CrowdStrike FileVantage 로그 수집

다음에서 지원:

Google secops SIEM

참고: 이 기능은 Google Security Operations 서비스 특정 약관에 있는 GA 이전 서비스 약관이 적용됩니다. GA 이전 기능에서 지원이 제한될 수 있으며 GA 이전 기능의 변경사항은 다른 GA 이전 버전과 호환되지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 Google SecOps 기술 지원 서비스 가이드라인 및 Google SecOps 서비스 특정 약관을 참고하세요.

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 CrowdStrike FileVantage 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다. CrowdStrike FileVantage는 환경 전반에서 중요한 파일 및 디렉터리의 변경사항을 추적하는 파일 무결성 모니터링 솔루션입니다.

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

• CrowdStrike Falcon Console에 대한 액세스 권한

  참고: 이 가이드에 설명된 CrowdStrike FileVantage API 엔드포인트와 범위는 CrowdStrike Falcon API에 문서화되어 있습니다. 전체 API 문서를 이용하려면 CrowdStrike 고객 또는 파트너 계정이 필요합니다. API 액세스와 관련해 도움이 필요한 경우 CrowdStrike 지원팀에 문의하세요.

Google Cloud Storage 버킷 만들기

1. Google Cloud Console로 이동합니다.
2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: crowdstrike-filevantage-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 도구	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

6. 만들기를 클릭합니다.

CrowdStrike FileVantage API 사용자 인증 정보 수집

1. CrowdStrike Falcon Console에 로그인합니다.
2. 지원 및 리소스 > API 클라이언트 및 키로 이동합니다.
3. 새 API 클라이언트 추가를 클릭합니다.
4. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 클라이언트 이름: 설명이 포함된 이름 (예: Google SecOps FileVantage Integration)을 입력합니다.
   • 설명: 통합 목적에 대한 간단한 설명을 입력합니다.
   • API 범위: Falcon FileVantage:read를 선택합니다.
5. 추가를 클릭하여 절차를 완료합니다.

6. 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.

   • Client ID
   • 클라이언트 보안 비밀번호
   • 기준 URL (클라우드 리전 결정)
   참고: API 클라이언트를 만들려면 사용자 계정에 CrowdStrike Falcon 관리자 역할이 있어야 합니다.

권한 확인

계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. CrowdStrike Falcon Console에 로그인합니다.
2. 지원 및 리소스 > API 클라이언트 및 키로 이동합니다.
3. API 클라이언트 및 키 페이지를 보고 새 API 클라이언트를 만들 수 있다면 필요한 권한이 있는 것입니다.
4. 이 페이지에 액세스할 수 없는 경우 CrowdStrike 관리자에게 문의하여 Falcon 관리자 역할을 부여받으세요.

API 액세스 테스트

• 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

  # Replace with your actual credentials
  FALCON_CLIENT_ID="your-client-id"
  FALCON_CLIENT_SECRET="your-client-secret"
  FALCON_BASE_URL="https://api.crowdstrike.com"
  
  # Get OAuth token
  TOKEN=$(curl -s -X POST "${FALCON_BASE_URL}/oauth2/token" \
    -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
    -d "client_id=${FALCON_CLIENT_ID}&client_secret=${FALCON_CLIENT_SECRET}&grant_type=client_credentials" \
    | grep -o '"access_token":"[^"]*' | cut -d'"' -f4)
  
  # Test FileVantage API access
  curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
    "${FALCON_BASE_URL}/filevantage/queries/changes/v3?limit=1"
  

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에서 호출할 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 서비스 계정 이름: crowdstrike-filevantage-sa을 입력합니다.
   • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect CrowdStrike FileVantage logs을 입력합니다.
4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
   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.
6. 계속을 클릭합니다.
7. 완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

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

GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름 (예: crowdstrike-filevantage-logs)을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: crowdstrike-filevantage-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
   • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
6. 저장을 클릭합니다.

게시/구독 주제 만들기

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

1. GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
2. 주제 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주제 ID: crowdstrike-filevantage-trigger를 입력합니다.
   • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 CrowdStrike FileVantage API에서 로그를 가져오고 GCS에 씁니다.

1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
2. 서비스 만들기를 클릭합니다.
3. 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).

