：requirements.txt:

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

點選「部署」來儲存並部署函式。
等待部署作業完成 (2 到 3 分鐘)。

建立 Cloud Scheduler 工作

Cloud Scheduler 會定期將訊息發布至 Pub/Sub 主題，觸發 Cloud Run 函式。

前往 GCP 主控台的「Cloud Scheduler」。
點選「建立工作」。

請提供下列設定詳細資料：

設定	值
名稱	`citrix-monitor-collector-hourly`
區域	選取與 Cloud Run 函式相同的區域
頻率	`0 * * * *` (每小時整點)
時區	選取時區 (建議使用世界標準時間)
目標類型	Pub/Sub
主題	選取主題 (`citrix-monitor-trigger`)
郵件內文	`{}` (空白 JSON 物件)

點選「建立」。

測試排程器工作

在 Cloud Scheduler 控制台中找出您的工作。
按一下「強制執行」即可手動觸發。
等待幾秒鐘，然後依序前往「Cloud Run」>「Services」(服務) >「citrix-monitor-collector」>「Logs」(記錄)。
確認函式是否已順利執行。
檢查 GCS 值區，確認是否已寫入記錄。

擷取 Google SecOps 服務帳戶

Google SecOps 會使用專屬服務帳戶，從 GCS bucket 讀取資料。您必須授予這個服務帳戶值區存取權。

取得服務帳戶電子郵件地址

依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」。
按一下「新增動態消息」。
按一下「設定單一動態饋給」。
在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 Citrix Monitor Service logs)。
選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
選取「Citrix Monitor」做為「記錄類型」。
按一下「取得服務帳戶」。系統會顯示不重複的服務帳戶電子郵件地址，例如：
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
複製這個電子郵件地址，以便在下一步中使用。

注意： 每個 Google SecOps 執行個體都有專屬的服務帳戶。請勿使用其他說明文件或範例中的服務帳戶。

將 IAM 權限授予 Google SecOps 服務帳戶

Google SecOps 服務帳戶需要 GCS bucket 的「Storage 物件檢視者」角色。

依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
按一下 bucket 名稱。
前往「權限」分頁標籤。
按一下「授予存取權」。
請提供下列設定詳細資料：
- 新增主體：貼上 Google SecOps 服務帳戶電子郵件地址。
- 指派角色：選取「Storage 物件檢視者」。
按一下 [儲存]。

注意： 如果打算使用「刪除已轉移的檔案」或「刪除已轉移的檔案並清空目錄」刪除選項，請授予「Storage 物件管理員」角色，而非「Storage 物件檢視者」角色。

在 Google SecOps 中設定動態饋給，擷取 Citrix Monitor Service 記錄

依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」。
按一下「新增動態消息」。
按一下「設定單一動態饋給」。
在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 Citrix Monitor Service logs)。
選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
選取「Citrix Monitor」做為「記錄類型」。
點選 [下一步]。
指定下列輸入參數的值：
- 儲存空間 bucket URL：輸入 GCS bucket URI，並加上前置路徑：
```
gs://citrix-monitor-logs/citrix_monitor/
```
  - 取代：
    - citrix-monitor-logs：您的 GCS bucket 名稱。
    - citrix_monitor：儲存記錄的選用前置字元/資料夾路徑 (如為根目錄，請留空)。
  注意： URI 結尾一律要加上尾端斜線 (/)。
- 來源刪除選項：根據偏好設定選取刪除選項：
  - 永不：移轉後一律不刪除任何檔案 (建議用於測試)。
  - 刪除已轉移的檔案：成功轉移檔案後刪除檔案。
  - 刪除已轉移的檔案和空白目錄：成功轉移後刪除檔案和空白目錄。
    
    注意： 如果選取刪除選項，服務帳戶必須具備「Storage 物件管理員」角色，而非「Storage 物件檢視者」角色。請據此更新 IAM 權限。
- 檔案存在時間上限：包含在過去天數內修改的檔案。預設值為 180 天。
- 資產命名空間：資產命名空間。
- 擷取標籤：要套用至這個動態饋給事件的標籤。
點選 [下一步]。
在「Finalize」(完成) 畫面中檢查新的動態饋給設定，然後按一下「Submit」(提交)。

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