Raccogliere i log di Digital Shadows SearchLight

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Questo documento spiega come importare i log di Digital Shadows SearchLight in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage. Il parser estrae i dati degli eventi di sicurezza dai log JSON. Inizializza i campi Unified Data Model (UDM), analizza il payload JSON, mappa i campi pertinenti allo schema UDM, estrae entità come email e nome host utilizzando i pattern grok e crea gli oggetti security_result e metadata all'interno dell'evento UDM.

Prima di iniziare

Assicurati di disporre dei seguenti prerequisiti:

  • Un'istanza Google SecOps
  • Un progetto GCP con l'API Cloud Storage abilitata
  • Autorizzazioni per creare e gestire bucket GCS
  • Autorizzazioni per gestire le policy IAM nei bucket GCS
  • Autorizzazioni per creare servizi Cloud Run, argomenti Pub/Sub e job Cloud Scheduler
  • Accesso con privilegi al tenant Digital Shadows SearchLight

Creazione di un bucket Google Cloud Storage

  1. Vai alla console Google Cloud.
  2. Seleziona il tuo progetto o creane uno nuovo.
  3. Nel menu di navigazione, vai a Cloud Storage > Bucket.
  4. Fai clic su Crea bucket.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Assegna un nome al bucket Inserisci un nome univoco globale (ad esempio digital-shadows-logs).
    Tipo di località Scegli in base alle tue esigenze (regione singola, doppia regione, più regioni)
    Località Seleziona la posizione (ad esempio, us-central1).
    Classe di archiviazione Standard (consigliato per i log a cui si accede di frequente)
    Controllo dell'accesso Uniforme (consigliato)
    Strumenti di protezione (Facoltativo) Attiva il controllo delle versioni degli oggetti o la policy di conservazione
  6. Fai clic su Crea.

Raccogliere le credenziali dell'API Digital Shadows SearchLight

  1. Accedi al portale Digital Shadows SearchLight.
  2. Vai a Impostazioni > Credenziali API.
  3. Crea un nuovo client API o una nuova coppia di chiavi.
  4. Copia e salva in una posizione sicura i seguenti dettagli:

    • Chiave API: la tua chiave API di 6 caratteri
    • API secret: il tuo API secret di 32 caratteri
    • ID account: il tuo ID account (obbligatorio per la maggior parte dei tenant)
    • URL di base dell'API: https://api.searchlight.app/v1 o https://portal-digitalshadows.com/api/v1

Crea un service account per la funzione Cloud Run

La funzione Cloud Run richiede un service account con autorizzazioni per scrivere nel bucket GCS.

Crea service account

  1. Nella console Google Cloud, vai a IAM e amministrazione > Service Accounts.
  2. Fai clic su Crea service account.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Nome del service account: inserisci digital-shadows-collector-sa.
    • Descrizione service account: inserisci Service account for Cloud Run function to collect Digital Shadows SearchLight logs.
  4. Fai clic su Crea e continua.
  5. Nella sezione Concedi a questo service account l'accesso al progetto:
    1. Fai clic su Seleziona un ruolo.
    2. Cerca e seleziona Amministratore oggetti di archiviazione.
    3. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    4. Cerca e seleziona Cloud Run Invoker.
    5. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    6. Cerca e seleziona Invoker di Cloud Functions.
  6. Fai clic su Continua.
  7. Fai clic su Fine.

Concedi autorizzazioni IAM sul bucket GCS

Concedi al service account le autorizzazioni di scrittura sul bucket GCS:

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket.
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: inserisci l'email del service account (ad es. digital-shadows-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Assegna i ruoli: seleziona Storage Object Admin.
  6. Fai clic su Salva.

Crea argomento Pub/Sub

Crea un argomento Pub/Sub a cui Cloud Scheduler pubblicherà e a cui la funzione Cloud Run si iscriverà.

  1. Nella console GCP, vai a Pub/Sub > Argomenti.
  2. Fai clic su Crea argomento.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • ID argomento: inserisci digital-shadows-trigger.
    • Lascia le altre impostazioni sui valori predefiniti.
  4. Fai clic su Crea.

