Intel 471 Watcher Alerts 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Intel 471 Watcher Alerts 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다.

Intel 471은 지하 경제에서 수집한 공격자 및 멀웨어 인텔리전스를 제공하는 사이버 위협 인텔리전스 회사입니다. Watcher Alerts는 고객이 정의한 Watcher 기준과 일치하는 새 콘텐츠가 감지될 때 Intel 471의 Titan 플랫폼에서 생성되는 알림으로, 공격자 활동, 포럼 게시물, 멀웨어 인텔리전스와 같은 관련 위협을 적시에 파악할 수 있습니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건을 충족하는지 확인합니다.

  • Google SecOps 인스턴스
  • 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
  • API 액세스가 사용 설정된 활성 Intel 471 Titan 구독
  • Intel 471 Titan 포털에 대한 액세스 권한

Google Cloud Storage 버킷 만들기

  1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
  2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
  3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage > 버킷으로 이동합니다.
  4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    버킷 이름 지정 전역적으로 고유한 이름 (예: intel471-watcher-alerts-logs)을 입력합니다.
    위치 유형 필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
    위치 위치를 선택합니다 (예: us-central1).
    스토리지 클래스 표준 (자주 액세스하는 로그에 권장)
    액세스 제어 균일 (권장)
    보호 조치 선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

  6. 만들기를 클릭합니다.

Intel 471 Titan API 사용자 인증 정보 수집

API 사용자 인증 정보 가져오기

  1. Intel 471 Titan 포털에 로그인합니다.
  2. 오른쪽 상단에서 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다.
  3. API 섹션으로 이동합니다.
  4. 페이지에 표시된 API 키를 복사하여 저장합니다.
  5. Intel 471 계정과 연결된 이메일 주소 (로그인에 사용한 이메일)를 확인합니다.

권한 확인

계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Intel 471 Titan 포털에 로그인합니다.
  2. 탐색 메뉴에서 감시자로 이동합니다.
  3. 기존 Watcher 구성과 알림을 볼 수 있다면 필요한 권한이 있는 것입니다.
  4. 이 섹션이 표시되지 않으면 Intel 471 관리자에게 문의하여 API 액세스 및 감시자 권한을 부여하세요.

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

    # Replace with your actual credentials
INTEL471_EMAIL="your-email@example.com"
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"

테스트가 성공하면 alerts 배열이 포함된 JSON 응답이 표시됩니다. 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 이메일과 API 키가 올바른지 확인
  • HTTP 403: 계정에 Watcher 알림 권한이 있는지 확인합니다.
  • HTTP 429: 비율 제한 초과, 기다린 후 다시 시도

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에 의해 호출될 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

  1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
  2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 서비스 계정 이름: intel471-alerts-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Intel 471 Watcher Alerts logs를 입력합니다.
  4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
  5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
    1. 역할 선택을 클릭합니다.
    2. 스토리지 객체 관리자를 검색하고 선택합니다.
    3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
    4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
    5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
    6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
  6. 계속을 클릭합니다.
  7. 완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

  • 스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
  • Cloud Run 호출자: Pub/Sub에서 함수를 호출하도록 허용
  • Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

  1. Cloud Storage > 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름 (예: intel471-watcher-alerts-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: intel471-alerts-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
  6. 저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

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

  1. GCP 콘솔에서 Pub/Sub> 주제로 이동합니다.
  2. 주제 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주제 ID: intel471-alerts-trigger를 입력합니다.
    • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
  4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Intel 471 Titan API에서 Watcher Alerts를 가져오고 GCS에 씁니다.

  1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
  2. 서비스 만들기를 클릭합니다.
  3. 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).

  4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 입력합니다.

    설정 값
    서비스 이름 intel471-alerts-collector
    리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
    런타임 Python 3.12 이상 선택

  5. 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.

    1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
    2. Cloud Pub/Sub을 선택합니다.
    3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 Pub/Sub 주제 (예: intel471-alerts-trigger)를 선택합니다.
    4. 저장을 클릭합니다.

  6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

    1. 인증 필요를 선택합니다.
    2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.

  7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

  8. 보안 탭으로 이동합니다.

    • 서비스 계정: 서비스 계정 (예: intel471-alerts-collector-sa)을 선택합니다.

  9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

    1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.

    2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

      변수 이름 예시 값 설명
      GCS_BUCKET intel471-watcher-alerts-logs GCS 버킷 이름
      GCS_PREFIX intel471-alerts 로그 파일의 프리픽스
      STATE_KEY intel471-alerts/state.json 상태 파일 경로
      INTEL471_EMAIL your-email@example.com Intel 471 계정 이메일
      INTEL471_API_KEY your-api-key Intel 471 API 키
      MAX_RECORDS 1000 실행당 최대 레코드 수
      PAGE_SIZE 100 페이지당 레코드 (최대 100개)
      LOOKBACK_HOURS 24 초기 전환 확인 기간

  10. 변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

  11. 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
      • CPU: 1을 선택합니다.

