Mengumpulkan log audit DigiCert

Versi Parser: 1.0

Didukung di:

Dokumen ini menjelaskan cara menyerap log audit DigiCert ke Google Security Operations menggunakan Google Cloud Storage. DigiCert CertCentral adalah platform pengelolaan siklus proses sertifikat yang menyediakan log audit untuk operasi sertifikat, aktivitas pengguna, dan tindakan administratif.

Sebelum memulai

Pastikan Anda memiliki prasyarat berikut:

  • Instance Google SecOps
  • Project GCP dengan Cloud Storage API yang diaktifkan
  • Izin untuk membuat dan mengelola bucket GCS
  • Izin untuk mengelola kebijakan IAM di bucket GCS
  • Izin untuk membuat layanan Cloud Run, topik Pub/Sub, dan tugas Cloud Scheduler
  • Akses istimewa ke DigiCert CertCentral (kunci API dengan peran Administrator)

Membuat bucket Google Cloud Storage

  1. Buka Konsol Google Cloud.
  2. Pilih project Anda atau buat project baru.
  3. Di menu navigasi, buka Cloud Storage > Buckets.
  4. Klik Create bucket.

  5. Berikan detail konfigurasi berikut:

    Setelan Nilai
    Memberi nama bucket Anda Masukkan nama yang unik secara global (misalnya, digicert-logs)
    Location type Pilih sesuai kebutuhan Anda (Region, Dual-region, Multi-region)
    Location Pilih lokasi (misalnya, us-central1)
    Storage class Standard (direkomendasikan untuk log yang sering diakses)
    Kontrol akses Seragam (direkomendasikan)
    Alat perlindungan Opsional: Mengaktifkan pembuatan versi objek atau kebijakan retensi

  6. Klik Create.

Mengumpulkan kredensial DigiCert API

Mendapatkan kunci API DigiCert

  1. Login ke DigiCert CertCentral.
  2. Buka Account > API Keys.
  3. Klik Buat kunci API.
  4. Berikan detail konfigurasi berikut:
    • Name: Masukkan nama deskriptif (misalnya, Chronicle Integration).
    • Role: Pilih Administrator.
  5. Klik Create.
  6. Salin dan simpan kunci API (X-DC-DEVKEY). Nilai ini tidak akan ditampilkan lagi.

Mendapatkan ID Laporan DigiCert

  1. Di DigiCert CertCentral, buka Reports > Report Library.
  2. Klik Buat Laporan.
  3. Berikan detail konfigurasi berikut:
    • Jenis Laporan: Pilih Log audit.
    • Format: Pilih JSON.
    • Name: Masukkan nama deskriptif (misalnya, Chronicle Audit Logs).
  4. Klik Create.

  5. Salin dan simpan ID Laporan (format UUID).

Membuat akun layanan untuk fungsi Cloud Run

Fungsi Cloud Run memerlukan akun layanan dengan izin untuk menulis ke bucket GCS dan dipanggil oleh Pub/Sub.

Membuat akun layanan

  1. Di Konsol GCP, buka IAM & Admin > Service Accounts.
  2. Klik Create Service Account.
  3. Berikan detail konfigurasi berikut:
    • Service account name: Masukkan digicert-logs-collector-sa.
    • Service account description: Masukkan Service account for Cloud Run function to collect DigiCert audit logs.
  4. Klik Create and Continue.
  5. Di bagian Grant this service account access to project, tambahkan peran berikut:
    1. Klik Pilih peran.
    2. Telusuri dan pilih Storage Object Admin.
    3. Klik + Add another role.
    4. Telusuri dan pilih Cloud Run Invoker.
    5. Klik + Add another role.
    6. Telusuri dan pilih Cloud Functions Invoker.
  6. Klik Lanjutkan.
  7. Klik Done.

Peran ini diperlukan untuk:

  • Storage Object Admin: Menulis log ke bucket GCS dan mengelola state file
  • Cloud Run Invoker: Mengizinkan Pub/Sub memanggil fungsi
  • Cloud Functions Invoker: Mengizinkan pemanggilan fungsi

Memberikan izin IAM di bucket GCS

Beri akun layanan izin tulis di bucket GCS:

  1. Buka Cloud Storage > Buckets.
  2. Klik nama bucket Anda.
  3. Buka tab Izin.
  4. Klik Grant access.
  5. Berikan detail konfigurasi berikut:
    • Tambahkan entitas: Masukkan email akun layanan (misalnya, digicert-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Assign roles: Pilih Storage Object Admin.
  6. Klik Simpan.

Membuat topik Pub/Sub

Buat topik Pub/Sub yang akan dipublikasikan oleh Cloud Scheduler dan di-subscribe oleh fungsi Cloud Run.

