איסוף יומנים של התראות Intel 471 Watcher

נתמך ב:

Google SecOps SIEM

במאמר הזה מוסבר איך להטמיע יומנים של התראות Intel 471 Watcher ב-Google Security Operations באמצעות Google Cloud Storage V2.

‫Intel 471 היא חברה למודיעין איומי סייבר שמספקת מודיעין על יריבים ותוכנות זדוניות שמקורו בכלכלה המחתרתית. התראות Watcher הן התראות שנוצרות על ידי פלטפורמת Titan של Intel 471 כשמזוהה תוכן חדש שתואם לקריטריונים של Watcher שהוגדרו על ידי הלקוח. כך אפשר לקבל בזמן אמת מידע על איומים רלוונטיים כמו פעילות של שחקנים, פוסטים בפורומים ומידע על תוכנות זדוניות.

לפני שמתחילים

ודאו שאתם עומדים בדרישות המוקדמות הבאות:

• מכונה של Google SecOps
• פרויקט ב-GCP עם Cloud Storage API מופעל
• הרשאות ליצירה ולניהול של קטגוריות ב-GCS
• הרשאות לניהול מדיניות IAM בקטגוריות GCS
• הרשאות ליצירת שירותי Cloud Run, נושאי Pub/Sub ומשימות Cloud Scheduler
• מינוי פעיל ל-Intel 471 Titan עם גישה ל-API
• גישה מיוחדת לפורטל Intel 471 Titan

יצירת קטגוריה של Google Cloud Storage

1. נכנסים למסוף Google Cloud.
2. בוחרים פרויקט או יוצרים פרויקט חדש.
3. בתפריט הניווט, עוברים אל Cloud Storage > Buckets.
4. לוחצים על Create bucket.

5. ממלאים את פרטי ההגדרה הבאים:

   הגדרה	ערך
   Name your bucket (שם הקטגוריה)	מזינים שם ייחודי גלובלית (לדוגמה, intel471-watcher-alerts-logs)
   סוג המיקום	בוחרים לפי הצרכים (אזור, שני אזורים, מספר אזורים)
   Location	בוחרים את המיקום (לדוגמה, us-central1).
   סוג האחסון (storage class)	רגיל (מומלץ ליומנים שמתבצעת אליהם גישה לעיתים קרובות)
   בקרת גישה	אחיד (מומלץ)
   כלים להגנה	אופציונלי: הפעלת ניהול גרסאות של אובייקטים או מדיניות שמירת נתונים

6. לוחצים על יצירה.

איסוף פרטי הכניסה ל-Intel 471 Titan API

קבלת פרטי כניסה ל-API

1. נכנסים לפורטל Intel 471 Titan.
2. לוחצים על סמל פרופיל המשתמש בפינה השמאלית העליונה.
3. עוברים לקטע API.
4. מעתיקים ושומרים את מפתח ה-API שמוצג בדף.
5. רושמים את כתובת האימייל שמשויכת לחשבון Intel 471 (האימייל שבו השתמשתם כדי להיכנס).

הערה: Titan API משתמש באימות בסיסי של HTTP, שבו שם המשתמש הוא כתובת האימייל הרשומה והסיסמה היא מפתח ה-API.

אימות ההרשאות

כדי לוודא שיש לחשבון את ההרשאות הנדרשות:

1. נכנסים לפורטל Intel 471 Titan.
2. בתפריט הניווט, עוברים אל צופים.
3. אם אתם יכולים לראות את ההגדרות וההתראות הקיימות של Watcher, יש לכם את ההרשאות הנדרשות.
4. אם אתם לא רואים את הקטע הזה, פנו לאדמין של Intel 471 כדי לקבל גישה ל-API והרשאות צפייה.

בדיקת הגישה ל-API

• לפני שממשיכים בשילוב, חשוב לבדוק את פרטי הכניסה:

  # Replace with your actual credentials
  INTEL471_EMAIL="[e-mail]"
  INTEL471_API_KEY="your-api-key"
  
  # Test API access
  curl -v -u "${INTEL471_EMAIL}:${INTEL471_API_KEY}" \
      "https://api.intel471.com/v1/alerts?count=1"
  

אם הבדיקה תצליח, אמורה להתקבל תגובת JSON עם מערך alerts. אם מופיעה הודעת שגיאה:

• ‫HTTP 401: צריך לוודא שכתובת האימייל ומפתח ה-API נכונים
• ‫HTTP 403: צריך לוודא שלחשבון יש הרשאות לצפייה בהתראות
• HTTP 429: חריגה ממגבלת הקצב, צריך לחכות ולנסות שוב

יצירת חשבון שירות לפונקציית Cloud Run

פונקציית Cloud Run צריכה חשבון שירות עם הרשאות כתיבה לקטגוריה של GCS והרשאה להפעלה על ידי Pub/Sub.

