Mengumpulkan log konteks Jamf Pro

Didukung di:

Google SecOps SIEM

Dokumen ini menjelaskan cara menyerap log konteks Jamf Pro (konteks perangkat & pengguna) ke Google Security Operations menggunakan Google Cloud Storage dengan fungsi Cloud Run, Pub/Sub, dan Cloud Scheduler. Jamf Pro adalah solusi pengelolaan komprehensif untuk perangkat Apple, yang menyediakan kemampuan pengelolaan konfigurasi, konteks pengguna, dan inventaris perangkat.

Sebelum memulai

Pastikan Anda memiliki prasyarat berikut:

Instance Google SecOps
Project GCP dengan Cloud Storage API 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 tenant Jamf Pro

Mengonfigurasi Peran Jamf API

Login ke UI web Jamf.
Buka Setelan > Bagian Sistem > Peran dan Klien API.
Pilih tab Peran API.
Klik Baru.
Masukkan nama tampilan untuk peran API (misalnya, context_role).
Di Hak istimewa peran Jamf Pro API, ketik nama hak istimewa, lalu pilih dari menu:
- Inventaris Komputer
- Inventaris Perangkat Seluler
Catatan: Anda dapat terus menambahkan hak istimewa lainnya hingga selesai.
Klik Simpan.

Mengonfigurasi Klien API Jamf

Di Jamf Pro, buka Settings > System section > API roles and clients.
Pilih tab Klien API.
Klik Baru.
Masukkan nama tampilan untuk klien API (misalnya, context_client).
Di kolom API Roles, tambahkan peran context_role yang Anda buat sebelumnya.
Di bagian Masa Aktif Token Akses, masukkan waktu dalam detik agar token akses valid.
Klik Simpan.
Klik Edit.
Klik Enable API Client.
Klik Simpan.

Mengonfigurasi Rahasia Klien Jamf

Di Jamf Pro, buka klien API yang baru dibuat.
Klik Generate Client Secret.
Di layar konfirmasi, klik Buat Secret.
Simpan parameter berikut di lokasi yang aman:
- URL Dasar: https://<your>.jamfcloud.com
- Client ID: UUID.
- Client Secret: Nilai ditampilkan sekali.

Membuat bucket Google Cloud Storage

Buka Google Cloud Console.
Pilih project Anda atau buat project baru.
Di menu navigasi, buka Cloud Storage > Buckets.
Klik Create bucket.

Berikan detail konfigurasi berikut:

Setelan	Nilai
Beri nama bucket Anda	Masukkan nama yang unik secara global (misalnya, `jamfpro`)
Location type	Pilih berdasarkan kebutuhan Anda (Region, Dual-region, Multi-region)
Lokasi	Pilih lokasi (misalnya, `us-central1`)
Kelas penyimpanan	Standar (direkomendasikan untuk log yang sering diakses)
Access control	Seragam (direkomendasikan)
Alat perlindungan	Opsional: Aktifkan pembuatan versi objek atau kebijakan retensi

Klik Buat.

Buat akun layanan untuk Cloud Run Function

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

Membuat akun layanan

Di GCP Console, buka IAM & Admin > Service Accounts.
Klik Create Service Account.
Berikan detail konfigurasi berikut:
- Nama akun layanan: Masukkan jamf-pro-collector-sa.
- Deskripsi akun layanan: Masukkan Service account for Cloud Run function to collect Jamf Pro context logs.
Klik Create and Continue.
Di bagian Berikan akun layanan ini akses ke 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.
Klik Lanjutkan.
Klik Selesai.

Peran ini diperlukan untuk:

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

Memberikan izin IAM pada bucket GCS

Beri akun layanan izin tulis di bucket GCS:

Buka Cloud Storage > Buckets.
Klik nama bucket Anda.
Buka tab Izin.
Klik Grant access.
Berikan detail konfigurasi berikut:
- Tambahkan prinsipal: Masukkan email akun layanan (misalnya, jamf-pro-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
- Tetapkan peran: Pilih Storage Object Admin.
Klik Simpan.

Membuat topik Pub/Sub

Buat topik Pub/Sub yang akan dipublikasikan oleh Cloud Scheduler dan akan dilanggan oleh fungsi Cloud Run.

Di GCP Console, buka Pub/Sub > Topics.
Klik Create topic.
Berikan detail konfigurasi berikut:
- ID Topik: Masukkan jamf-pro-context-trigger.
- Biarkan setelan lainnya tetap default.
Klik Buat.