Crea una funzione Cloud Run per raccogliere i log

La funzione Cloud Run viene attivata dai messaggi Pub/Sub di Cloud Scheduler per recuperare i log dall'API Digital Shadows SearchLight e li scrive in GCS.

  1. Nella console GCP, vai a Cloud Run.
  2. Fai clic su Crea servizio.
  3. Seleziona Funzione (usa un editor in linea per creare una funzione).
  4. Nella sezione Configura, fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome servizio digital-shadows-collector
    Regione Seleziona la regione corrispondente al tuo bucket GCS (ad esempio us-central1)
    Runtime Seleziona Python 3.12 o versioni successive
  5. Nella sezione Trigger (facoltativo):

    1. Fai clic su + Aggiungi trigger.
    2. Seleziona Cloud Pub/Sub.
    3. In Seleziona un argomento Cloud Pub/Sub, scegli l'argomento (digital-shadows-trigger).
    4. Fai clic su Salva.
  6. Nella sezione Autenticazione:

    1. Seleziona Richiedi autenticazione.
    2. Controlla Identity and Access Management (IAM).
  7. Scorri verso il basso ed espandi Container, networking, sicurezza.

  8. Vai alla scheda Sicurezza:

    • Service account: seleziona il service account (digital-shadows-collector-sa).
  9. Vai alla scheda Container:

    1. Fai clic su Variabili e secret.
    2. Fai clic su + Aggiungi variabile per ogni variabile di ambiente:
    Nome variabile Valore di esempio
    GCS_BUCKET digital-shadows-logs
    GCS_PREFIX digital-shadows-searchlight
    STATE_KEY digital-shadows-searchlight/state.json
    DS_API_KEY your-6-character-api-key
    DS_API_SECRET your-32-character-api-secret
    API_BASE https://api.searchlight.app/v1
    DS_ACCOUNT_ID your-account-id
    PAGE_SIZE 100
    MAX_PAGES 10
  10. Scorri verso il basso nella scheda Variabili e secret fino a Richieste:

    • Timeout richiesta: inserisci 600 secondi (10 minuti).
  11. Vai alla scheda Impostazioni in Container:

    • Nella sezione Risorse:
      • Memoria: seleziona 512 MiB o un valore superiore.
      • CPU: seleziona 1.
    • Fai clic su Fine.
  12. Scorri fino a Ambiente di esecuzione:

    • Seleziona Predefinito (opzione consigliata).
  13. Nella sezione Scalabilità della revisione:

    • Numero minimo di istanze: inserisci 0.
    • Numero massimo di istanze: inserisci 100 (o modifica in base al carico previsto).
  14. Fai clic su Crea.

  15. Attendi la creazione del servizio (1-2 minuti).

  16. Dopo aver creato il servizio, si apre automaticamente l'editor di codice incorporato.

Aggiungi codice per la funzione

  1. Inserisci main in Entry point della funzione
  2. Nell'editor di codice incorporato, crea due file:

    • Primo file: main.py:
    import functions_framework
    from google.cloud import storage
    import json
    import os
    import base64
    import logging
    import time
    from datetime import datetime, timedelta, timezone
    from urllib.parse import urlencode
    import urllib3
    
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.INFO)
    
    HTTP = urllib3.PoolManager(retries=False)
    
    storage_client = storage.Client()
    
    def _basic_auth_header(key: str, secret: str) -> str:
        token = base64.b64encode(f"{key}:{secret}".encode("utf-8")).decode("utf-8")
        return f"Basic {token}"
    
    def _load_state(bucket, key, default_days=30) -> str:
        """Return ISO8601 checkpoint (UTC)."""
        try:
            blob = bucket.blob(key)
            if blob.exists():
                state_data = blob.download_as_text()
                state = json.loads(state_data)
                ts = state.get("last_timestamp")
                if ts:
                    return ts
        except Exception as e:
            logger.warning(f"State read error: {e}")
        return (datetime.now(timezone.utc) - timedelta(days=default_days)).isoformat()
    
    def _save_state(bucket, key, ts: str) -> None:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps({"last_timestamp": ts}),
            content_type="application/json"
        )
    
