DomainTools Iris Investigate 결과 수집

다음에서 지원:

Google secops SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 DomainTools Iris Investigate 결과를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다. 파서는 DomainTools의 Iris API에서 가져온 원시 JSON 데이터를 Google SecOps의 통합 데이터 모델 (UDM)을 준수하는 구조화된 형식으로 변환합니다. 도메인 세부정보, 연락처 정보, 보안 위험, SSL 인증서, 기타 관련 속성과 관련된 정보를 추출하여 일관된 분석 및 위협 인텔리전스를 위해 해당 UDM 필드에 매핑합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

Google SecOps 인스턴스
DomainTools 엔터프라이즈 계정에 대한 권한 있는 액세스 (Iris Investigate에 대한 API 액세스)
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

DomainTools API 키 및 엔드포인트 가져오기

DomainTools API 대시보드에 로그인합니다 (API 소유자 계정만 API 키를 재설정할 수 있음).
내 계정 섹션의 계정 요약 탭에 있는 API 대시보드 보기 링크를 선택합니다.
API 사용자 이름 섹션으로 이동하여 사용자 이름을 확인합니다.
동일한 탭에서 API 키를 찾습니다.
키를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다. 새 키가 필요한 경우 API 키 재설정을 선택합니다.

참고: 새 키를 만들면 기존 키가 즉시 삭제됩니다. 이 작업은 실행취소할 수 없습니다.
Iris Investigate 엔드포인트 https://api.domaintools.com/v1/iris-investigate/을 참고하세요.

Google Cloud Storage 버킷 만들기

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

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: `domaintools-iris`)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

만들기를 클릭합니다.

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

GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 서비스 계정 이름: domaintools-iris-collector-sa을 입력합니다.
- 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect DomainTools Iris Investigate logs을 입력합니다.
만들고 계속하기를 클릭합니다.
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.
계속을 클릭합니다.
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.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: domaintools-iris-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

게시/구독 주제 만들기

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

GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
주제 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주제 ID: domaintools-iris-trigger를 입력합니다.
- 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 DomainTools Iris Investigate API에서 로그를 가져오고 이를 GCS에 씁니다.

GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
서비스 만들기를 클릭합니다.
함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).
구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정 값

서비스 이름 domaintools-iris-collector

리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).

런타임 Python 3.12 이상 선택
트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.
1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 Pub/Sub 주제 (domaintools-iris-trigger)를 선택합니다.
4. 저장을 클릭합니다.
인증 섹션에서 다음을 구성합니다.
1. 인증 필요를 선택합니다.
2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 인증을 자동으로 처리합니다.
아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.
보안 탭으로 이동합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 (domaintools-iris-collector-sa)을 선택합니다.

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

컨테이너 탭으로 이동합니다.

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

변수 이름	예시 값	설명
`GCS_BUCKET`	`domaintools-iris`	데이터가 저장될 GCS 버킷 이름입니다.
`GCS_PREFIX`	`domaintools/iris/`	객체의 선택적 GCS 접두사 (하위 폴더)입니다.
`STATE_KEY`	`domaintools/iris/state.json`	선택적 상태/체크포인트 파일 키입니다.
`DT_API_KEY`	`DT-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX`	DomainTools API 키입니다.
`USE_MODE`	`HASH`	사용할 모드(`HASH`, `DOMAINS`, `QUERY`)를 선택합니다(한 번에 하나만 활성화됨).
`SEARCH_HASHES`	`hash1;hash2;hash3`	`USE_MODE=HASH`인 경우 필수입니다. Iris UI에서 저장된 검색 해시의 세미콜론으로 구분된 목록입니다.
`DOMAINS`	`example.com;domaintools.com`	`USE_MODE=DOMAINS`인 경우 필수입니다. 세미콜론으로 구분된 도메인 목록입니다.
`QUERY_LIST`	`ip=1.1.1.1;ip=8.8.8.8;domain=example.org`	`USE_MODE=QUERY`인 경우 필수입니다. 세미콜론으로 구분된 쿼리 문자열 목록 (`k=v&k2=v2`)입니다.
`PAGE_SIZE`	`500`	페이지당 행 수 (기본값 500)입니다.
`MAX_PAGES`	`20`	요청당 최대 페이지 수입니다.

변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간: 900초 (15분)를 입력합니다.
설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
  - 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
  - CPU: 1을 선택합니다.
버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
- 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).
만들기를 클릭합니다.
서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).
서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

함수 진입점에 main을 입력합니다.