יצירת חשבון שירות

1. במסוף GCP, נכנסים לדף IAM & Admin > Service Accounts.
2. לוחצים על יצירת חשבון שירות.
3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
   • Service account name: מזינים intel471-alerts-collector-sa
   • Service account description: מזינים Service account for Cloud Run function to collect Intel 471 Watcher Alerts logs
4. לוחצים על יצירה והמשך.
5. בקטע Grant this service account access to project (מתן גישה של חשבון השירות הזה לפרויקט), מוסיפים את התפקידים הבאים:
   1. לוחצים על בחירת תפקיד.
   2. מחפשים את Storage Object Admin ולוחצים עליו.
   3. לוחצים על + הוספת תפקיד.
   4. מחפשים את התפקיד Cloud Run Invoker ובוחרים בו.
   5. לוחצים על + הוספת תפקיד נוסף.
   6. מחפשים את האפשרות Cloud Functions Invoker (הפעלת פונקציות של Cloud Functions) ולוחצים עליה.
6. לוחצים על Continue.
7. לוחצים על סיום.

התפקידים האלה נדרשים כדי:

• אדמין של אובייקט אחסון: כתיבת יומנים לקטגוריית GCS וניהול קובצי תמונת מצב
• ‫Cloud Run Invoker: מאפשר ל-Pub/Sub להפעיל את הפונקציה
• מפעיל פונקציות של Cloud Functions: מאפשר להפעיל פונקציות

הענקת הרשאות IAM בקטגוריה של GCS

נותנים לחשבון השירות הרשאות כתיבה בקטגוריה של GCS:

1. עוברים אל Cloud Storage > Buckets (קטגוריות).
2. לוחצים על שם הקטגוריה (לדוגמה, intel471-watcher-alerts-logs).
3. עוברים לכרטיסייה Permissions.
4. לוחצים על הענקת גישה.
5. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
   • Add principals (הוספת ישויות מורשות): מזינים את כתובת האימייל בחשבון של חשבון השירות (לדוגמה, intel471-alerts-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
   • הקצאת תפקידים: בוחרים באפשרות אדמין של אובייקטים באחסון.
6. לוחצים על Save.

יצירת נושא Pub/Sub

יוצרים נושא Pub/Sub ש-Cloud Scheduler יפרסם בו ופונקציית Cloud Run תירשם אליו.

1. במסוף GCP, נכנסים לדף Pub/Sub > Topics.
2. לוחצים על Create topic.
3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
   • מזהה הנושא: מזינים intel471-alerts-trigger
   • משאירים את שאר ההגדרות כברירת מחדל.
4. לוחצים על יצירה.

יצירת פונקציית Cloud Run לאיסוף יומנים

פונקציית Cloud Run תופעל על ידי הודעות Pub/Sub מ-Cloud Scheduler כדי לאחזר התראות Watcher מ-Intel 471 Titan API ולכתוב אותן ב-GCS.

1. במסוף GCP, נכנסים ל-Cloud Run.
2. לוחצים על יצירת שירות.
3. בוחרים באפשרות Function (שימוש בעורך ישיר ליצירת פונקציה).

4. בקטע Configure (הגדרה), מזינים את פרטי ההגדרה הבאים:

   הגדרה	ערך
   שם השירות	intel471-alerts-collector
   אזור	בוחרים את האזור שתואם לקטגוריית ה-GCS (לדוגמה, us-central1)
   זמן ריצה	בוחרים באפשרות Python 3.12 או גרסה עדכנית יותר.

5. בקטע טריגר (אופציונלי):

   1. לוחצים על + הוספת טריגר.
   2. בוחרים באפשרות Cloud Pub/Sub.
   3. בקטע Select a Cloud Pub/Sub topic, בוחרים את נושא ה-Pub/Sub (לדוגמה, intel471-alerts-trigger).
   4. לוחצים על Save.

