Code42 Incydr-Kerndatasets erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Code42 Incydr-Kerndatasets (Nutzer, Audit, Fälle und optional Dateiereignisse) mithilfe von Google Cloud Storage in Google Security Operations aufnehmen.

Code42 Incydr ist eine Lösung für das Management von Insider-Risiken, die Datenexfiltration auf Geräten erkennt, untersucht und darauf reagiert. Dazu wird die Dateiaktivität in Echtzeit an Endpunkten, in Cloud-Diensten und in E-Mails überwacht.

Hinweis

Prüfen Sie, ob die folgenden 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 Verwalten von IAM-Richtlinien für GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf die Code42 Incydr API oder Admin-Konsole mit der Rolle „Insider Risk Admin“

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

  1. Rufen Sie die Google Cloud Console auf.
  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. code42-incydr-logs.
    Standorttyp Wählen Sie je nach Bedarf aus (Region, Dual-Region, Multi-Region).
    Standort Wählen Sie den Speicherort aus, z. B. us-central1.
    Speicherklasse Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
    Zugriffssteuerung Einheitlich (empfohlen)
    Schutzmaßnahmen Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren
  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Code42 Incydr-API-Anmeldedaten erfassen

API-Client erstellen

  1. Melden Sie sich in der Code42 Incydr-Webkonsole an.
  2. Klicken Sie auf Administration > Integrations> API Clients.
  3. Klicken Sie auf Neuen API-Client erstellen.
  4. Geben Sie im Dialogfeld Neuen API-Client erstellen einen Namen für den Client ein (z. B. Google Security Operations Integration).
  5. Kopieren und speichern Sie die folgenden Details an einem sicheren Ort:
    • Client-ID: Die API-Client-ID.
    • Secret: Der geheime Schlüssel des API-Clients.
  6. Klicken Sie auf Erstellen.

API-Basis-URL ermitteln

Die API-Basis-URL hängt von der URL Ihrer Code42 Incydr-Konsole ab. Prüfen Sie die URL Ihres API-Gateways im Incydr Developer Portal oder in der Umgebungsdokumentation Ihres Mandanten.

  • Häufige Standardeinstellungen:

    Console-URL API-Basis-URL
    https://console.us.code42.com https://api.us.code42.com
    https://console.us2.code42.com https://api.us2.code42.com
    https://console.ie.code42.com https://api.ie.code42.com
    https://console.gov.code42.com https://api.gov.code42.com

API-Clientberechtigungen prüfen

Der API-Client muss über die entsprechenden Berechtigungen für den Zugriff auf die erforderlichen Endpunkte verfügen:

  1. Rufen Sie in der Code42 Incydr-Konsole Administration > Integrations > API Clients auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen des API-Clients, den Sie erstellt haben.
  3. Prüfen Sie, ob der API-Client Zugriff auf die folgenden Bereiche hat:

    • Nutzer: Lesezugriff auf Nutzerdaten
    • Audit-Log: Lesezugriff auf Audit-Logs
    • Kundenservicetickets: Lesezugriff auf Kundenserviceticketdaten
    • Datei-Ereignisse (optional): Lesezugriff auf Datei-Ereignisdaten

API-Zugriff testen

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

    # Replace with your actual credentials
    CLIENT_ID="your-client-id"
    CLIENT_SECRET="your-client-secret"
    API_BASE="https://api.us.code42.com"
    
    # Get OAuth token
    TOKEN=$(curl -s -X POST "${API_BASE}/v1/oauth/token" \
      -u "${CLIENT_ID}:${CLIENT_SECRET}" \
      -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
      -d "grant_type=client_credentials" | jq -r '.access_token')
    
