Keeper Enterprise-Sicherheitslogs erfassen

Unterstützt in:

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Keeper Enterprise Security-Logs mit Google Cloud Storage V2 in Google Security Operations aufnehmen.

Keeper Enterprise Security ist ein Enterprise-Passwortmanager und eine Privileged Access Management-Plattform, die Anmeldedaten, Secrets und sensible Daten schützt. Über die Reporting and Alerts API werden Audit-Logs für den Tresorzugriff, Passwortänderungen, Freigabeereignisse und administrative Aktionen generiert.

Hinweis

Prüfen Sie, ob folgende Voraussetzungen erfüllt sind:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Verwalten von IAM-Richtlinien für GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf die Keeper Admin Console mit Administratorberechtigungen
  • Ein Keeper Enterprise- oder Business-Abo mit aktiviertem Modul „Erweiterte Berichte und Benachrichtigungen“ (Advanced Reporting and Alerts Module, ARAM)

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

  1. Gehen Sie zur Google Cloud Console.
  2. Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
  3. Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
  4. Klicken Sie auf Bucket erstellen.

  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Bucket benennen Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein, z. B. keeper-audit-logs.
    Standorttyp Wählen Sie die Option aus, die am besten zu Ihren Anforderungen passt (Region, Dual-Region, Multi-Region).
    Standort Wählen Sie den Speicherort aus, z. B. us-central1.
    Speicherklasse Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
    Zugriffskontrolle Einheitlich (empfohlen)
    Schutzmaßnahmen Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Keeper Enterprise Security API-Anmeldedaten erfassen

API-Schlüssel erstellen

  1. Melden Sie sich in der Keeper-Admin-Konsole an.
  2. Klicken Sie auf Verwaltung > Berichte und Benachrichtigungen.
  3. Klicken Sie auf API-Schlüssel oder rufen Sie den Abschnitt zur Verwaltung von API-Schlüsseln auf.
  4. Klicken Sie auf API-Schlüssel erstellen.
  5. Geben Sie einen Namen für den API-Schlüssel ein (z. B. Google Security Operations Integration).
  6. Kopieren und speichern Sie die folgenden Details an einem sicheren Ort:
    • API-Schlüssel: Der generierte API-Schlüsselwert
    • Privater Schlüssel: Laden Sie die Datei mit dem privaten Schlüssel herunter, die für die Tokenerstellung verwendet wird.

  7. Notieren Sie sich die Enterprise-ID Ihres Keeper Enterprise-Kontos aus der Admin-Konsole.

API-Basis-URL ermitteln

  • Die Basis-URL der Keeper API hängt von der Region Ihres Rechenzentrums ab:

    Region API-Basis-URL
    USA https://keepersecurity.com
    EU https://keepersecurity.eu
    AU https://keepersecurity.com.au
    Zertifizierungsstelle https://keepersecurity.ca
    JP https://keepersecurity.jp
    US GovCloud https://govcloud.keepersecurity.us

Berechtigungen prüfen

So prüfen Sie, ob das Konto die erforderlichen Berechtigungen hat:

  1. Melden Sie sich in der Keeper-Admin-Konsole an.
  2. Klicken Sie auf Verwaltung > Berichte und Benachrichtigungen.
  3. Wenn Sie das Dashboard Berichte und Benachrichtigungen und den Bereich API-Schlüssel sehen, haben Sie die erforderlichen Berechtigungen.
  4. Wenn Sie diese Option nicht sehen, wenden Sie sich an Ihren Keeper-Administrator, um das ARAM-Modul zu aktivieren und Administratorzugriff zu gewähren.

API-Zugriff testen

  • Testen Sie Ihre Anmeldedaten, bevor Sie mit der Integration fortfahren:

    # Replace with your actual credentials
KEEPER_API_KEY="your-api-key"
KEEPER_BASE="https://keepersecurity.com"

# Test API access - get audit events (requires signed token)
# Note: Keeper uses a signed JWT for authentication.
# Refer to Keeper Commander CLI for testing:
keeper audit-report --format json --limit 1

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

Die Cloud Run-Funktion benötigt ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub.