6. בקטע Authentication:

   1. לוחצים על דרישת אימות.
   2. בודקים את ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM).
   הערה: מערכת Pub/Sub תטפל באימות באופן אוטומטי כשתפעיל את הפונקציה.

7. גוללים למטה ומרחיבים את Containers, Networking, Security.

8. עוברים לכרטיסייה אבטחה:

   • חשבון שירות: בוחרים את חשבון השירות (לדוגמה, intel471-alerts-collector-sa)

9. עוברים לכרטיסייה מאגרי תגים:

   1. לוחצים על Variables & Secrets (משתנים וסודות).

   2. לוחצים על + הוספת משתנה לכל משתנה סביבתי:

      שם המשתנה	ערך לדוגמה	תיאור
      GCS_BUCKET	intel471-watcher-alerts-logs	שם הקטגוריה ב-GCS
      GCS_PREFIX	intel471-alerts	קידומת לקובצי יומן
      STATE_KEY	intel471-alerts/state.json	נתיב קובץ תמונת מצב
      INTEL471_EMAIL	[e-mail]	כתובת האימייל בחשבון Intel 471
      INTEL471_API_KEY	your-api-key	מפתח API של Intel 471
      MAX_RECORDS	1000	מספר הרשומות המקסימלי בכל הפעלה
      PAGE_SIZE	100	רשומות בכל דף (עד 100)
      LOOKBACK_HOURS	24	תקופת המבט לאחור הראשונית

10. בקטע Variables & Secrets, גוללים למטה אל Requests:

    • זמן קצוב לתפוגת בקשה: מזינים 600 שניות (10 דקות)

11. עוברים לכרטיסייה הגדרות:

    • בקטע Resources (מקורות מידע):
      • זיכרון: בוחרים באפשרות ‎512 MiB או יותר
      • ‫CPU: בוחרים באפשרות 1

12. בקטע שינוי קנה מידה של העריכה:

    • Minimum number of instances: מזינים 0
    • מספר מקסימלי של מופעים: מזינים 100 (או משנים בהתאם לעומס הצפוי)

13. לוחצים על יצירה.

14. ממתינים ליצירת השירות (דקה או שתיים). אחרי שיוצרים את השירות, עורך הקוד המוטבע נפתח באופן אוטומטי.

הוספת קוד פונקציה

1. מזינים main בשדה Entry point.

2. בעורך הקוד המוטבע, יוצרים שני קבצים:

   • 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 base64
     
     # 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()
     
     # Environment variables
     GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
     GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'intel471-alerts')
     STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'intel471-alerts/state.json')
     INTEL471_EMAIL = os.environ.get('INTEL471_EMAIL')
     INTEL471_API_KEY = os.environ.get('INTEL471_API_KEY')
     MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
     PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
     LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
     
     API_BASE = 'https://api.intel471.com/v1'
     
     def to_unix_millis(dt: datetime) -> int:
         """Convert datetime to Unix epoch milliseconds."""
         if dt.tzinfo is None:
             dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
         dt = dt.astimezone(timezone.utc)
         return int(dt.timestamp() * 1000)
     
     def parse_datetime(value: str) -> datetime:
         """Parse ISO datetime string to datetime object."""
         if value.endswith("Z"):
             value = value[:-1] + "+00:00"
         return datetime.fromisoformat(value)
     
     @functions_framework.cloud_event
     def main(cloud_event):
         """
         Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Intel 471 Watcher Alerts and write to GCS.
     
         Args:
             cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
         """
     
         if not all([GCS_BUCKET, INTEL471_EMAIL, INTEL471_API_KEY]):
             print('Error: Missing required environment variables')
             return
     
         try:
             # Get GCS bucket
             bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
     
             # Load state
             state = load_state(bucket, STATE_KEY)
     
             # Determine time window
             now = datetime.now(timezone.utc)
             last_time = None
     
             if isinstance(state, dict) and state.get("last_event_time"):
                 try:
                     last_time = parse_datetime(state["last_event_time"])
                     # Overlap by 2 minutes to catch any delayed events
                     last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
                 except Exception as e:
                     print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")
     
             if last_time is None:
                 last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)
     
             print(f"Fetching alerts from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")
     
             # Convert to Unix milliseconds for Titan API
             start_millis = to_unix_millis(last_time)
             end_millis = to_unix_millis(now)
     