  1. Di Konsol GCP, buka Pub/Sub > Topics.
  2. Klik Create topic.
  3. Berikan detail konfigurasi berikut:
    • ID Topik: Masukkan digicert-audit-trigger.
    • Biarkan setelan lainnya sesuai default.
  4. Klik Create.

Membuat fungsi Cloud Run untuk mengumpulkan log

Fungsi Cloud Run dipicu oleh pesan Pub/Sub dari Cloud Scheduler untuk mengambil log dari DigiCert API dan menulisnya ke GCS.

  1. Di Konsol GCP, buka Cloud Run.
  2. Klik Create service.
  3. Pilih Function (gunakan editor inline untuk membuat fungsi).

  4. Di bagian Configure, berikan detail konfigurasi berikut:

    Setelan Nilai
    Nama layanan digicert-audit-logs-collector
    Region Pilih region yang cocok dengan bucket GCS Anda (misalnya, us-central1)
    Runtime Pilih Python 3.12 atau yang lebih baru

  5. Di bagian Trigger (optional):

    1. Klik + Tambahkan pemicu.
    2. Pilih Cloud Pub/Sub.
    3. Di Select a Cloud Pub/Sub topic, pilih topik Pub/Sub (digicert-audit-trigger).
    4. Klik Simpan.

  6. Di bagian Authentication:

    1. Pilih Wajibkan autentikasi.
    2. Periksa Identity and Access Management (IAM).

  7. Scroll ke bawah dan luaskan Containers, Networking, Security.

  8. Buka tab Keamanan:

    • Service account: Pilih akun layanan (digicert-logs-collector-sa).

  9. Buka tab Penampung:

    1. Klik Variables & Secrets.
    2. Klik + Add variable untuk setiap variabel lingkungan:
    Nama Variabel Nilai Contoh
    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. Scroll ke bawah di tab Variables & Secrets ke Requests:

    • Request timeout: Masukkan 900 detik (15 menit).

  11. Buka tab Setelan di Penampung:

    • Di bagian Resources:
      • Memory: Pilih 512 MiB atau lebih tinggi.
      • CPU: Pilih 1.
    • Klik Done.

  12. Scroll ke Execution environment:

    • Pilih Default (direkomendasikan).

  13. Di bagian Revision scaling:

    • Minimum number of instances: Masukkan 0.
    • Maximum number of instances: Masukkan 100 (atau sesuaikan berdasarkan beban yang diharapkan).

  14. Klik Create.

  15. Tunggu hingga layanan dibuat (1-2 menit).

  16. Setelah layanan dibuat, editor kode inline akan otomatis terbuka.

Menambahkan kode fungsi

  1. Masukkan main di Function entry point

  2. Di editor kode inline, buat dua file:

    • File pertama: 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)}')
    • File kedua: requirements.txt:
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Klik Deploy untuk menyimpan dan men-deploy fungsi.

  4. Tunggu hingga deployment selesai (2-3 menit).

Buat tugas Cloud Scheduler

Cloud Scheduler memublikasikan pesan ke topik Pub/Sub secara berkala, sehingga memicu fungsi Cloud Run.

  1. Di Konsol GCP, buka Cloud Scheduler.
  2. Klik Create Job.

  3. Berikan detail konfigurasi berikut:

    Setelan Nilai
    Nama digicert-audit-hourly
    Region Pilih region yang sama dengan fungsi Cloud Run
    Frekuensi 0 * * * * (setiap jam, tepat pada jamnya)
    Zona Waktu Pilih zona waktu (UTC direkomendasikan)
    Jenis target Pub/Sub
    Topik Pilih topik Pub/Sub (digicert-audit-trigger)
    Isi pesan {} (objek JSON kosong)

  4. Klik Create.

Opsi frekuensi jadwal

  • Pilih frekuensi berdasarkan volume log dan persyaratan latensi:

    Frekuensi Ekspresi Cron Kasus Penggunaan
    Setiap 5 menit */5 * * * * Volume tinggi, latensi rendah
    Setiap 15 menit */15 * * * * Volume sedang
    Setiap jam 0 * * * * Standar (direkomendasikan)
    Setiap 6 jam 0 */6 * * * Volume rendah, pemrosesan batch
    Harian 0 0 * * * Pengumpulan data historis

Menguji tugas penjadwal

  1. Di konsol Cloud Scheduler, temukan tugas Anda.
  2. Klik Force run untuk memicu secara manual.
  3. Tunggu beberapa detik, lalu buka Cloud Run > Services > digicert-audit-logs-collector > Logs.
  4. Pastikan fungsi berhasil dieksekusi.
  5. Periksa bucket GCS untuk mengonfirmasi bahwa log telah ditulis.