Dienstkonto erstellen

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM & Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie keeper-logs-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Keeper Enterprise Security logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
    1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
    2. Suchen Sie nach Storage-Objekt-Administrator und wählen Sie die Rolle aus.
    3. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    4. Suchen Sie nach Cloud Run Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
    5. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    6. Suchen Sie nach Cloud Functions Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

  • Storage-Objekt-Administrator: Protokolle in GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run-Aufrufer: Pub/Sub darf die Funktion aufrufen.
  • Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket erteilen

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets, z. B. keeper-audit-logs.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Prinzipale hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. keeper-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage-Objekt-Administrator aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

Erstellen Sie ein Pub/Sub-Thema, in dem Cloud Scheduler veröffentlicht und das von der Cloud Run-Funktion abonniert wird.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie keeper-logs-trigger ein.
    • Andere Einstellungen als Standardeinstellungen beibehalten
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Cloud Run-Funktion zum Erfassen von Logs erstellen

Die Cloud Run-Funktion wird durch Pub/Sub-Nachrichten von Cloud Scheduler ausgelöst, um Protokolle von der Keeper Reporting and Alerts API abzurufen und in GCS zu schreiben.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
  2. Klicken Sie auf Dienst erstellen.
  3. Wählen Sie Funktion aus, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.

  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname keeper-logs-collector
    Region Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).
    Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus.

  5. Im Abschnitt Trigger (optional):

    1. Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
    2. Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
    3. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Thema keeper-logs-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Identitäts- und Zugriffsverwaltung

  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto keeper-logs-collector-sa aus.

  9. Rufen Sie den Tab Container auf:

    1. Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
    2. Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
    Variablenname Beispielwert Beschreibung
    GCS_BUCKET keeper-audit-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX keeper Präfix für Protokolldateien
    STATE_KEY keeper/state.json Statusdateipfad
    KEEPER_API_BASE https://keepersecurity.com Keeper-API-Basis-URL
    KEEPER_API_KEY your-api-key Keeper-API-Schlüssel
    KEEPER_PRIVATE_KEY base64-encoded-private-key Mit Base64 codierter privater Schlüssel
    KEEPER_ENTERPRISE_ID 12345 Unternehmens-ID
    MAX_RECORDS 5000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 1000 Einträge pro Seite
    LOOKBACK_HOURS 24 Erster Rückschauzeitraum

  10. Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.

  11. Rufen Sie den Tab Einstellungen auf:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.

  12. Im Abschnitt Versionsskalierung:

    • Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie 0 ein.
    • Maximale Anzahl von Instanzen: Geben Sie 100 ein (oder passen Sie den Wert an die erwartete Last an).

  13. Klicken Sie auf Erstellen.

  14. Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.

  15. Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main in das Feld Einstiegspunkt ein.

  2. Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:

    • Erste Datei: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
  import hashlib
  import hmac

  # 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', 'keeper')
  STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'keeper/state.json')
  KEEPER_API_BASE = os.environ.get('KEEPER_API_BASE', 'https://keepersecurity.com')
  KEEPER_API_KEY = os.environ.get('KEEPER_API_KEY')
  KEEPER_PRIVATE_KEY = os.environ.get('KEEPER_PRIVATE_KEY')
  KEEPER_ENTERPRISE_ID = os.environ.get('KEEPER_ENTERPRISE_ID')
  MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
  PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
  LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

  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)

  def get_auth_token():
    """
    Generate authentication token for Keeper Reporting API.
    Uses HMAC-SHA512 signing with the private key.
    """
    api_base = KEEPER_API_BASE.rstrip('/')
    token_url = f"{api_base}/api/rest/enterprise/auth/token"