    # Test API access
    curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" "${API_BASE}/v1/users?pageSize=1"
    

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 code42-incydr-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Code42 Incydr 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, z. B. code42-incydr-logs.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. code42-incydr-collector-sa@your-project.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 code42-incydr-trigger ein.
    • Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
  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 Code42 Incydr 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 code42-incydr-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 code42-incydr-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 code42-incydr-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
    INCYDR_BASE_URL https://api.us.code42.com API-Basis-URL aus Ihrem Mandanten
    INCYDR_CLIENT_ID your-client-id API-Client-ID
    INCYDR_CLIENT_SECRET your-client-secret API-Client-Secret
    GCS_BUCKET code42-incydr-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX code42/ Präfix für Protokolldateien
    PAGE_SIZE 500 Datensätze pro Seite
    LOOKBACK_MINUTES 60 Erster Rückschauzeitraum
    STREAMS users,audit,cases Durch Kommas getrennte Datenstreams
    FE_QUERY_JSON `` Optional: JSON für die Abfrage von Datei-Ereignissen
    FE_PAGE_SIZE 1000 Optional: Seitengröße für Dateiereignisse
  10. Scrollen Sie auf dem Tab Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitlimit für Anfragen: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
  11. Rufen Sie den Tab Einstellungen unter Container auf:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 1024 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.
    • Klicken Sie auf Fertig.
  12. Scrollen Sie zu Ausführungsumgebung:

    • Wählen Sie Standard aus (empfohlen).
  13. 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).
  14. Klicken Sie auf Erstellen.

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

  16. Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main unter Funktionseinstiegspunkt ein.
  2. Erstellen Sie im Inline-Codeeditor zwei Dateien:

    • Erste Datei: main.py::
    import functions_framework
    from google.cloud import storage
    import json
    import os
    import urllib3
    from datetime import datetime, timedelta, timezone
    import time
    
    # Initialize HTTP client
    http = urllib3.PoolManager(
        timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
        retries=False,
    )
    
    # Initialize Storage client
    storage_client = storage.Client()
    
    # Environment variables
    BASE = os.environ.get("INCYDR_BASE_URL", "").rstrip("/")
    CID = os.environ.get("INCYDR_CLIENT_ID", "")
    CSECRET = os.environ.get("INCYDR_CLIENT_SECRET", "")
    BUCKET = os.environ.get("GCS_BUCKET", "")
    PREFIX_BASE = os.environ.get("GCS_PREFIX", "code42/")
    PAGE_SIZE = int(os.environ.get("PAGE_SIZE", "500"))
    LOOKBACK_MINUTES = int(os.environ.get("LOOKBACK_MINUTES", "60"))
    STREAMS = [s.strip() for s in os.environ.get("STREAMS", "users").split(",") if s.strip()]
    FE_QUERY_JSON = os.environ.get("FE_QUERY_JSON", "").strip()
    FE_PAGE_SIZE = int(os.environ.get("FE_PAGE_SIZE", "1000"))
    
    def now_utc():
        return datetime.now(timezone.utc)
    
    def iso_minus(minutes: int):
        return (now_utc() - timedelta(minutes=minutes)).strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
    
    def put_json(bucket, prefix: str, page_label: str, data):
        ts = now_utc().strftime("%Y/%m/%d/%H%M%S")
        key = f"{PREFIX_BASE}{prefix}{ts}-{page_label}.json"
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(json.dumps(data), content_type='application/json')
        return key
    
    def get_token():
        """Get OAuth 2.0 access token using client credentials flow."""
        token_url = f"{BASE}/v1/oauth/token"
    
        # Encode credentials
        import base64
        credentials = f"{CID}:{CSECRET}"
        encoded_credentials = base64.b64encode(credentials.encode('utf-8')).decode('utf-8')
    
        headers = {
            'Authorization': f'Basic {encoded_credentials}',
            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
            'Accept': 'application/json'
        }
    
        body = 'grant_type=client_credentials'
    
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
    
        for attempt in range(max_retries):
            response = http.request('POST', token_url, body=body, headers=headers)
    
            if response.status == 429:
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
                print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
                time.sleep(retry_after)
                backoff = min(backoff * 2, 30.0)
                continue
    
            if response.status != 200:
                raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
    
