收集 DigiCert 稽核記錄

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本文說明如何使用 Google Cloud Storage,將 DigiCert 稽核記錄擷取至 Google Security Operations。DigiCert CertCentral 是憑證生命週期管理平台,可提供憑證作業、使用者活動和管理動作的稽核記錄。

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 服務、Pub/Sub 主題和 Cloud Scheduler 工作的權限
  • DigiCert CertCentral 的特殊存取權 (具備管理員角色的 API 金鑰)

建立 Google Cloud Storage 值區

  1. 前往 Google Cloud 控制台
  2. 選取專案或建立新專案。
  3. 在導覽選單中,依序前往「Cloud Storage」>「Bucket」
  4. 按一下「建立值區」
  5. 請提供下列設定詳細資料:

    設定
    為 bucket 命名 輸入全域不重複的名稱 (例如 digicert-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
  6. 點選「建立」

收集 DigiCert API 憑證

取得 DigiCert API 金鑰

  1. 登入 DigiCert CertCentral
  2. 前往「帳戶」>「API 金鑰」
  3. 按一下「建立 API 金鑰」
  4. 請提供下列設定詳細資料:
    • 名稱:輸入描述性名稱 (例如 Chronicle Integration)。
    • 角色:選取「管理員」
  5. 點選「建立」
  6. 複製並儲存 API 金鑰 (X-DC-DEVKEY)。這個值不會再次顯示。

取得 DigiCert 報告 ID

  1. DigiCert CertCentral 中,依序前往「Reports」>「Report Library」
  2. 點選 [Create Report] (建立報表)。
  3. 請提供下列設定詳細資料:
    • 報表類型:選取「稽核記錄」
    • 格式:選取「JSON」
    • 名稱:輸入描述性名稱 (例如 Chronicle Audit Logs)。
  4. 點選「建立」
  5. 複製並儲存檢舉 ID (UUID 格式)。

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,並由 Pub/Sub 叫用。

建立服務帳戶

  1. GCP 主控台中,依序前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) >「Service Accounts」(服務帳戶)
  2. 按一下 [Create Service Account] (建立服務帳戶)
  3. 請提供下列設定詳細資料:
    • 服務帳戶名稱:輸入 digicert-logs-collector-sa
    • 服務帳戶說明:輸入 Service account for Cloud Run function to collect DigiCert audit logs
  4. 按一下「建立並繼續」
  5. 在「將專案存取權授予這個服務帳戶」部分,新增下列角色:
    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)
  6. 按一下「繼續」
  7. 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:

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」
  2. 按一下 bucket 名稱。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」
  5. 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 (例如 digicert-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)。
    • 指派角色:選取「Storage 物件管理員」
  6. 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。

  1. GCP Console 中,前往「Pub/Sub」>「Topics」(主題)
  2. 按一下「建立主題」
  3. 請提供下列設定詳細資料:
    • 主題 ID:輸入 digicert-audit-trigger
    • 其他設定保留預設值。
  4. 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 DigiCert API 擷取記錄,並將記錄寫入 GCS。

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

    設定
    服務名稱 digicert-audit-logs-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
  5. 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 Pub/Sub 主題 (digicert-audit-trigger)。
    4. 按一下 [儲存]
  6. 在「Authentication」(驗證) 部分:

    1. 選取「需要驗證」
    2. 檢查 Identity and Access Management (IAM)
  7. 向下捲動並展開「Containers, Networking, Security」

  8. 前往「安全性」分頁:

    • 服務帳戶:選取服務帳戶 (digicert-logs-collector-sa)。
  9. 前往「容器」分頁:

    1. 按一下「變數與密鑰」
    2. 針對每個環境變數,按一下「+ 新增變數」
    變數名稱 範例值
    GCS_BUCKET digicert-logs
    GCS_PREFIX digicert/logs
    STATE_KEY digicert/logs/state.json
    DIGICERT_API_KEY xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    DIGICERT_REPORT_ID 88de5e19-ec57-4d70-865d-df953b062574
    REQUEST_TIMEOUT 30
    POLL_INTERVAL 10
    MAX_WAIT_SECONDS 300
  10. 在「變數與密鑰」分頁中向下捲動至「要求」

    • 要求逾時:輸入 900 秒 (15 分鐘)。
  11. 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]。
  12. 捲動至「執行環境」

    • 選取「預設」 (建議選項)。
  13. 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)。
  14. 點選「建立」

  15. 等待服務建立完成 (1 到 2 分鐘)。

  16. 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

  1. 在「Function entry point」(函式進入點) 中輸入 main
  2. 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, timezone, timedelta
    import time
    import io
    import gzip
    import zipfile
    import uuid
    