Mengambil akun layanan Google SecOps

Google SecOps menggunakan akun layanan unik untuk membaca data dari bucket GCS Anda. Anda harus memberi akun layanan ini akses ke bucket Anda.

Mendapatkan email akun layanan

  1. Buka Setelan > Pengelolaan Data > Feed. Jika Anda menggunakan platform khusus SIEM, buka Settings > Feeds.
  2. Klik Tambahkan Feed Berita Baru.
  3. Klik Konfigurasi satu feed.
  4. Di kolom Nama feed, masukkan nama untuk feed (misalnya, DigiCert Audit Logs).
  5. Pilih Google Cloud Storage V2 sebagai Source type.
  6. Pilih Digicert sebagai Log type.

  7. Klik Get Service Account. Email akun layanan yang unik akan ditampilkan, misalnya:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com

  8. Salin alamat email ini untuk digunakan di langkah berikutnya.

Memberikan izin IAM ke akun layanan Google SecOps

Akun layanan Google SecOps memerlukan peran Storage Object Viewer di bucket GCS Anda.

  1. Buka Cloud Storage > Buckets.
  2. Klik nama bucket Anda.
  3. Buka tab Izin.
  4. Klik Grant access.
  5. Berikan detail konfigurasi berikut:
    • Add principals: Tempel email akun layanan Google SecOps.
    • Assign roles: Pilih Storage Object Viewer.

  6. Klik Simpan.

Mengonfigurasi feed di Google SecOps untuk menyerap log DigiCert

  1. Buka Setelan > Pengelolaan Data > Feed. Jika Anda menggunakan platform khusus SIEM, buka Settings > Feeds.
  2. Klik Tambahkan Feed Berita Baru.
  3. Klik Konfigurasi satu feed.
  4. Di kolom Nama feed, masukkan nama untuk feed (misalnya, DigiCert Audit Logs).
  5. Pilih Google Cloud Storage V2 sebagai Source type.
  6. Pilih Digicert sebagai Log type.
  7. Klik Berikutnya.

  8. Tentukan nilai untuk parameter input berikut:

    • Storage bucket URL: Masukkan URI bucket GCS dengan jalur awalan:

      gs://digicert-logs/digicert/logs/

      • Ganti:

        • digicert-logs: Nama bucket GCS Anda.
        • digicert/logs: Jalur awalan/folder tempat log disimpan.

    • Opsi penghapusan sumber: Pilih opsi penghapusan sesuai preferensi Anda:

      • Never: Tidak pernah menghapus file apa pun setelah transfer (direkomendasikan untuk pengujian).
      • Delete transferred files: Menghapus file setelah transfer berhasil.

      • Delete transferred files and empty directories: Menghapus file dan direktori kosong setelah transfer berhasil.

    • Usia File Maksimum: Sertakan file yang diubah dalam jumlah hari terakhir. Defaultnya adalah 180 hari.

    • Namespace aset: Namespace aset.

    • Label penyerapan: Label yang akan diterapkan ke peristiwa dari feed ini.

  9. Klik Berikutnya.

  10. Tinjau konfigurasi feed berita baru Anda di layar Finalize, lalu klik Submit.

Contoh log DigiCert yang didukung

  • Skema audit/aktivitas

    {
  "Account ID": "0000000",
  "Action": "User SSO login",
  "Action taken via": "CertCentral",
  "Activity": "User SSO login #9999999\nLogged through SAML SSO",
  "Adjustment/Ledger ID": "",
  "Date and time (UTC)": "06-Feb-2025 10:28:04",
  "Division/Container ID": "111222",
  "Division/Container name": "Global_Internal_Division",
  "Domain ID": "",
  "Domain name": "",
  "IP address": "192.168.1.100",
  "IP country": "US",
  "Message": "Logged through SAML SSO",
  "Order ID": "",
  "Order request ID": "",
  "Organization ID": "",
  "Organization name": "",
  "Primary organization name": "Example Corp, Inc.",
  "Result": "Successful",
  "Revocation comments": "",
  "User ID": "9999999",
  "User name": "John Doe",
  "Voucher code ID": "",
  "Voucher order ID": ""
}

  • Skema metadata domain

    {
  "Domain ID": "8888888",
  "Domain name": "secure.example.com",
  "Organization ID": "7777777",
  "Organization name": "Example Corp, Inc.",
  "DCV email recipients": "",
  "DCV method": "email",
  "Domain approver email": "",
  "Domain expiration date (UTC)": "18-May-2025 08:36:42"
}

  • Skema peristiwa siklus proses

    {
  "event": "certificate_issued",
  "data": {
    "order_id": 123456789,
    "certificate_id": 987654321
  }
}

Log Perubahan

Melihat Log Perubahan untuk parser ini

Perlu bantuan lain? Dapatkan jawaban dari anggota Komunitas dan profesional Google SecOps.