            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
            return data['access_token']
    
        raise RuntimeError(f"Failed to get token after {max_retries} retries due to rate limiting")
    
    def auth_header():
        token = get_token()
        return {
            "Authorization": f"Bearer {token}",
            "Accept": "application/json"
        }
    
    def http_get(path: str, params: dict = None, headers: dict = None):
        url = f"{BASE}{path}"
        if params:
            from urllib.parse import urlencode
            url += "?" + urlencode(params)
    
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
    
        for attempt in range(max_retries):
            response = http.request('GET', url, headers=headers)
    
            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
    
            return response.data
    
        raise RuntimeError(f"Failed after {max_retries} retries due to rate limiting")
    
    def http_post_json(path: str, body: dict, headers: dict = None):
        url = f"{BASE}{path}"
    
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
    
        for attempt in range(max_retries):
            response = http.request(
                'POST',
                url,
                body=json.dumps(body),
                headers={**headers, 'Content-Type': 'application/json'}
            )
    
            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
    
            return response.data
    
        raise RuntimeError(f"Failed after {max_retries} retries due to rate limiting")
    
    # USERS (/v1/users)
    def pull_users(bucket, hdrs):
        next_token = None
        pages = 0
        while True:
            params = {"active": "true", "blocked": "false", "pageSize": PAGE_SIZE}
            if next_token:
                params["pageToken"] = next_token
            raw = http_get("/v1/users", params, hdrs)
            data = json.loads(raw.decode('utf-8'))
            put_json(bucket, "users/", f"users-page-{pages}", data)
            pages += 1
            next_token = data.get("nextPageToken") or data.get("next_page_token")
            if not next_token:
                break
        return pages
    
    # AUDIT LOG (/v1/audit/log)
    def pull_audit(bucket, hdrs):
        start_iso = iso_minus(LOOKBACK_MINUTES)
        next_token = None
        pages = 0
        while True:
            params = {"startTime": start_iso, "pageSize": PAGE_SIZE}
            if next_token:
                params["pageToken"] = next_token
            raw = http_get("/v1/audit/log", params, hdrs)
            try:
                data = json.loads(raw.decode('utf-8'))
                put_json(bucket, "audit/", f"audit-page-{pages}", data)
                next_token = data.get("nextPageToken") or data.get("next_page_token")
                pages += 1
                if not next_token:
                    break
            except Exception as e:
                print(f"Error parsing audit log response: {e}")
                # Save raw response
                ts = now_utc().strftime("%Y/%m/%d/%H%M%S")
                key = f"{PREFIX_BASE}audit/{ts}-audit-export.bin"
                blob = bucket.blob(key)
                blob.upload_from_string(raw, content_type='application/octet-stream')
                pages += 1
                break
        return pages
    
    # CASES (/v1/cases)
    def pull_cases(bucket, hdrs):
        next_token = None
        pages = 0
        while True:
            params = {"pageSize": PAGE_SIZE}
            if next_token:
                params["pageToken"] = next_token
            raw = http_get("/v1/cases", params, hdrs)
            data = json.loads(raw.decode('utf-8'))
            put_json(bucket, "cases/", f"cases-page-{pages}", data)
            pages += 1
            next_token = data.get("nextPageToken") or data.get("next_page_token")
            if not next_token:
                break
        return pages
    
    # FILE EVENTS (/v2/file-events/search)
    def pull_file_events(bucket, hdrs):
        if not FE_QUERY_JSON:
            return 0
        try:
            base_query = json.loads(FE_QUERY_JSON)
        except Exception as e:
            print(f"Error: FE_QUERY_JSON is not valid JSON: {e}")
            return 0
    
        pages = 0
        next_token = None
        while True:
            body = dict(base_query)
            body["pageSize"] = FE_PAGE_SIZE
            if next_token:
                body["pageToken"] = next_token
            raw = http_post_json("/v2/file-events/search", body, hdrs)
            data = json.loads(raw.decode('utf-8'))
            put_json(bucket, "file_events/", f"fileevents-page-{pages}", data)
            pages += 1
            next_token = (
                data.get("nextPageToken") or 
                data.get("next_page_token") or 
                (data.get("file_events") or {}).get("nextPageToken")
            )
            if not next_token:
                break
        return pages
    
    @functions_framework.cloud_event
    def main(cloud_event):
        """
        Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Code42 Incydr API and write to GCS.
    