    # Initialize HTTP client
    http = urllib3.PoolManager()
    
    # Initialize Storage client
    storage_client = storage.Client()
    
    API_BASE = "https://api.digicert.com/reports/v1"
    USER_AGENT = "secops-digicert-reports/1.0"
    
    @functions_framework.cloud_event
    def main(cloud_event):
        """
        Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch DigiCert audit 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', 'digicert/logs').rstrip('/')
        state_key = os.environ.get('STATE_KEY', f'{prefix}/state.json')
        api_key = os.environ.get('DIGICERT_API_KEY')
        report_id = os.environ.get('DIGICERT_REPORT_ID')
        max_wait = int(os.environ.get('MAX_WAIT_SECONDS', '300'))
        poll_int = int(os.environ.get('POLL_INTERVAL', '10'))
        timeout = int(os.environ.get('REQUEST_TIMEOUT', '30'))
    
        if not all([bucket_name, api_key, report_id]):
            print('Error: Missing required environment variables')
            return
    
        try:
            # Get GCS bucket
            bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
    
            # Load state
            state = load_state(bucket, state_key)
            last_run = state.get('last_run_id')
    
            # Start report run
            started = datetime.now(timezone.utc)
            start_report_run(api_key, report_id, timeout)
    
            # Wait for report to be ready
            run_id = find_ready_run(api_key, report_id, started, timeout, max_wait, poll_int)
    
            # Skip if same run as last time
            if last_run and last_run == run_id:
                print(f'Skipping duplicate run: {run_id}')
                return
    
            # Get report data
            rows = get_json_rows(api_key, report_id, run_id, timeout)
    
            # Write to GCS
            key = write_ndjson_gz(bucket, prefix, rows, run_id)
    
            # Update state
            save_state(bucket, state_key, {
                'last_run_id': run_id,
                'last_success_at': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
                'last_s3_key': key,
                'rows_count': len(rows)
            })
    
            print(f'Successfully processed {len(rows)} logs to {key}')
    
        except Exception as e:
            print(f'Error processing logs: {str(e)}')
            raise
    
    def http_request(method, url, api_key, body=None, timeout=30, max_retries=5):
        """Make HTTP request with retry logic."""
        headers = {
            'X-DC-DEVKEY': api_key,
            'Content-Type': 'application/json',
            'User-Agent': USER_AGENT
        }
    
        attempt, backoff = 0, 1.0
    
        while True:
            try:
                response = http.request(
                    method,
                    url,
                    headers=headers,
                    body=body,
                    timeout=timeout
                )
    
                status = response.status
    
                # Retry on server errors
                if 500 <= status <= 599 and attempt < max_retries:
                    attempt += 1
                    time.sleep(backoff)
                    backoff *= 2
                    continue
    
                # Retry on rate limit
                if status == 429 and attempt < max_retries:
                    retry_after = response.headers.get('Retry-After')
                    delay = float(retry_after) if retry_after and retry_after.isdigit() else backoff
                    attempt += 1
                    time.sleep(delay)
                    backoff *= 2
                    continue
    
                if status not in (200, 201):
                    raise RuntimeError(f'HTTP {status}: {response.data[:200]}')
    
                return status, response.headers, response.data
    
            except urllib3.exceptions.HTTPError as e:
                if attempt < max_retries:
                    attempt += 1
                    time.sleep(backoff)
                    backoff *= 2
                    continue
                raise
    
    def start_report_run(api_key, report_id, timeout):
        """Start a new report run."""
        status, _, body = http_request(
            'POST',
            f'{API_BASE}/report/{report_id}/run',
            api_key,
            b'{}',
            timeout
        )
        if status not in (200, 201):
            raise RuntimeError(f'Start run failed: {status} {body[:200]}')
    
    def list_report_history(api_key, status_filter=None, report_type=None, limit=100, timeout=30):
        """List report history."""
        params = {
            'limit': str(limit),
            'offset': '0',
            'sort_by': 'report_start_date',
            'sort_direction': 'DESC'
        }
        if status_filter:
            params['status'] = status_filter
        if report_type:
            params['report_type'] = report_type
    
        query_string = '&'.join([f'{k}={v}' for k, v in params.items()])
        url = f'{API_BASE}/report/history?{query_string}'
    
        status, _, body = http_request('GET', url, api_key, timeout=timeout)
        if status != 200:
            raise RuntimeError(f'History failed: {status} {body[:200]}')
    
        return json.loads(body.decode('utf-8'))
    
    def find_ready_run(api_key, report_id, started_not_before, timeout, max_wait_seconds, poll_interval):
        """Find a ready report run."""
        deadline = time.time() + max_wait_seconds
    
        while time.time() < deadline:
            hist = list_report_history(
                api_key,
                status_filter='READY',
                limit=200,
                timeout=timeout
            ).get('report_history', [])
    