             # Fetch alerts
             records, newest_event_time = fetch_alerts(
                 email=INTEL471_EMAIL,
                 api_key=INTEL471_API_KEY,
                 start_millis=start_millis,
                 end_millis=end_millis,
                 page_size=PAGE_SIZE,
                 max_records=MAX_RECORDS,
             )
     
             if not records:
                 print("No new alert records found.")
                 save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
                 return
     
             # Write to GCS as NDJSON
             timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
             object_key = f"{GCS_PREFIX}/alerts_{timestamp}.ndjson"
             blob = bucket.blob(object_key)
     
             ndjson = '\n'.join([json.dumps(record, ensure_ascii=False) for record in records]) + '\n'
             blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')
     
             print(f"Wrote {len(records)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")
     
             # Update state with newest event time
             if newest_event_time:
                 save_state(bucket, STATE_KEY, newest_event_time)
             else:
                 save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
     
             print(f"Successfully processed {len(records)} records")
     
         except Exception as e:
             print(f'Error processing alerts: {str(e)}')
             raise
     
     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: {e}")
     
         return {}
     
     def save_state(bucket, key, last_event_time_iso: str):
         """Save the last event timestamp to GCS state file."""
         try:
             state = {'last_event_time': last_event_time_iso}
             blob = bucket.blob(key)
             blob.upload_from_string(
                 json.dumps(state, indent=2),
                 content_type='application/json'
             )
             print(f"Saved state: last_event_time={last_event_time_iso}")
         except Exception as e:
             print(f"Warning: Could not save state: {e}")
     
     def fetch_alerts(email: str, api_key: str, start_millis: int, end_millis: int, page_size: int, max_records: int):
         """
         Fetch Watcher Alerts from Intel 471 Titan API with pagination and rate limiting.
     
         Args:
             email: Intel 471 account email
             api_key: Intel 471 API key
             start_millis: Start time in Unix epoch milliseconds
             end_millis: End time in Unix epoch milliseconds
             page_size: Number of records per page (max 100)
             max_records: Maximum total records to fetch
     
         Returns:
             Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
         """
         endpoint = f"{API_BASE}/alerts"
     
         # Build Basic Auth header
         auth_string = f"{email}:{api_key}"
         auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
         auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')
     
         headers = {
             'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
             'Accept': 'application/json',
             'User-Agent': 'GoogleSecOps-Intel471Collector/1.0'
         }
     
         records = []
         newest_time = None
         page_num = 0
         backoff = 1.0
         offset = 0
     
         while True:
             page_num += 1
     
             if len(records) >= max_records:
                 print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
                 break
     
             # Build request URL with pagination and time filtering
             current_page_size = min(page_size, max_records - len(records))
             params = []
             params.append(f"count={current_page_size}")
             params.append(f"offset={offset}")
             params.append(f"from={start_millis}")
             params.append(f"until={end_millis}")
             url = f"{endpoint}?{'&'.join(params)}"
     
             try:
                 response = http.request('GET', url, headers=headers)
     
                 # Handle rate limiting with exponential backoff
                 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, 60.0)
                     continue
     
                 backoff = 1.0
     
                 if response.status != 200:
                     print(f"HTTP Error: {response.status}")
                     response_text = response.data.decode('utf-8')
                     print(f"Response body: {response_text}")
                     return [], None
     
                 data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
     
                 # Extract results from alerts
                 page_results = data.get('alerts', [])
     
                 if not page_results:
                     print(f"No more results (empty page)")
                     break
     
                 print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} alerts")
                 records.extend(page_results)
     
                 # Track newest event time using foundTime (Unix milliseconds)
                 for alert in page_results:
                     try:
                         found_time_ms = alert.get('foundTime')
                         if found_time_ms:
                             event_dt = datetime.fromtimestamp(found_time_ms / 1000, tz=timezone.utc)
                             event_time = event_dt.isoformat()
                             if newest_time is None or parse_datetime(event_time) > parse_datetime(newest_time):
                                 newest_time = event_time
                     except Exception as e:
                         print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")
     
                 # Check for more results
                 alert_total = data.get('alertTotalCount', 0)
                 if len(records) >= alert_total:
                     print(f"Retrieved all available alerts ({alert_total} total)")
                     break
     
                 if len(page_results) < current_page_size:
                     print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_page_size})")
                     break
     
                 offset += len(page_results)
     
             except Exception as e:
                 print(f"Error fetching alerts: {e}")
                 return [], None
     
         print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
         return records, newest_time
     

   • requirements.txt:

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

3. לוחצים על Deploy כדי לשמור ולפרוס את הפונקציה.