    def _get_json(url: str, headers: dict, params: dict, backoff_s=2, max_retries=3) -> dict:
        qs = f"?{urlencode(params)}" if params else ""
        for attempt in range(max_retries):
            r = HTTP.request("GET", f"{url}{qs}", headers=headers)
            if r.status == 200:
                return json.loads(r.data.decode("utf-8"))
            if r.status in (429, 500, 502, 503, 504):
                wait = backoff_s * (2 ** attempt)
                logger.warning(f"HTTP {r.status} from DS API, retrying in {wait}s")
                time.sleep(wait)
                continue
            raise RuntimeError(f"DS API error {r.status}: {r.data[:200]}")
        raise RuntimeError("Exceeded retry budget for DS API")
    
    def _collect(api_base, headers, path, since_ts, account_id, page_size, max_pages, time_param):
        items = []
        for page in range(max_pages):
            params = {
                "limit": page_size,
                "offset": page * page_size,
                time_param: since_ts,
            }
            if account_id:
                params["account-id"] = account_id
            data = _get_json(f"{api_base}/{path}", headers, params)
            batch = data.get("items") or data.get("data") or []
            if not batch:
                break
            items.extend(batch)
            if len(batch) < page_size:
                break
        return items
    
    @functions_framework.cloud_event
    def main(cloud_event):
        """
        Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Digital Shadows SearchLight API and write to GCS.
    
        Args:
            cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
        """
    
        bucket_name = os.environ["GCS_BUCKET"]
        api_key = os.environ["DS_API_KEY"]
        api_secret = os.environ["DS_API_SECRET"]
    
        prefix = os.environ.get("GCS_PREFIX", "digital-shadows-searchlight")
        state_key = os.environ.get("STATE_KEY", "digital-shadows-searchlight/state.json")
        api_base = os.environ.get("API_BASE", "https://api.searchlight.app/v1")
        account_id = os.environ.get("DS_ACCOUNT_ID", "")
        page_size = int(os.environ.get("PAGE_SIZE", "100"))
        max_pages = int(os.environ.get("MAX_PAGES", "10"))
    
        try:
            bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
    
            last_ts = _load_state(bucket, state_key)
            logger.info(f"Checkpoint: {last_ts}")
    
            headers = {
                "Authorization": _basic_auth_header(api_key, api_secret),
                "Accept": "application/json",
                "User-Agent": "Chronicle-DigitalShadows-GCS/1.0",
            }
    
            records = []
    
            incidents = _collect(
                api_base, headers, "incidents", last_ts, account_id,
                page_size, max_pages, time_param="published-after"
            )
            for incident in incidents:
                incident['_source_type'] = 'incident'
            records.extend(incidents)
    
            intel_incidents = _collect(
                api_base, headers, "intel-incidents", last_ts, account_id,
                page_size, max_pages, time_param="published-after"
            )
            for intel in intel_incidents:
                intel['_source_type'] = 'intelligence_incident'
            records.extend(intel_incidents)
    
            indicators = _collect(
                api_base, headers, "indicators", last_ts, account_id,
                page_size, max_pages, time_param="lastUpdated-after"
            )
            for indicator in indicators:
                indicator['_source_type'] = 'ioc'
            records.extend(indicators)
    
            if records:
                newest = max(
                    (r.get("updated") or r.get("raised") or r.get("lastUpdated") or last_ts)
                    for r in records
                )
    
                key = f"{prefix}/digital_shadows_{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
                body = "\n".join(json.dumps(r, separators=(",", ":")) for r in records)
    
                blob = bucket.blob(key)
                blob.upload_from_string(body, content_type="application/x-ndjson")
    
                _save_state(bucket, state_key, newest)
                msg = f"Wrote {len(records)} records to gs://{bucket_name}/{key}"
            else:
                msg = "No new records"
    
            logger.info(msg)
            print(msg)
    
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error processing logs: {str(e)}")
            raise
    
    • Secondo file: requirements.txt::
    functions-framework==3.*
    google-cloud-storage==2.*
    urllib3>=2.0.0
    
  3. Fai clic su Esegui il deployment per salvare la funzione ed eseguirne il deployment.

  4. Attendi il completamento del deployment (2-3 minuti).

Crea job Cloud Scheduler

Cloud Scheduler pubblica messaggi nell'argomento Pub/Sub a intervalli regolari, attivando la funzione Cloud Run.