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 urllib.parse
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
import time
from datetime import datetime, timezone

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

# Environment variables
GCS_BUCKET = os.environ.get("GCS_BUCKET", "").strip()
GCS_PREFIX = os.environ.get("GCS_PREFIX", "domaintools/iris/").strip()
STATE_KEY = os.environ.get("STATE_KEY", "domaintools/iris/state.json").strip()
DT_API_KEY = os.environ.get("DT_API_KEY", "").strip()
USE_MODE = os.environ.get("USE_MODE", "HASH").strip().upper()
SEARCH_HASHES = [h.strip() for h in os.environ.get("SEARCH_HASHES", "").split(";") if h.strip()]
DOMAINS = [d.strip() for d in os.environ.get("DOMAINS", "").split(";") if d.strip()]
QUERY_LIST = [q.strip() for q in os.environ.get("QUERY_LIST", "").split(";") if q.strip()]
PAGE_SIZE = int(os.environ.get("PAGE_SIZE", "500"))
MAX_PAGES = int(os.environ.get("MAX_PAGES", "20"))
USE_NEXT = os.environ.get("USE_NEXT", "true").lower() == "true"
HTTP_TIMEOUT = int(os.environ.get("HTTP_TIMEOUT", "60"))
RETRIES = int(os.environ.get("HTTP_RETRIES", "2"))

BASE_URL = "https://api.domaintools.com/v1/iris-investigate/"
HDRS = {
    "X-Api-Key": DT_API_KEY,
    "Accept": "application/json",
}

def _http_post(url: str, body: dict) -> dict:
    """Make HTTP POST request with form-encoded body."""
    req = Request(url, method="POST")
    for k, v in HDRS.items():
        req.add_header(k, v)
    req.add_header("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")

    encoded_body = urllib.parse.urlencode(body, doseq=True).encode('utf-8')

    attempt = 0
    while True:
        try:
            with urlopen(req, data=encoded_body, timeout=HTTP_TIMEOUT) as r:
                return json.loads(r.read().decode("utf-8"))
        except HTTPError as e:
            if e.code in (429, 500, 502, 503, 504) and attempt < RETRIES:
                delay = int(e.headers.get("Retry-After", "2"))
                time.sleep(max(1, delay))
                attempt += 1
                continue
            raise

def _write_page(bucket, obj: dict, label: str, page: int) -> str:
    ts = time.strftime("%Y/%m/%d/%H%M%S", time.gmtime())
    key = f"{GCS_PREFIX.rstrip('/')}/{ts}-{label}-p{page:05d}.json"
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(
        json.dumps(obj, separators=(",", ":")),
        content_type="application/json"
    )
    return key

def _first_page_params() -> dict:
    params = {"page_size": str(PAGE_SIZE)}
    if USE_NEXT:
        params["next"] = "true"
    return params

def _paginate(bucket, label: str, params: dict) -> tuple:
    pages = 0
    total = 0

    while pages < MAX_PAGES:
        data = _http_post(BASE_URL, params)
        _write_page(bucket, data, label, pages)
        resp = data.get("response") or {}
        results = resp.get("results") or []
        total += len(results)
        pages += 1

        next_url = resp.get("next") if isinstance(resp, dict) else None
        if next_url:
            parsed = urllib.parse.urlparse(next_url)
            params = dict(urllib.parse.parse_qsl(parsed.query))
            continue

        if resp.get("has_more_results") and resp.get("position"):
            base = _first_page_params()
            base.pop("next", None)
            base["position"] = resp["position"]
            params = base
            continue
        break
    return pages, total

def run_hashes(bucket, hashes: list) -> dict:
    agg_pages = agg_results = 0
    for h in hashes:
        params = _first_page_params()
        params["search_hash"] = h
        p, r = _paginate(bucket, f"hash-{h}", params)
        agg_pages += p
        agg_results += r
    return {"pages": agg_pages, "results": agg_results}

def run_domains(bucket, domains: list) -> dict:
    agg_pages = agg_results = 0
    for d in domains:
        params = _first_page_params()
        params["domain"] = d
        p, r = _paginate(bucket, f"domain-{d}", params)
        agg_pages += p
        agg_results += r
    return {"pages": agg_pages, "results": agg_results}

def run_queries(bucket, queries: list) -> dict:
    agg_pages = agg_results = 0
    for q in queries:
        base = _first_page_params()
        for k, v in urllib.parse.parse_qsl(q, keep_blank_values=True):
            base.setdefault(k, v)
        p, r = _paginate(bucket, f"query-{q.replace('=', '-')}", base)
        agg_pages += p
        agg_results += r
    return {"pages": agg_pages, "results": agg_results}

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch DomainTools Iris Investigate results and write to GCS.

    Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
    """

    if not GCS_BUCKET:
        print("Error: GCS_BUCKET environment variable not set")
        return

    try:
        bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

        if USE_MODE == "HASH" and SEARCH_HASHES:
            res = run_hashes(bucket, SEARCH_HASHES)
        elif USE_MODE == "DOMAINS" and DOMAINS:
            res = run_domains(bucket, DOMAINS)
        elif USE_MODE == "QUERY" and QUERY_LIST:
            res = run_queries(bucket, QUERY_LIST)
        else:
            raise ValueError(
                "Invalid USE_MODE or missing parameters. Set USE_MODE to HASH | DOMAINS | QUERY "
                "and provide SEARCH_HASHES | DOMAINS | QUERY_LIST accordingly."
            )

        print(f"Successfully processed: {json.dumps({'ok': True, 'mode': USE_MODE, **res})}")

    except Exception as e:
        print(f"Error processing DomainTools Iris data: {str(e)}")
        raise

두 번째 파일: requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*

배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
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.

GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
작업 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
이름	`domaintools-iris-1h`
리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
주파수	`0 * * * *` (매시간 정각)
시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
타겟 유형	Pub/Sub
주제	Pub/Sub 주제 (`domaintools-iris-trigger`)를 선택합니다.
메일 본문	`{}` (빈 JSON 객체)

만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도	크론 표현식	사용 사례
5분마다	`/5 * * *`	대용량, 저지연
15분마다	`/15 * * *`	검색량 보통
1시간마다	`0 * * * *`	일반(권장)
6시간마다	`0 /6 * *`	양이 적은 일괄 처리
매일	`0 0 * * *`	이전 데이터 수집

통합 테스트

Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
몇 초 동안 기다립니다.
Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
함수 이름 (domaintools-iris-collector)을 클릭합니다.
로그 탭을 클릭합니다.
함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음을 확인하세요.
```
Successfully processed: {"ok": true, "mode": "HASH", "pages": X, "results": Y}
```
Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
접두사 폴더 (domaintools/iris/)로 이동합니다.
새 .json 파일이 현재 타임스탬프로 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되면 다음 단계를 따르세요.

HTTP 401: 환경 변수에서 DomainTools API 사용자 인증 정보 확인
HTTP 403: 계정에 Iris Investigate API에 필요한 권한이 있는지 확인
HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
환경 변수 누락: 필수 변수가 모두 설정되었는지 확인
잘못된 USE_MODE: USE_MODE가 HASH, DOMAINS 또는 QUERY로 설정되어 있고 해당 매개변수가 제공되었는지 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

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: DomainTools Iris Investigate).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 DomainTools Threat Intelligence를 선택합니다.
서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
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.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
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.