4. ממתינים לסיום הפריסה (2-3 דקות).

הערה: הגדרת הטריגר של Pub/Sub יוצרת באופן אוטומטי את המינויים וההרשאות הנדרשים.

יצירת משימה ב-Cloud Scheduler

‫Cloud Scheduler יפרסם הודעות בנושא Pub/Sub במרווחי זמן קבועים, ויפעיל את הפונקציה של Cloud Run.

1. במסוף GCP, נכנסים ל-Cloud Scheduler.
2. לוחצים על Create Job.

3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:

   הגדרה	ערך
   שם	intel471-alerts-collector-hourly
   אזור	בחירה באותו אזור כמו פונקציית Cloud Run
   תדירות	‫0 * * * * (כל שעה, בשעה עגולה)
   אזור זמן	בחירת אזור זמן (מומלץ לבחור ב-UTC)
   סוג היעד	Pub/Sub
   נושא	בוחרים את נושא ה-Pub/Sub (לדוגמה, intel471-alerts-trigger).
   גוף ההודעה	‫{} (אובייקט JSON ריק)

4. לוחצים על יצירה.

אפשרויות לתדירות התזמון

בוחרים את התדירות בהתאם לנפח ההתראות ולדרישות זמן האחזור:

תדירות	ביטוי Cron	תרחיש שימוש
כל 5 דקות	*/5 * * * *	נפח גבוה, זמן אחזור נמוך
כל 15 דקות	*/15 * * * *	נפח חיפושים בינוני
כל שעה	0 * * * *	רגיל (מומלץ)
כל 6 שעות	0 */6 * * *	נפח נמוך, עיבוד באצווה
יומי	0 0 * * *	איסוף נתונים היסטוריים

בדיקת השילוב

1. במסוף Cloud Scheduler, מחפשים את העבודה (לדוגמה, intel471-alerts-collector-hourly).
2. לוחצים על הפעלת המשימה בכוח כדי להפעיל את המשימה באופן ידני.
3. מחכים כמה שניות.
4. עוברים אל Cloud Run > Services.
5. לוחצים על שם הפונקציה (לדוגמה, intel471-alerts-collector).
6. לוחצים על הכרטיסייה Logs.

7. מוודאים שהפונקציה בוצעה בהצלחה. מחפשים:

   Fetching alerts from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Page 1: Retrieved X alerts
   Wrote X records to gs://bucket-name/intel471-alerts/alerts_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

8. עוברים אל Cloud Storage > Buckets (קטגוריות).

9. לוחצים על שם הקטגוריה (לדוגמה, intel471-watcher-alerts-logs).

10. עוברים לתיקיית הקידומת (לדוגמה, intel471-alerts/).

11. מוודאים שנוצר קובץ .ndjson חדש עם חותמת הזמן הנוכחית.

אם מופיעות שגיאות ביומנים:

• ‫HTTP 401: בדיקת כתובת האימייל ומפתח ה-API של Intel 471 במשתני הסביבה
• ‫HTTP 403: צריך לוודא שיש לחשבון הרשאות לשימוש בהתראות של Watcher
• ‫HTTP 429: הגבלת קצב – הפונקציה תנסה שוב באופן אוטומטי עם השהיה לפני ניסיון חוזר (backoff)
• חסרים משתני סביבה: צריך לוודא שכל המשתנים הנדרשים מוגדרים

אחזור של חשבון השירות של Google SecOps

‫Google SecOps משתמש בחשבון שירות ייחודי כדי לקרוא נתונים מהקטגוריה של GCS. צריך להעניק לחשבון השירות הזה גישה לדלי.

קבלת כתובת האימייל בחשבון השירות

1. עוברים אל SIEM Settings > Feeds (הגדרות SIEM > פידים).
2. לוחצים על הוספת פיד חדש.
3. לוחצים על הגדרת פיד יחיד.
4. בשדה שם הפיד, מזינים שם לפיד (לדוגמה, Intel 471 Watcher Alerts).
5. בוחרים באפשרות Google Cloud Storage V2 בתור סוג המקור.
6. בוחרים באפשרות Intel 471 Watcher Alerts (התראות של Intel 471 Watcher) בתור סוג היומן.