4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   서비스 이름	crowdstrike-filevantage-collector
   리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
   런타임	Python 3.12 이상 선택

5. 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.

   1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
   2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
   3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 Pub/Sub 주제 (crowdstrike-filevantage-trigger)를 선택합니다.
   4. 저장을 클릭합니다.

6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

   1. 인증 필요를 선택합니다.
   2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
   참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 자동으로 인증을 처리합니다.

7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

8. 보안 탭으로 이동합니다.

   • 서비스 계정: 서비스 계정 (crowdstrike-filevantage-sa)을 선택합니다.

9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

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

   변수 이름	예시 값
   GCS_BUCKET	crowdstrike-filevantage-logs
   GCS_PREFIX	filevantage/
   STATE_KEY	filevantage/state.json
   FALCON_CLIENT_ID	your-client-id
   FALCON_CLIENT_SECRET	your-client-secret
   FALCON_BASE_URL	https://api.crowdstrike.com (US-1) / https://api.us-2.crowdstrike.com (US-2) / https://api.eu-1.crowdstrike.com (EU-1)

10. 변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

11. 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
      • CPU: 1을 선택합니다.

12. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).

13. 만들기를 클릭합니다.

14. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

15. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

1. 함수 진입점에 main을 입력합니다.

2. 인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

   • 첫 번째 파일: 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 CrowdStrike FileVantage 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', 'filevantage/')
       state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'filevantage/state.json')
       client_id = os.environ.get('FALCON_CLIENT_ID')
       client_secret = os.environ.get('FALCON_CLIENT_SECRET')
       base_url = os.environ.get('FALCON_BASE_URL')
   
       if not all([bucket_name, client_id, client_secret, base_url]):
           print('Error: Missing required environment variables')
           return
   
       try:
           # Get GCS bucket
           bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
   
           # Get OAuth token
           token_url = f"{base_url}/oauth2/token"
           token_headers = {
               'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
               'Accept': 'application/json'
           }
           token_data = f"client_id={client_id}&client_secret={client_secret}&grant_type=client_credentials"
   
           token_response = http.request(
               'POST',
               token_url,
               body=token_data.encode('utf-8'),
               headers=token_headers
           )
   
           if token_response.status != 200:
               print(f"Failed to get OAuth token: {token_response.status}")
               print(f"Response: {token_response.data.decode('utf-8')}")
               return
   
           token_data_json = json.loads(token_response.data.decode('utf-8'))
           access_token = token_data_json['access_token']
   
           # Get last checkpoint
           last_timestamp = get_last_checkpoint(bucket, state_key)
   
           # Fetch file changes using v3 endpoint (high volume query)
           changes_url = f"{base_url}/filevantage/queries/changes/v3"
           headers = {
               'Authorization': f'Bearer {access_token}',
               'Accept': 'application/json'
           }
   
           # Build query parameters
           params = []
           params.append('limit=5000')
           params.append('sort=action_timestamp|asc')
   
           if last_timestamp:
               params.append(f"filter=action_timestamp:>'{last_timestamp}'")
   
           query_url = f"{changes_url}?{'&'.join(params)}"
   
           backoff = 1.0
           max_retries = 3
   
           for attempt in range(max_retries):
               response = http.request('GET', query_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
   
               if response.status != 200:
                   print(f"Failed to query changes: {response.status}")
                   print(f"Response: {response.data.decode('utf-8')}")
                   return
   
               break
           else:
               print("Max retries exceeded")
               return
   
           response_data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
           change_ids = response_data.get('resources', [])
   
           if not change_ids:
               print("No new changes found")
               return
   
           # Get detailed change information using v2 endpoint
           details_url = f"{base_url}/filevantage/entities/changes/v2"
           batch_size = 500
           all_changes = []
           latest_timestamp = last_timestamp
   
           for i in range(0, len(change_ids), batch_size):
               batch_ids = change_ids[i:i + batch_size]
   
               # Build query string with multiple ids parameters
               ids_params = '&'.join([f'ids={id}' for id in batch_ids])
               details_query_url = f"{details_url}?{ids_params}"
   
               backoff = 1.0
               for attempt in range(max_retries):
                   details_response = http.request('GET', details_query_url, headers=headers)
   
                   if details_response.status == 429:
                       retry_after = int(details_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
   
                   if details_response.status == 200:
                       details_data = json.loads(details_response.data.decode('utf-8'))
                       changes = details_data.get('resources', [])
                       all_changes.extend(changes)
   