  1. Nella console di GCP, vai a Cloud Scheduler.
  2. Fai clic su Crea job.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome digital-shadows-collector-hourly
    Regione Seleziona la stessa regione della funzione Cloud Run
    Frequenza 0 * * * * (ogni ora, all'ora)
    Fuso orario Seleziona il fuso orario (UTC consigliato)
    Tipo di target Pub/Sub
    Argomento Seleziona l'argomento (digital-shadows-trigger)
    Corpo del messaggio {} (oggetto JSON vuoto)
  4. Fai clic su Crea.

Opzioni di frequenza di pianificazione

  • Scegli la frequenza in base al volume dei log e ai requisiti di latenza:

    Frequenza Espressione cron Caso d'uso
    Ogni 5 minuti */5 * * * * Volume elevato, bassa latenza
    Ogni 15 minuti */15 * * * * Volume medio
    Ogni ora 0 * * * * Standard (consigliato)
    Ogni 6 ore 0 */6 * * * Volume basso, elaborazione batch
    Ogni giorno 0 0 * * * Raccolta dei dati storici

Testa il job di pianificazione

  1. Nella console Cloud Scheduler, trova il job.
  2. Fai clic su Forza esecuzione per attivare manualmente.
  3. Attendi qualche secondo e vai a Cloud Run > Servizi > digital-shadows-collector > Log.
  4. Verifica che la funzione sia stata eseguita correttamente.
  5. Controlla il bucket GCS per verificare che i log siano stati scritti.

Recuperare il service account Google SecOps

Google SecOps utilizza un service account univoco per leggere i dati dal tuo bucket GCS. Devi concedere a questo service account l'accesso al tuo bucket.

Recuperare l'email del service account

  1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
  2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed.
  3. Fai clic su Configura un singolo feed.
  4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio, Digital Shadows SearchLight logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
  6. Seleziona Digital Shadows SearchLight come Tipo di log.
  7. Fai clic su Ottieni service account. Verrà visualizzata un'email univoca del service account, ad esempio:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  8. Copia questo indirizzo email per utilizzarlo nel passaggio successivo.

Concedi le autorizzazioni IAM al service account Google SecOps

Il service account Google SecOps deve avere il ruolo Visualizzatore oggetti Storage nel bucket GCS.

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket.
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: incolla l'email del service account Google SecOps.
    • Assegna i ruoli: seleziona Visualizzatore oggetti Storage.
  6. Fai clic su Salva.

Configura un feed in Google SecOps per importare i log di Digital Shadows SearchLight

  1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
  2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed.
  3. Fai clic su Configura un singolo feed.
  4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio, Digital Shadows SearchLight logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
  6. Seleziona Digital Shadows SearchLight come Tipo di log.
  7. Fai clic su Avanti.
  8. Specifica i valori per i seguenti parametri di input:

    • URL del bucket di archiviazione: inserisci l'URI del bucket GCS con il percorso del prefisso:

      gs://digital-shadows-logs/digital-shadows-searchlight/
      
      • Sostituisci:

        • digital-shadows-logs: il nome del bucket GCS.
        • digital-shadows-searchlight: (Facoltativo) prefisso/percorso della cartella in cui vengono archiviati i log (lascia vuoto per la radice).
      • Esempi:

        • Bucket radice: gs://company-logs/
        • Con prefisso: gs://company-logs/digital-shadows-searchlight/
        • Con sottocartella: gs://company-logs/vendor/application/
    • Opzione di eliminazione dell'origine: seleziona l'opzione di eliminazione in base alle tue preferenze:

      • Mai: non elimina mai i file dopo i trasferimenti (opzione consigliata per i test).
      • Elimina file trasferiti: elimina i file dopo il trasferimento riuscito.
      • Elimina file trasferiti e directory vuote: elimina i file e le directory vuote dopo il trasferimento riuscito.

    • Età massima del file: includi i file modificati nell'ultimo numero di giorni. Il valore predefinito è 180 giorni.

    • Spazio dei nomi dell'asset: lo spazio dei nomi dell'asset.

    • Etichette di importazione: l'etichetta da applicare agli eventi di questo feed.

  9. Fai clic su Avanti.

  10. Controlla la nuova configurazione del feed nella schermata Finalizza e poi fai clic su Invia.

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