    # Build token request
    timestamp = str(int(time.time()))
    message = f"{KEEPER_API_KEY}:{timestamp}"

    # Decode private key from base64
    private_key_bytes = base64.b64decode(KEEPER_PRIVATE_KEY)

    # Sign with HMAC-SHA512
    signature = hmac.new(
      private_key_bytes,
      message.encode('utf-8'),
      hashlib.sha512
    ).digest()
    signature_b64 = base64.b64encode(signature).decode('utf-8')

    body = json.dumps({
      'api_key': KEEPER_API_KEY,
      'timestamp': timestamp,
      'signature': signature_b64,
      'enterprise_id': KEEPER_ENTERPRISE_ID
    })

    headers = {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Accept': 'application/json'
    }

    backoff = 1.0
    for attempt in range(3):
      response = http.request('POST', token_url, body=body, headers=headers)

      if response.status == 429:
        retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
        print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        continue

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

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      return data.get('token', data.get('access_token'))

    raise RuntimeError("Failed to get auth token after 3 retries")

  @functions_framework.cloud_event
  def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Keeper Enterprise
    Security audit logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, KEEPER_API_KEY, KEEPER_PRIVATE_KEY, KEEPER_ENTERPRISE_ID]):
      print('Error: Missing required environment variables')
      return

    try:
      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 logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

      # Get auth token
      token = get_auth_token()

      # Fetch logs
      records, newest_event_time = fetch_logs(
        token=token,
        start_time=last_time,
        end_time=now,
        page_size=PAGE_SIZE,
        max_records=MAX_RECORDS,
      )

      if not records:
        print("No new log 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}/logs_{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 logs: {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_logs(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch audit event logs from Keeper Reporting and Alerts API
    with pagination and rate limiting.

    Args:
      token: Authentication token
      start_time: Start time for log query
      end_time: End time for log query
      page_size: Number of records per page
      max_records: Maximum total records to fetch

    Returns:
      Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
    """
    api_base = KEEPER_API_BASE.rstrip('/')
    endpoint = f"{api_base}/api/rest/enterprise/audit-events"

    headers = {
      'Authorization': f'Bearer {token}',
      'Accept': 'application/json',
      'Content-Type': 'application/json',
      'User-Agent': 'GoogleSecOps-KeeperCollector/1.0'
    }

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 0
    backoff = 1.0

    # Convert to Unix epoch seconds for Keeper API
    start_epoch = int(start_time.timestamp())
    end_epoch = int(end_time.timestamp())
    cursor = None

    while True:
      page_num += 1

      if len(records) >= max_records:
        print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
        break

      # Build request body
      body = {
        'start_time': start_epoch,
        'end_time': end_epoch,
        'limit': min(page_size, max_records - len(records)),
        'enterprise_id': KEEPER_ENTERPRISE_ID
      }
      if cursor:
        body['cursor'] = cursor

      try:
        response = http.request(
          'POST',
          endpoint,
          body=json.dumps(body),
          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, 30.0)
          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'))

        page_results = data.get('audit_events', data.get('events', []))

        if not page_results:
          print(f"No more results (empty page)")
          break

        print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")
        records.extend(page_results)

        # Track newest event time
        for event in page_results:
          try:
            event_ts = event.get('timestamp') or event.get('created')
            if event_ts:
              if isinstance(event_ts, (int, float)):
                event_dt = datetime.fromtimestamp(event_ts, tz=timezone.utc)
                event_time = event_dt.isoformat()
              else:
                event_time = str(event_ts)
              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
        cursor = data.get('cursor') or data.get('next_cursor')
        if not cursor:
          print("No more pages (no next cursor)")
          break

      except Exception as e:
        print(f"Error fetching logs: {e}")
        return [], None

    print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
    return records, newest_time

    • Zweite Datei – requirements.txt::

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

  3. Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.

  4. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist (2 bis 3 Minuten).

Cloud Scheduler-Job erstellen

Cloud Scheduler veröffentlicht in regelmäßigen Abständen Nachrichten im Pub/Sub-Thema und löst so die Cloud Run-Funktion aus.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.