DomainTools Iris Investigate 결과를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: DomainTools Iris Investigate).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 DomainTools Threat Intelligence를 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.
- 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
```
gs://domaintools-iris/domaintools/iris/
```
  - 다음과 같이 바꿉니다.
    - domaintools-iris: GCS 버킷 이름입니다.
    - domaintools/iris/: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
  - 예:
    - 루트 버킷: gs://domaintools-iris/
    - 접두사 사용: gs://domaintools-iris/domaintools/iris/
  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: domaintools.threat_intel
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	로직
활성	principal.domain.status	원시 로그의 활성 필드에서 직접 매핑됩니다.
additional_whois_email.[].value	about.labels.additional_whois_email	additional_whois_email 배열에서 추출되어 about 객체에 라벨로 추가됩니다.
adsense.value	about.labels.adsense	adsense.value에서 추출되어 about 객체에 라벨로 추가됩니다.
admin_contact.city.value	principal.domain.admin.office_address.city	원시 로그의 admin_contact.city.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
admin_contact.country.value	principal.domain.admin.office_address.country_or_region	원시 로그의 admin_contact.country.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
admin_contact.email.[].value	principal.domain.admin.email_addresses	admin_contact.email 배열에서 추출되어 email_addresses 필드에 추가됩니다.
admin_contact.fax.value	principal.domain.admin.attribute.labels.fax	admin_contact.fax.value에서 추출되어 admin 속성에 키 'fax'가 있는 라벨로 추가됩니다.
admin_contact.name.value	principal.domain.admin.user_display_name	원시 로그의 admin_contact.name.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
admin_contact.org.value	principal.domain.admin.company_name	원시 로그의 admin_contact.org.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
admin_contact.phone.value	principal.domain.admin.phone_numbers	원시 로그의 admin_contact.phone.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
admin_contact.postal.value	principal.domain.admin.attribute.labels.postal	admin_contact.postal.value에서 추출되어 관리자 속성에 'postal' 키가 있는 라벨로 추가됩니다.
admin_contact.state.value	principal.domain.admin.office_address.state	원시 로그의 admin_contact.state.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
admin_contact.street.value	principal.domain.admin.office_address.name	원시 로그의 admin_contact.street.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
알렉사	about.labels.alexa	원시 로그의 alexa 필드에서 직접 매핑되고 about 객체에 라벨로 추가됩니다.
baidu_codes.[].value	about.labels.baidu_codes	baidu_codes 배열에서 추출되어 about 객체에 라벨로 추가됩니다.
billing_contact.city.value	principal.domain.billing.office_address.city	원시 로그의 billing_contact.city.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
billing_contact.country.value	principal.domain.billing.office_address.country_or_region	원시 로그의 billing_contact.country.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
billing_contact.email.[].value	principal.domain.billing.email_addresses	billing_contact.email 배열에서 추출되어 email_addresses 필드에 추가되었습니다.
billing_contact.fax.value	principal.domain.billing.attribute.labels.fax	billing_contact.fax.value에서 추출되어 청구 속성에 키 'fax'가 있는 라벨로 추가되었습니다.
billing_contact.name.value	principal.domain.billing.user_display_name	원시 로그의 billing_contact.name.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
billing_contact.org.value	principal.domain.billing.company_name	원시 로그의 billing_contact.org.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
billing_contact.phone.value	principal.domain.billing.phone_numbers	원시 로그의 billing_contact.phone.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
billing_contact.postal.value	principal.domain.billing.attribute.labels.postal	billing_contact.postal.value에서 추출되어 결제 속성에 키가 'postal'인 라벨로 추가됩니다.
billing_contact.state.value	principal.domain.billing.office_address.state	원시 로그의 billing_contact.state.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
billing_contact.street.value	principal.domain.billing.office_address.name	원시 로그의 billing_contact.street.value 필드에서 직접 매핑됩니다.
create_date.value	principal.domain.creation_time	원시 로그의 create_date.value 필드에서 타임스탬프 형식으로 변환되었습니다.
data_updated_timestamp	principal.domain.audit_update_time	원시 로그의 data_updated_timestamp 필드에서 타임스탬프 형식으로 변환되었습니다.
도메인	principal.hostname	원시 로그의 도메인 필드에서 직접 매핑됩니다.
domain_risk.components.[].evidence	security_result.detection_fields.evidence	domain_risk.components.[].evidence 배열에서 추출되어 security_result 객체에 'evidence' 키가 있는 감지 필드로 추가되었습니다.
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domain_risk.components.[].risk_score	security_result.risk_score	원시 로그의 domain_risk.components.[].risk_score 필드에서 직접 매핑됩니다.
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yandex_codes.[].value	about.labels.yandex_codes	yandex_codes 배열에서 추출되어 about 객체에 라벨로 추가됩니다.
edr.client.hostname		도메인 필드의 값으로 설정됩니다.
edr.client.ip_addresses		ip 배열의 첫 번째 요소 값(구체적으로 ip.[0].address.value)으로 설정됩니다.
edr.raw_event_name		principal.hostname이 있는 경우 'STATUS_UPDATE'로 설정하고, 그렇지 않으면 'GENERIC_EVENT'로 설정합니다.
metadata.event_timestamp		원시 로그의 최상위 create_time 필드에서 복사됩니다.
metadata.event_type		principal.hostname이 있는 경우 'STATUS_UPDATE'로 설정하고, 그렇지 않으면 'GENERIC_EVENT'로 설정합니다.
metadata.log_type		'DOMAINTOOLS_THREATINTEL'로 설정합니다.
metadata.product_name		'DOMAINTOOLS'로 설정합니다.
metadata.vendor_name		'DOMAINTOOLS'로 설정합니다.

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