                       # Track latest timestamp
                       for change in changes:
                           change_time = change.get('action_timestamp')
                           if change_time and (not latest_timestamp or change_time > latest_timestamp):
                               latest_timestamp = change_time
                       break
                   else:
                       print(f"Failed to get change details (batch {i//batch_size + 1}): {details_response.status}")
                       break
   
           if all_changes:
               # Store logs in GCS
               timestamp = datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
               blob_name = f"{prefix}filevantage_changes_{timestamp}.json"
               blob = bucket.blob(blob_name)
               log_lines = '\n'.join(json.dumps(change) for change in all_changes)
               blob.upload_from_string(log_lines, content_type='application/json')
   
               # Update checkpoint
               save_checkpoint(bucket, state_key, latest_timestamp)
   
               print(f"Stored {len(all_changes)} changes in GCS: {blob_name}")
   
       except Exception as e:
           print(f"Error: {str(e)}")
           raise
   
   def get_last_checkpoint(bucket, key):
       """Get the last processed timestamp from GCS state file"""
       try:
           blob = bucket.blob(key)
           if blob.exists():
               state_data = blob.download_as_text()
               state = json.loads(state_data)
               return state.get('last_timestamp')
       except Exception as e:
           print(f"Error reading checkpoint: {e}")
       return None
   
   def save_checkpoint(bucket, key, timestamp):
       """Save the last processed timestamp to GCS state file"""
       try:
           state = {
               'last_timestamp': timestamp,
               'updated_at': datetime.now(timezone.utc).isoformat()
           }
           blob = bucket.blob(key)
           blob.upload_from_string(
               json.dumps(state),
               content_type='application/json'
           )
       except Exception as e:
           print(f"Error saving checkpoint: {e}")
   

   • 두 번째 파일: requirements.txt:

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

3. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

   참고: Pub/Sub 트리거 구성은 필요한 구독과 권한을 자동으로 만듭니다.

Cloud Scheduler 작업 만들기

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

1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
2. 작업 만들기를 클릭합니다.

3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   이름	crowdstrike-filevantage-hourly
   리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
   주파수	*/15 * * * * (15분마다)
   시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
   타겟 유형	Pub/Sub
   주제	Pub/Sub 주제 (crowdstrike-filevantage-trigger)를 선택합니다.
   메일 본문	{} (빈 JSON 객체)

4. 만들기를 클릭합니다.

   참고: 적절한 데이터 업데이트 빈도를 유지하면서 비율 제한에 도달하지 않으려면 15분 폴링 간격을 사용하는 것이 좋습니다. 로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 조정합니다.

스케줄러 작업 테스트

1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다 (crowdstrike-filevantage-hourly).
2. 강제 실행을 클릭하여 수동으로 트리거합니다.
3. 몇 초 기다린 후 Cloud Run > 서비스 > crowdstrike-filevantage-collector > 로그로 이동합니다.
4. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다.
5. GCS 버킷 (crowdstrike-filevantage-logs)을 확인하여 로그가 작성되었는지 확인합니다.

Google SecOps 서비스 계정 가져오기

Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다.

서비스 계정 이메일 가져오기

1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: CrowdStrike FileVantage logs).
5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
6. 로그 유형으로 CrowdStrike Filevantage를 선택합니다.

7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   [e-mail]
   

8. 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.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

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

1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
2. 버킷 이름 (예: crowdstrike-filevantage-logs)을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
   • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.

6. 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.

CrowdStrike FileVantage 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: CrowdStrike FileVantage logs).
5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
6. 로그 유형으로 CrowdStrike Filevantage를 선택합니다.
7. 다음을 클릭합니다.

8. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

   • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

     gs://crowdstrike-filevantage-logs/filevantage/
     

     • 다음과 같이 바꿉니다.

       • crowdstrike-filevantage-logs: GCS 버킷 이름입니다.
       • filevantage/: 로그가 저장되는 접두사/폴더 경로입니다.
     참고: 항상 URI 끝에 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. 이에 따라 IAM 권한을 업데이트합니다.

   • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다. 기본값은 180일입니다.

   • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.

   • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

9. 다음을 클릭합니다.

10. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

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