7. לוחצים על קבלת חשבון שירות. תוצג כתובת האימייל בחשבון שירות ייחודי, לדוגמה:

   [e-mail]
   

8. מעתיקים את כתובת האימייל הזו לשימוש בשלב הבא.

   הערה: לכל מופע של Google SecOps יש חשבון שירות ייחודי. אל תשתמשו בחשבונות שירות ממסמכים או מדוגמאות אחרים.

9. לוחצים על הבא.

10. מציינים ערכים לפרמטרים הבאים של הקלט:

    • כתובת ה-URL של קטגוריית האחסון: מזינים את ה-URI של קטגוריית GCS עם נתיב הקידומת:

      gs://intel471-watcher-alerts-logs/intel471-alerts/
      

      מחליפים את:

      • ‫intel471-watcher-alerts-logs: השם של קטגוריית GCS.
      • ‫intel471-alerts: קידומת או נתיב תיקייה שבהם מאוחסנים יומני התראות.
      הערה: תמיד צריך לכלול את התו '/' בסוף ה-URI.

    • אפשרות למחיקת המקור: בוחרים את אפשרות המחיקה המועדפת:

      • אף פעם: לא נמחקים קבצים אחרי ההעברה (מומלץ לבדיקות).
      • מחיקת קבצים שהועברו: הקבצים נמחקים אחרי שההעברה מסתיימת.
      • מחיקת קבצים שהועברו וספריות ריקות: מחיקת קבצים וספריות ריקות אחרי שההעברה מסתיימת בהצלחה.
      הערה: אם בוחרים באפשרות מחיקה, לחשבון השירות צריך להיות תפקיד Storage Object Admin במקום Storage Object Viewer. מעדכנים את ההרשאות ב-IAM בהתאם.

    • הגיל המקסימלי של הקובץ: כולל קבצים ששונו במספר הימים האחרון (ברירת המחדל היא 180 ימים)

    • מרחב השמות של הנכס: מרחב השמות של הנכס

    • תוויות להוספה: התווית שתתווסף לאירועים מהפיד הזה

11. לוחצים על הבא.

12. בודקים את ההגדרות של הפיד החדש במסך סיום ולוחצים על שליחה.

הענקת הרשאות IAM לחשבון השירות של Google SecOps

לחשבון השירות של Google SecOps צריך להיות התפקיד צפייה באובייקט אחסון בקטגוריה של GCS.

1. עוברים אל Cloud Storage > Buckets (קטגוריות).
2. לוחצים על שם הקטגוריה (לדוגמה, intel471-watcher-alerts-logs).
3. עוברים לכרטיסייה Permissions.
4. לוחצים על הענקת גישה.
5. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
   • Add principals (הוספת ישויות מורשות): מדביקים את כתובת האימייל בחשבון של חשבון השירות של Google SecOps
   • הקצאת תפקידים: בוחרים באפשרות צפייה באובייקטים של אחסון.
6. לוחצים על Save.

הערה: אם אתם מתכננים להשתמש באפשרות המחיקה 'מחיקת קבצים שהועברו' או 'מחיקת קבצים שהועברו וספריות ריקות', צריך להעניק את התפקיד Storage Object Admin במקום Storage Object Viewer.