Membuat fungsi Cloud Run untuk mengumpulkan log

Fungsi Cloud Run dipicu oleh pesan Pub/Sub dari Cloud Scheduler untuk mengambil log dari Jamf Pro API dan menuliskannya ke GCS.

Di GCP Console, buka Cloud Run.
Klik Create service.
Pilih Function (gunakan editor inline untuk membuat fungsi).
Di bagian Konfigurasi, berikan detail konfigurasi berikut:

Setelan Nilai

Nama layanan jamf-pro-context-collector

Wilayah Pilih region yang cocok dengan bucket GCS Anda (misalnya, us-central1)

Runtime Pilih Python 3.12 atau yang lebih baru
Di bagian Pemicu (opsional):
1. Klik + Tambahkan pemicu.
2. Pilih Cloud Pub/Sub.
3. Di Select a Cloud Pub/Sub topic, pilih topik Pub/Sub (jamf-pro-context-trigger).
4. Klik Simpan.
Di bagian Authentication:
1. Pilih Wajibkan autentikasi.
2. Periksa Identity and Access Management (IAM).
Catatan: Pub/Sub akan otomatis menangani autentikasi saat memanggil fungsi.
Scroll ke bawah dan luaskan Containers, Networking, Security.
Buka tab Security:
- Akun layanan: Pilih akun layanan (jamf-pro-collector-sa).

Setelan	Nilai
Nama layanan	`jamf-pro-context-collector`
Wilayah	Pilih region yang cocok dengan bucket GCS Anda (misalnya, `us-central1`)
Runtime	Pilih Python 3.12 atau yang lebih baru

Buka tab Containers:

Klik Variables & Secrets.
Klik + Tambahkan variabel untuk setiap variabel lingkungan:

Nama Variabel	Nilai Contoh
`GCS_BUCKET`	`jamfpro`
`GCS_PREFIX`	`jamf-pro/context/`
`JAMF_CLIENT_ID`	Masukkan ID Klien Jamf
`JAMF_CLIENT_SECRET`	Masukkan Rahasia Klien Jamf
`JAMF_BASE_URL`	Masukkan URL Jamf, ganti `<your>` di `https://<your>.jamfcloud.com`
`PAGE_SIZE`	`200`

Scroll ke bawah di tab Variables & Secrets ke Requests:
- Waktu tunggu permintaan: Masukkan 600 detik (10 menit).
Buka tab Setelan di Penampung:
- Di bagian Materi:
  - Memori: Pilih 512 MiB atau yang lebih tinggi.
  - CPU: Pilih 1.
- Klik Selesai.
Scroll ke bawah ke Lingkungan eksekusi:
- Pilih Default (direkomendasikan).
Di bagian Penskalaan revisi:
- Jumlah minimum instance: Masukkan 0.
- Jumlah maksimum instance: Masukkan 100 (atau sesuaikan berdasarkan perkiraan beban).
Klik Buat.
Tunggu hingga layanan dibuat (1-2 menit).
Setelah layanan dibuat, editor kode inline akan terbuka secara otomatis.

Menambahkan kode fungsi

Masukkan main di Function entry point

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
import gzip
import io
import time

# Initialize HTTP client
http = urllib3.PoolManager()

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

# Configuration
BASE_URL = os.environ.get("JAMF_BASE_URL", "").rstrip("/")
CLIENT_ID = os.environ.get("JAMF_CLIENT_ID")
CLIENT_SECRET = os.environ.get("JAMF_CLIENT_SECRET")
GCS_BUCKET = os.environ.get("GCS_BUCKET")
GCS_PREFIX = os.environ.get("GCS_PREFIX", "jamf-pro/context/")
PAGE_SIZE = int(os.environ.get("PAGE_SIZE", "200"))

SECTIONS = [
    "GENERAL", "HARDWARE", "OPERATING_SYSTEM", "USER_AND_LOCATION",
    "DISK_ENCRYPTION", "SECURITY", "EXTENSION_ATTRIBUTES", "APPLICATIONS",
    "CONFIGURATION_PROFILES", "LOCAL_USER_ACCOUNTS", "CERTIFICATES",
    "SERVICES", "PRINTERS", "SOFTWARE_UPDATES", "GROUP_MEMBERSHIPS",
    "CONTENT_CACHING", "STORAGE", "FONTS", "PACKAGE_RECEIPTS",
    "PLUGINS", "ATTACHMENTS", "LICENSED_SOFTWARE", "IBEACONS", "PURCHASING"
]

def _now_iso():
    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()

def get_token():
    """OAuth2 client credentials > access_token"""
    url = f"{BASE_URL}/api/oauth/token"