            for item in hist:
                if item.get('report_identifier') != report_id:
                    continue
                if not item.get('report_run_identifier'):
                    continue
    
                try:
                    rsd = datetime.strptime(
                        item.get('report_start_date', ''),
                        '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
                    ).replace(tzinfo=timezone.utc)
                except Exception:
                    rsd = started_not_before
    
                if rsd + timedelta(seconds=60) >= started_not_before:
                    return item['report_run_identifier']
    
            time.sleep(poll_interval)
    
        raise TimeoutError('READY run not found in time')
    
    def get_json_rows(api_key, report_id, run_id, timeout):
        """Get JSON rows from report."""
        status, headers, body = http_request(
            'GET',
            f'{API_BASE}/report/{report_id}/{run_id}/json',
            api_key,
            timeout=timeout
        )
    
        if status != 200:
            raise RuntimeError(f'Get JSON failed: {status} {body[:200]}')
    
        # Check if response is ZIP
        content_type = headers.get('content-type', '').lower()
        if 'application/zip' in content_type or body[:2] == b'PK':
            with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(body)) as zf:
                json_files = [n for n in zf.namelist() if n.lower().endswith('.json')]
                if not json_files:
                    raise RuntimeError('ZIP has no JSON')
                rows = json.loads(zf.read(json_files[0]).decode('utf-8'))
        else:
            rows = json.loads(body.decode('utf-8'))
    
        if not isinstance(rows, list):
            raise RuntimeError('Unexpected JSON format')
    
        return rows
    
    def write_ndjson_gz(bucket, prefix, rows, run_id):
        """Write NDJSON gzipped file to GCS."""
        ts = datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y/%m/%d/%H%M%S')
        key = f'{prefix}/{ts}-digicert-audit-{run_id[:8]}-{uuid.uuid4().hex}.json.gz'
    
        buf = io.BytesIO()
        with gzip.GzipFile(fileobj=buf, mode='wb') as gz:
            for r in rows:
                gz.write((json.dumps(r, separators=(',', ':')) + '\n').encode('utf-8'))
    
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            buf.getvalue(),
            content_type='application/x-ndjson',
            content_encoding='gzip'
        )
    
        return key
    
    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),
                content_type='application/json'
            )
        except Exception as e:
            print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')
    
    • 第二個檔案:requirements.txt:
    functions-framework==3.*
    google-cloud-storage==2.*
    urllib3>=2.0.0
    
  3. 點選「部署」來儲存並部署函式。

  4. 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。

  1. 前往 GCP 主控台的「Cloud Scheduler」
  2. 點選「建立工作」
  3. 請提供下列設定詳細資料:

    設定
    名稱 digicert-audit-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 Pub/Sub 主題 (digicert-audit-trigger)
    郵件內文 {} (空白 JSON 物件)
  4. 點選「建立」

排程頻率選項

  • 根據記錄檔量和延遲時間要求選擇頻率:

    頻率 Cron 運算式 用途
    每 5 分鐘 */5 * * * * 高容量、低延遲
    每 15 分鐘檢查一次 */15 * * * * 普通量
    每小時 0 * * * * 標準 (建議採用)
    每 6 小時 0 */6 * * * 少量、批次處理
    每日 0 0 * * * 歷來資料集合

測試排程器工作

  1. Cloud Scheduler 控制台中找出您的工作。
  2. 按一下「強制執行」即可手動觸發。
  3. 等待幾秒鐘,然後依序前往「Cloud Run」>「Services」(服務) >「digicert-audit-logs-collector」>「Logs」(記錄)
  4. 確認函式是否已順利執行。
  5. 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

  1. 依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」
  2. 按一下「新增動態消息」
  3. 按一下「設定單一動態饋給」
  4. 在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 DigiCert Audit Logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」
  6. 選取「Digicert」做為「記錄類型」
  7. 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
    
  8. 複製這個電子郵件地址,以便在下一步中使用。

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。

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」
  2. 按一下 bucket 名稱。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」
  5. 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」
  6. 按一下 [儲存]

在 Google SecOps 中設定資訊提供,擷取 DigiCert 記錄

  1. 依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」
  2. 按一下「新增動態消息」
  3. 按一下「設定單一動態饋給」
  4. 在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 DigiCert Audit Logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」
  6. 選取「Digicert」做為「記錄類型」
  7. 點選 [下一步]。
  8. 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://digicert-logs/digicert/logs/
      
      • 取代:

        • digicert-logs:您的 GCS bucket 名稱。
        • digicert/logs:儲存記錄的前置字元/資料夾路徑。
    • 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。

    • 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。

  9. 點選 [下一步]。

  10. 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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