טבלת מיפוי UDM

שדה ביומן	מיפוי UDM	היגיון
post.links.forum.uid	additional.fields	שדות מטא-נתונים נוספים שלא נכללים בשדות UDM רגילים
post.links.forum.name	additional.fields
post.links.thread.uid	additional.fields
post.links.thread.topic	additional.fields
post.links.thread.count	additional.fields
post.uid	additional.fields
post.message	additional.fields
highlight.field	additional.fields
chunk.text	additional.fields
chunk.hl	additional.fields
actor.links.forumTotalCount	additional.fields
actor.links.forumPrivateMessageTotalCount	additional.fields
actor.links.instantMessageChannelTotalCount	additional.fields
actor.links.reportTotalCount	additional.fields
actor.links.instantMessageTotalCount	additional.fields
actor.links.instantMessageServerTotalCount	additional.fields
actor.links.forumPostTotalCount	additional.fields
actor.lastUpdated	additional.fields
actor.activeFrom	additional.fields
actor.activeUntil	additional.fields
data_leak_post.chunk_number	additional.fields
data_leak_post.links.blog.uid	additional.fields
data_leak_post.links.blog.name	additional.fields
data_leak_post.links.thread.uid	additional.fields
data_leak_post.links.thread.topic	additional.fields
data_leak_post.links.thread.count	additional.fields
data_leak_post.message	additional.fields
actor.links.reports[].uid	additional.fields
actor.links.reports[].admiraltyCode	additional.fields
actor.links.reports[].dateOfInformation	additional.fields
סטטוס	additional.fields
watcherUid	additional.fields
watcherGroupUid	additional.fields
report.uid	additional.fields
report.admiraltyCode	additional.fields
foundTime	additional.fields
instantMessage.data.message.text	additional.fields
instantMessage.data.message.uid	additional.fields
instantMessage.data.channel.name	additional.fields
instantMessage.data.channel.uid	additional.fields
instantMessage.data.channel.url	additional.fields
instantMessage.data.channel.registration_date	additional.fields
instantMessage.data.channel.topic	additional.fields
instantMessage.data.server.uid	additional.fields
instantMessage.data.server.service_type	additional.fields
post.links.forum.description	metadata.description	תיאור האירוע או הישות
actor.links.reports[].subject	metadata.description
report.subject	metadata.description
report.released	metadata.event_timestamp	חותמת הזמן של האירוע
metadata.event_type	metadata.event_type	סוג האירוע (למשל, USER_LOGIN, ‏ NETWORK_CONNECTION)
uid	metadata.product_log_id	מזהה היומן מהמוצר
data_leak_post.file_listing.download_url	principal.url	כתובת ה-URL שמשויכת למנהל
actor.links.reports[].portalReportUrl	principal.url
report.portalReportUrl	principal.url
post.links.authorActor.handle	principal.user.attribute.labels	מאפייני המשתמשים
actor.links.reports[].actorHandle	principal.user.attribute.labels
instantMessage.data.actor.handle	principal.user.attribute.labels
post.links.authorActor.uid	principal.user.userid	מזהה משתמש
actor.uid	principal.user.userid
data_leak_post.uid	principal.user.userid
instantMessage.data.actor.uid	principal.user.userid
report.uid	event.idm.read_only_udm.metadata.additional.fields	מופה מיומן השינויים
report.admiraltyCode	event.idm.read_only_udm.metadata.additional.fields	מופה מיומן השינויים
report.subject	event.idm.read_only_udm.metadata.description	מופה מיומן השינויים
report.portalReportUrl	event.idm.read_only_udm.principal.url	מופה מיומן השינויים
report.released	event.idm.read_only_udm.metadata.event_timestamp	מופה מיומן השינויים
post.links.forum.description" and "actor.links.reports.subject	metadata.description	מופה מיומן השינויים
post.links.authorActor.uid", "data_leak_post.uid" and "actor.uid	principal.user.userid	מופה מיומן השינויים
post.links.authorActor.handle" and "actor.links.reports.actorHandle	principal.user.attribute.labels	מופה מיומן השינויים
data_leak_post.file_listing.download_url" and "actor.links.reports.portalReportUrl	principal.url	מופה מיומן השינויים
post.links.forum.uid", "post.links.forum.name", "post.links.thread.uid", "post.links.thread.topic", "post.links.thread.count", "post.uid", "post.message", "highlights.field", "highlights.chunks.text", "highlights.chunks.hl", "actor.links.forumTotalCount", "actor.links.forumPrivateMessageTotalCount", "actor.links.instantMessageChannelTotalCount", "actor.links.reportTotalCount", "actor.links.instantMessageTotalCount", "actor.links.instantMessageServerTotalCount", "actor.links.forumPostTotalCount", "actor.lastUpdated", "actor.activeFrom", "actor.activeUntil", "data_leak_post.chunk_number", "data_leak_post.links.blog.uid", "data_leak_post.links.blog.name", "data_leak_post.links.thread.uid", "data_leak_post.links.thread.topic", "data_leak_post.links.thread.count", "data_leak_post.message", "actor.links.reports.uid", "actor.links.reports.admiraltyCode", "actor.links.reports.dateOfInformation	additional.fields	מופה מיומן השינויים

יומן שינויים

צפייה ביומן השינויים של כלי הניתוח הזה

הבעיה עדיין לא נפתרה? קבלת תשובות מחברי הקהילה וממומחי Google SecOps.