  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name keeper-logs-collector-hourly
    Region Dieselbe Region wie die Cloud Run-Funktion auswählen
    Frequenz 0 * * * * (jede Stunde, zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Thema keeper-logs-trigger aus.
    Inhalt der Nachricht {} (leeres JSON-Objekt)

  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Optionen für die Häufigkeit des Zeitplans

Wählen Sie die Häufigkeit basierend auf dem Logvolumen und den Latenzanforderungen aus:

Häufigkeit Cron-Ausdruck Anwendungsfall
Alle 5 Minuten */5 * * * * Hohes Volumen, niedrige Latenz
Alle 15 Minuten */15 * * * * Mittleres Suchvolumen
Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um den Job manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden.
  4. Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
  5. Klicken Sie auf keeper-logs-collector.
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.

  7. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://keeper-audit-logs/keeper/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

  9. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (keeper-audit-logs).

  10. Rufen Sie den Ordner keeper/ auf.

  11. Prüfen Sie, ob eine neue .ndjson-Datei mit dem aktuellen Zeitstempel erstellt wurde.

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 401: API-Anmeldedaten in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie in der Keeper-Admin-Konsole, ob das Konto die erforderlichen ARAM-Berechtigungen hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Keeper Enterprise Security-Protokolle aufzunehmen

  1. Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Keeper Enterprise Security Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Keeper Enterprise Security als Logtyp aus.

  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Es wird eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto angezeigt, z. B.:

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

  8. Kopieren Sie die E-Mail-Adresse.

  9. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

    • Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:

      gs://keeper-audit-logs/keeper/
      • Ersetzen Sie:
        • keeper-audit-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • keeper: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).

    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Option zum Löschen aus:

      • Nie: Es werden niemals Dateien nach Übertragungen gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Löscht Dateien nach der erfolgreichen Übertragung.

      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.

    • Höchstalter für Dateien: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standard: 180 Tage)

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace

    • Labels für die Datenaufnahme: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll

  11. Klicken Sie auf Weiter.

  12. Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage Object Viewer für Ihren GCS-Bucket.

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage-Objekt-Betrachter aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
logData.channel extensions.auth.type Auf Großbuchstabenwert setzen, wenn in ["SSO", "MACHINE", "VPN", "PHYSICAL", "TACACS"], andernfalls "AUTHTYPE_UNSPECIFIED"
logData.timestamp metadata.event_timestamp Konvertiert im ISO8601-Format
logData.audit_event, logData.remote_address metadata.event_type Auf „USER_LOGIN“ festgelegt, wenn „audit_event“ mit „login“ übereinstimmt und „remote_address“ nicht leer ist. Andernfalls „STATUS_UPDATE“, wenn „remote_address“ nicht leer ist. Andernfalls „GENERIC_EVENT“.
logData.audit_event metadata.product_event_type Wert direkt kopiert
logData.enterprise_id metadata.product_log_id In String konvertiert
metadata.product_name Auf „KEEPER“ festgelegt
metadata.vendor_name Auf „KEEPER“ festgelegt
logData.client_version network.http.parsed_user_agent Wert direkt kopiert und dann in „parseduseragent“ konvertiert
logData.client_version network.http.user_agent Wert direkt kopiert
logData.remote_address principal.asset.ip Wert direkt kopiert
logData.remote_address principal.ip Wert direkt kopiert
logData.category security_result.category_details Aus Quelle zusammengeführt
logData.shared_folder_uid, logData.folder_uid security_result.detection_fields Zusammengeführt als Labels mit den Schlüsseln „shared_folder_uid“ und „folder_uid“
logData.email target.user.email_addresses Aus Quelle zusammengeführt
logData.username target.user.userid Wert direkt kopiert

Benötigen Sie weitere Hilfe? Antworten von Community-Mitgliedern und Google SecOps-Experten erhalten