  12. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).

  13. 만들기를 클릭합니다.

  14. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분). 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

  1. 진입점 필드에 main을 입력합니다.

  2. 인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

    • 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. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

  4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

  1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
  2. 작업 만들기를 클릭합니다.

  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    이름 intel471-alerts-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 Pub/Sub 주제 (예: intel471-alerts-trigger)를 선택합니다.
    메일 본문 {} (빈 JSON 객체)

  4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

알림 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도 크론 표현식 사용 사례
5분마다 */5 * * * * 대용량, 짧은 지연 시간
15분마다 */15 * * * * 검색량 보통
1시간마다 0 * * * * 표준 (권장)
6시간마다 0 */6 * * * 소량, 일괄 처리
매일 0 0 * * * 이전 데이터 수집

통합 테스트

  1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업 (예: intel471-alerts-collector-hourly)을 찾습니다.
  2. 강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
  3. 몇 초 동안 기다립니다.
  4. Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
  5. 함수 이름 (예: intel471-alerts-collector)을 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

    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. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름 (예: intel471-watcher-alerts-logs)을 클릭합니다.

  10. 접두사 폴더 (예: intel471-alerts/)로 이동합니다.

  11. 현재 타임스탬프로 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수에서 Intel 471 이메일 및 API 키 확인
  • HTTP 403: 계정에 Watcher 알림 권한이 있는지 확인
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프로 자동 재시도됨
  • 환경 변수 누락: 모든 필수 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.

Google SecOps 서비스 계정 가져오기

Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷 액세스 권한을 부여해야 합니다.

서비스 계정 이메일 가져오기

  1. SIEM 설정 > 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Intel 471 Watcher Alerts).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Intel 471 Watcher Alerts를 선택합니다.

  7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

  8. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

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

      다음과 같이 바꿉니다.

      • intel471-watcher-alerts-logs: GCS 버킷 이름입니다.
      • intel471-alerts: 알림 로그가 저장되는 접두사/폴더 경로입니다.

    • 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.

      • 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
      • 전송된 파일 삭제: 전송이 완료된 후 파일을 삭제합니다.
      • 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.

    • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다 (기본값은 180일).

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨

  11. 다음을 클릭합니다.

  12. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

  1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름 (예: intel471-watcher-alerts-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
  6. 저장을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 로직
post.links.forum.uid additional.fields 표준 UDM 필드에 포함되지 않은 추가 메타데이터 필드
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
상태 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 이벤트 또는 항목에 대한 설명
actor.links.reports[].subject metadata.description
report.subject metadata.description
report.released metadata.event_timestamp 이벤트의 타임스탬프
metadata.event_type metadata.event_type 이벤트 유형 (예: USER_LOGIN, NETWORK_CONNECTION)
uid metadata.product_log_id 제품의 로그 ID
data_leak_post.file_listing.download_url principal.url 주 구성원과 연결된 URL
actor.links.reports[].portalReportUrl principal.url
report.portalReportUrl principal.url
post.links.authorActor.handle principal.user.attribute.labels 사용자 속성
actor.links.reports[].actorHandle principal.user.attribute.labels
instantMessage.data.actor.handle principal.user.attribute.labels
post.links.authorActor.uid principal.user.userid 사용자 ID
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 변경 로그에서 매핑됨
report.admiraltyCode event.idm.read_only_udm.metadata.additional.fields 변경 로그에서 매핑됨
report.subject event.idm.read_only_udm.metadata.description 변경 로그에서 매핑됨
report.portalReportUrl event.idm.read_only_udm.principal.url 변경 로그에서 매핑됨
report.released event.idm.read_only_udm.metadata.event_timestamp 변경 로그에서 매핑됨
post.links.forum.description" and "actor.links.reports.subject metadata.description 변경 로그에서 매핑됨
post.links.authorActor.uid", "data_leak_post.uid" and "actor.uid principal.user.userid 변경 로그에서 매핑됨
post.links.authorActor.handle" and "actor.links.reports.actorHandle principal.user.attribute.labels 변경 로그에서 매핑됨
data_leak_post.file_listing.download_url" and "actor.links.reports.portalReportUrl principal.url 변경 로그에서 매핑됨
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 변경 로그에서 매핑됨

변경 로그

이 파서의 변경 로그 보기

도움이 더 필요하신가요? 커뮤니티 회원 및 Google SecOps 전문가에게 문의하여 답변을 받으세요.