    # Encode credentials for form data
    fields = {
        "grant_type": "client_credentials",
        "client_id": CLIENT_ID,
        "client_secret": CLIENT_SECRET
    }

    headers = {
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
    }

    response = http.request(
        'POST',
        url,
        fields=fields,
        headers=headers,
        timeout=30.0
    )

    if response.status != 200:
        raise Exception(f"Failed to get token: {response.status} {response.data.decode('utf-8')}")

    data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    return data["access_token"], int(data.get("expires_in", 1200))

def fetch_page(token, page):
    """GET /api/v1/computers-inventory with sections & pagination"""
    url = f"{BASE_URL}/api/v1/computers-inventory"

    # Build query parameters
    params = [("page", str(page)), ("page-size", str(PAGE_SIZE))]
    params.extend([("section", s) for s in SECTIONS])

    # Encode parameters
    query_string = "&".join([f"{k}={v}" for k, v in params])
    full_url = f"{url}?{query_string}"

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {token}",
        "Accept": "application/json"
    }

    response = http.request(
        'GET',
        full_url,
        headers=headers,
        timeout=60.0
    )

    if response.status != 200:
        raise Exception(f"Failed to fetch page {page}: {response.status} {response.data.decode('utf-8')}")

    return json.loads(response.data.decode('utf-8'))

def to_context_event(item):
    inv = item.get("inventory", {}) or {}
    general = inv.get("general", {}) or {}
    hardware = inv.get("hardware", {}) or {}
    osinfo = inv.get("operatingSystem", {}) or {}
    loc = inv.get("location", {}) or inv.get("userAndLocation", {}) or {}

    computer = {
        "udid": general.get("udid") or hardware.get("udid"),
        "deviceName": general.get("name") or general.get("deviceName"),
        "serialNumber": hardware.get("serialNumber") or general.get("serialNumber"),
        "model": hardware.get("model") or general.get("model"),
        "osVersion": osinfo.get("version") or general.get("osVersion"),
        "osBuild": osinfo.get("build") or general.get("osBuild"),
        "macAddress": hardware.get("macAddress"),
        "alternateMacAddress": hardware.get("wifiMacAddress"),
        "ipAddress": general.get("ipAddress"),
        "reportedIpV4Address": general.get("reportedIpV4Address"),
        "reportedIpV6Address": general.get("reportedIpV6Address"),
        "modelIdentifier": hardware.get("modelIdentifier"),
        "assetTag": general.get("assetTag"),
    }

    user_block = {
        "userDirectoryID": loc.get("username") or loc.get("userDirectoryId"),
        "emailAddress": loc.get("emailAddress"),
        "realName": loc.get("realName"),
        "phone": loc.get("phone") or loc.get("phoneNumber"),
        "position": loc.get("position"),
        "department": loc.get("department"),
        "building": loc.get("building"),
        "room": loc.get("room"),
    }

    return {
        "webhook": {"name": "api.inventory"},
        "event_type": "ComputerInventory",
        "event_action": "snapshot",
        "event_timestamp": _now_iso(),
        "event_data": {
            "computer": {k: v for k, v in computer.items() if v not in (None, "")},
            **{k: v for k, v in user_block.items() if v not in (None, "")}
        },
        "_jamf": {
            "id": item.get("id"),
            "inventory": inv
        }
    }

def write_ndjson_gz(objs, when):
    buf = io.BytesIO()
    with gzip.GzipFile(filename="-", mode="wb", fileobj=buf, mtime=int(time.time())) as gz:
        for obj in objs:
            line = json.dumps(obj, separators=(",", ":")) + "\n"
            gz.write(line.encode("utf-8"))

    buf.seek(0)

    prefix = GCS_PREFIX.strip("/") + "/" if GCS_PREFIX else ""
    key = f"{prefix}{when:%Y/%m/%d}/jamf_pro_context_{int(when.timestamp())}.ndjson.gz"

    bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_file(buf, content_type="application/gzip")

    return key

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Jamf Pro context logs and write to GCS.

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

    if not all([BASE_URL, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, GCS_BUCKET]):
        print("Error: Missing required environment variables")
        return

    try:
        token, _ttl = get_token()

        page = 0
        total = 0
        batch = []
        now = datetime.now(timezone.utc)

        while True:
            payload = fetch_page(token, page)
            results = payload.get("results") or []

            if not results:
                break

            for item in results:
                batch.append(to_context_event(item))
                total += 1

            if len(batch) >= 5000:
                key = write_ndjson_gz(batch, now)
                print(f"Wrote {len(batch)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{key}")
                batch = []

            if len(results) < PAGE_SIZE:
                break

            page += 1

        if batch:
            key = write_ndjson_gz(batch, now)
            print(f"Wrote {len(batch)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{key}")

        print(f"Successfully processed {total} total records")

    except Exception as e:
        print(f"Error processing Jamf Pro context logs: {str(e)}")
        raise

File kedua: requirements.txt:

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

Klik Deploy untuk menyimpan dan men-deploy fungsi.
Tunggu hingga deployment selesai (2-3 menit).