        Args:
            cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
        """
    
        if not all([BASE, CID, CSECRET, BUCKET]):
            print('Error: Missing required environment variables')
            return
    
        try:
            bucket = storage_client.bucket(BUCKET)
            hdrs = auth_header()
            report = {}
    
            if "users" in STREAMS:
                print("Fetching users...")
                report["users_pages"] = pull_users(bucket, hdrs)
            if "audit" in STREAMS:
                print("Fetching audit logs...")
                report["audit_pages"] = pull_audit(bucket, hdrs)
            if "cases" in STREAMS:
                print("Fetching cases...")
                report["cases_pages"] = pull_cases(bucket, hdrs)
            if "file_events" in STREAMS:
                print("Fetching file events...")
                report["file_events_pages"] = pull_file_events(bucket, hdrs)
    
            print(f'Successfully processed logs: {json.dumps(report)}')
    
        except Exception as e:
            print(f'Error processing logs: {str(e)}')
            raise
    
    • Zweite Datei: 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 (2–3 Minuten).

Cloud Scheduler-Job erstellen

Cloud Scheduler veröffentlicht in regelmäßigen Abständen Nachrichten im Pub/Sub-Thema, wodurch die Cloud Run-Funktion ausgelöst wird.

  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 code42-incydr-hourly
    Region Dieselbe Region wie für die Cloud Run-Funktion auswählen
    Frequenz 0 * * * * (jede Stunde, zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Thema code42-incydr-trigger aus.
    Nachrichtentext {} (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
    Alle 5 Minuten */5 * * * * Hohes Volumen, niedrige Latenz
    Alle 15 Minuten */15 * * * * Mittleres Suchvolumen
    Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
    Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung
    Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Scheduler-Job testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job (code42-incydr-hourly).
  2. Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um die Ausführung manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden und rufen Sie Cloud Run > Dienste > code42-incydr-collector > Logs auf.
  4. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Sucht nach:

    Fetching users...
    Fetching audit logs...
    Fetching cases...
    Successfully processed logs: {"users_pages": X, "audit_pages": Y, "cases_pages": Z}
    
  5. Prüfen Sie den GCS-Bucket (code42-incydr-logs), um zu bestätigen, dass Logs geschrieben wurden.

Wenn in den Logs Fehler angezeigt werden, gehen Sie so vor:

  • HTTP 401: API-Anmeldedaten in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob der API-Client die erforderlichen Berechtigungen in der Code42 Incydr-Konsole hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Zugriffstoken konnte nicht abgerufen werden: Prüfen Sie, ob INCYDR_BASE_URL, INCYDR_CLIENT_ID und INCYDR_CLIENT_SECRET korrekt sind.

Google SecOps-Dienstkonto abrufen

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

E-Mail-Adresse des Dienstkontos abrufen

  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. Code42 Incydr Datasets.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Code42 Incydr 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.

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 (code42-incydr-logs).
  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.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Code42 Incydr-Logs 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. Code42 Incydr Datasets.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Code42 Incydr als Logtyp aus.
  7. Klicken Sie auf Weiter.
  8. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

    • Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:

      gs://code42-incydr-logs/code42/
      
      • Ersetzen Sie:

        • code42-incydr-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • code42/: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).
      • Beispiele:

        • Root-Bucket: gs://code42-incydr-logs/
        • Mit Präfix: gs://code42-incydr-logs/code42/
    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Löschoption aus:

      • Nie: Es werden nach Übertragungen nie Dateien gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.
      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Löscht Dateien und leere Verzeichnisse nach der erfolgreichen Übertragung.
    • Maximales Dateialter: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden. Der Standardwert ist 180 Tage.

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace.

    • Aufnahmelabels: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll.

  9. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

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