Jamf Pro 컨텍스트 로그 수집

다음에서 지원:

Google secops SIEM

이 문서에서는 Cloud Run 함수, Pub/Sub, Cloud 스케줄러와 함께 Google Cloud Storage를 사용하여 Jamf Pro 컨텍스트 로그 (기기 및 사용자 컨텍스트)를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다. Jamf Pro는 Apple 기기를 위한 포괄적인 관리 솔루션으로, 기기 인벤토리, 사용자 컨텍스트, 구성 관리 기능을 제공합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 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
Jamf Pro 테넌트에 대한 액세스 권한

Jamf API 역할 구성

Jamf 웹 UI에 로그인합니다.
설정 > 시스템 섹션 > API 역할 및 클라이언트로 이동합니다.
API 역할 탭을 선택합니다.
새로 만들기를 클릭합니다.
API 역할의 표시 이름 (예: context_role)을 입력합니다.
Jamf Pro API 역할 권한에 권한 이름을 입력한 다음 메뉴에서 선택합니다.
- 컴퓨터 인벤토리
- 휴대기기 인벤토리
참고: 완료될 때까지 권한을 계속 추가할 수 있습니다.
저장을 클릭합니다.

Jamf API 클라이언트 구성

Jamf Pro에서 설정 > 시스템 섹션 > API 역할 및 클라이언트로 이동합니다.
API 클라이언트 탭을 선택합니다.
새로 만들기를 클릭합니다.
API 클라이언트의 표시 이름 (예: context_client)을 입력합니다.
API 역할 필드에 이전에 만든 context_role 역할을 추가합니다.
액세스 토큰 수명에 액세스 토큰이 유효한 시간을 초 단위로 입력합니다.
저장을 클릭합니다.
수정을 클릭합니다.
API 클라이언트 사용 설정을 클릭합니다.
저장을 클릭합니다.

Jamf 클라이언트 보안 비밀번호 구성

Jamf Pro에서 새로 생성된 API 클라이언트로 이동합니다.
클라이언트 보안 비밀 생성을 클릭합니다.
확인 화면에서 보안 비밀 만들기를 클릭합니다.
안전한 위치에 다음 매개변수를 저장합니다.
- 기준 URL: https://<your>.jamfcloud.com
- 클라이언트 ID: UUID입니다.
- 클라이언트 보안 비밀번호: 값은 한 번만 표시됩니다.

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: `jamfpro`)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: jamf-pro-collector-sa을 입력합니다.
- 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Jamf Pro context 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: jamf-pro-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: jamf-pro-context-trigger를 입력합니다.
- 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Jamf Pro API에서 로그를 가져오고 GCS에 작성합니다.

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 jamf-pro-context-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 (jamf-pro-context-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 (jamf-pro-collector-sa)을 선택합니다.

설정	값
서비스 이름	`jamf-pro-context-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
`GCS_BUCKET`	`jamfpro`
`GCS_PREFIX`	`jamf-pro/context/`
`JAMF_CLIENT_ID`	Jamf 클라이언트 ID 입력
`JAMF_CLIENT_SECRET`	Jamf 클라이언트 보안 비밀번호 입력
`JAMF_BASE_URL`	Jamf URL을 입력하고 `https://<your>.jamfcloud.com`에서 `<your>`를 바꿉니다.
`PAGE_SIZE`	`200`

변수 및 보안 비밀 탭에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.
컨테이너의 설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
  - 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
  - CPU: 1을 선택합니다.
- 완료를 클릭합니다.
실행 환경까지 아래로 스크롤합니다.
- 기본을 선택합니다 (권장).
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 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

두 번째 파일: requirements.txt:

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

배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

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	`jamfpro-context-schedule-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 (`jamf-pro-context-trigger`)를 선택합니다.
메일 본문	`{}` (빈 JSON 객체)

만들기를 클릭합니다.

스케줄러 작업 테스트

Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
강제 실행을 클릭하여 수동으로 트리거합니다.
몇 초간 기다린 후 Cloud Run > 서비스 > jamf-pro-context-collector > 로그로 이동합니다.
함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다.
GCS 버킷을 확인하여 로그가 작성되었는지 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: Jamf Pro Context logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 Jamf Pro 컨텍스트를 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.

Jamf Pro 컨텍스트 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Jamf Pro Context logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 Jamf Pro 컨텍스트를 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.
- 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
```
gs://jamfpro/jamf-pro/context/
```
  - jamfpro을 버킷의 실제 이름으로 바꿉니다.
  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: 애셋 네임스페이스입니다.
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

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