Buat tugas Cloud Scheduler

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

Di GCP Console, buka Cloud Scheduler.
Klik Create Job.

Berikan detail konfigurasi berikut:

Setelan	Nilai
Nama	`jamfpro-context-schedule-1h`
Wilayah	Pilih region yang sama dengan fungsi Cloud Run
Frekuensi	`0 * * * *` (setiap jam, tepat pada waktunya)
Zona waktu	Pilih zona waktu (UTC direkomendasikan)
Jenis target	Pub/Sub
Topik	Pilih topik Pub/Sub (`jamf-pro-context-trigger`)
Isi pesan	`{}` (objek JSON kosong)

Klik Buat.

Menguji tugas penjadwal

Di konsol Cloud Scheduler, temukan tugas Anda.
Klik Jalankan paksa untuk memicu secara manual.
Tunggu beberapa detik, lalu buka Cloud Run > Services > jamf-pro-context-collector > Logs.
Pastikan fungsi berhasil dieksekusi.
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.

Dapatkan email akun layanan

Buka Setelan SIEM > Feed.
Klik Tambahkan Feed Baru.
Klik Konfigurasi satu feed.
Di kolom Nama feed, masukkan nama untuk feed (misalnya, Jamf Pro Context logs).
Pilih Google Cloud Storage V2 sebagai Source type.
Pilih Jamf pro context sebagai Log type.
Klik Get Service Account. Email akun layanan yang unik akan ditampilkan, misalnya:
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
Salin alamat email ini untuk digunakan di langkah berikutnya.

Catatan: Setiap instance Google SecOps memiliki akun layanan yang unik. Jangan gunakan akun layanan dari dokumentasi atau contoh lain.

Memberikan izin IAM ke akun layanan Google SecOps

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

Buka Cloud Storage > Buckets.
Klik nama bucket Anda.
Buka tab Izin.
Klik Grant access.
Berikan detail konfigurasi berikut:
- Add principals: Tempel email akun layanan Google SecOps.
- Tetapkan peran: Pilih Storage Object Viewer.
Klik Simpan.

Catatan: Jika Anda berencana menggunakan opsi penghapusan "Hapus file yang ditransfer" atau "Hapus file yang ditransfer dan direktori kosong", berikan peran Storage Object Admin, bukan Storage Object Viewer.

Mengonfigurasi feed di Google SecOps untuk menyerap log konteks Jamf Pro

Buka Setelan SIEM > Feed.
Klik Tambahkan Feed Baru.
Klik Konfigurasi satu feed.
Di kolom Nama feed, masukkan nama untuk feed (misalnya, Jamf Pro Context logs).
Pilih Google Cloud Storage V2 sebagai Source type.
Pilih Jamf pro context sebagai Log type.
Klik Berikutnya.
Tentukan nilai untuk parameter input berikut:
- URL bucket penyimpanan: Masukkan URI bucket GCS dengan jalur awalan:
```
gs://jamfpro/jamf-pro/context/
```
  - Ganti jamfpro dengan nama bucket yang sebenarnya.
  Catatan: Selalu sertakan garis miring (/) di akhir URI.
- Opsi penghapusan sumber: Pilih opsi penghapusan sesuai preferensi Anda:
  - Jangan pernah: Tidak pernah menghapus file apa pun setelah transfer (direkomendasikan untuk pengujian).
  - Hapus file yang ditransfer: Menghapus file setelah transfer berhasil.
  - Hapus file yang ditransfer dan direktori kosong: Menghapus file dan direktori kosong setelah transfer berhasil.
    
    Catatan: Jika Anda memilih opsi penghapusan, akun layanan harus memiliki peran Storage Object Admin, bukan Storage Object Viewer. Perbarui izin IAM yang sesuai.
- Usia File Maksimum: Menyertakan file yang diubah dalam beberapa hari terakhir. Defaultnya adalah 180 hari.
- Namespace aset: Namespace aset.
- Label penyerapan: Label yang akan diterapkan ke peristiwa dari feed ini.
Klik Berikutnya.
Tinjau konfigurasi feed baru Anda di layar Selesaikan, lalu klik Kirim.

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