איסוף יומני אבטחה של Keeper Enterprise

נתמך ב:

במאמר הזה מוסבר איך להטמיע יומני אבטחה של Keeper Enterprise ב-Google Security Operations באמצעות Google Cloud Storage V2.

‫Keeper Enterprise Security הוא פלטפורמה לניהול סיסמאות ברמה שמתאימה לארגונים ולניהול גישה עם הרשאות מיוחדות, שמגנה על פרטי הכניסה, הסודות ומידע אישי רגיש. הוא יוצר יומני ביקורת לגישה לכספת, לשינויים בסיסמאות, לאירועי שיתוף ולפעולות אדמיניסטרטיביות באמצעות Reporting and Alerts API.

לפני שמתחילים

חשוב לוודא שמתקיימות הדרישות המוקדמות הבאות:

  • מופע של Google SecOps
  • פרויקט ב-GCP עם Cloud Storage API מופעל
  • הרשאות ליצירה ולניהול של מאגרי GCS
  • הרשאות לניהול מדיניות IAM בקטגוריות GCS
  • הרשאות ליצירת שירותי Cloud Run, נושאי Pub/Sub ומשימות Cloud Scheduler
  • גישה מועדפת למסוף Admin של Keeper עם הרשאות אדמין
  • תוכנית Keeper Enterprise או Business עם מודול הדיווח וההתראות המתקדם (ARAM) מופעל

יצירת קטגוריה של Google Cloud Storage

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

  5. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:

    הגדרה ערך
    Name your bucket (שם הקטגוריה) מזינים שם ייחודי גלובלית (לדוגמה, keeper-audit-logs)
    סוג המיקום בוחרים לפי הצרכים (אזור, שני אזורים, מספר אזורים)
    Location בוחרים את המיקום (לדוגמה, us-central1).
    סוג אחסון (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-Keeper Enterprise Security API

יצירת מפתח API

  1. נכנסים למסוף Admin של Keeper.
  2. עוברים אל אדמין > דיווח והתראות.
  3. לוחצים על API Keys או עוברים לקטע של ניהול מפתחות API.
  4. לוחצים על Create API Key (יצירת מפתח API).
  5. מזינים שם למפתח ה-API (לדוגמה, Google Security Operations Integration).
  6. מעתיקים ושומרים את הפרטים הבאים במקום מאובטח:
    • ‫API Key (מפתח API): הערך של מפתח ה-API שנוצר
    • מפתח פרטי: מורידים את קובץ המפתח הפרטי (לשימוש ביצירת טוקנים)

  7. רושמים את מזהה הארגון של Keeper Enterprise ממסוף Admin.

קביעת כתובת ה-URL הבסיסית של ה-API

  • כתובת הבסיס של Keeper API תלויה באזור של מרכז הנתונים:

    אזור כתובת URL בסיסית של ה-API
    ארה"ב https://keepersecurity.com
    האיחוד האירופי https://keepersecurity.eu
    אוסטרליה https://keepersecurity.com.au
    CA https://keepersecurity.ca
    יפן https://keepersecurity.jp
    US GovCloud https://govcloud.keepersecurity.us

אימות ההרשאות

כדי לוודא שיש לחשבון את ההרשאות הנדרשות:

  1. נכנסים למסוף Admin של Keeper.
  2. עוברים אל אדמין > דיווח והתראות.
  3. אם אתם רואים את מרכז הבקרה Reporting & Alerts ואת הקטע API Keys, יש לכם את ההרשאות הנדרשות.
  4. אם האפשרות הזו לא מופיעה, פנו לאדמין של Keeper כדי להפעיל את מודול ה-ARAM ולהעניק גישת אדמין.

בדיקת הגישה ל-API

  • לפני שממשיכים בשילוב, חשוב לבדוק את פרטי הכניסה:

    # 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

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, עוברים אל IAM & Admin > Service Accounts.
  2. לוחצים על יצירת חשבון שירות.
  3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
    • שם חשבון השירות: מזינים keeper-logs-collector-sa
    • תיאור חשבון השירות: מזינים Service account for Cloud Run function to collect Keeper Enterprise Security 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 נוסף.
    4. מחפשים את האפשרות Cloud Run Invoker (הפעלת שירותים ב-Cloud Run) ולוחצים עליה.
    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 קבצי מצב
  • ‫Cloud Run Invoker: מתן הרשאה ל-Pub/Sub להפעיל את הפונקציה
  • Cloud Functions Invoker: מאפשר הפעלה של פונקציות

מתן הרשאות IAM בקטגוריית GCS

נותנים לחשבון השירות הרשאות כתיבה בקטגוריית GCS:

  1. עוברים אל Cloud Storage > Buckets (קטגוריות).
  2. לוחצים על שם הקטגוריה (לדוגמה, keeper-audit-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, keeper-logs-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, עוברים אל Pub/Sub > Topics.
  2. לוחצים על יצירת נושא.
  3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:
    • מזהה הנושא: מזינים keeper-logs-trigger
    • השארת ההגדרות האחרות 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 יומנים מ-Keeper Reporting and Alerts API ולכתוב אותם ב-GCS.

  1. במסוף GCP, עוברים אל 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 keeper-logs-collector
    אזור בוחרים אזור שתואם ל-GCS Bucket (לדוגמה, us-central1)
    זמן ריצה בוחרים באפשרות Python 3.12 ואילך.

  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 הנושא keeper-logs-trigger.
    4. לוחצים על Save.

  6. בקטע Authentication:

    1. בוחרים באפשרות דרישת אימות.
    2. בודקים את ניהול זהויות והרשאות גישה (IAM).

  7. גוללים למטה ומרחיבים את Containers, Networking, Security (מאגרי תגים, רשתות, אבטחה).

  8. עוברים לכרטיסייה אבטחה:

    • חשבון שירות: בוחרים את חשבון השירות keeper-logs-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 keeper-audit-logs שם קטגוריית GCS
    GCS_PREFIX keeper קידומת לקובצי יומן
    STATE_KEY keeper/state.json נתיב קובץ תמונת מצב
    KEEPER_API_BASE https://keepersecurity.com כתובת ה-URL הבסיסית של Keeper API
    KEEPER_API_KEY your-api-key מפתח API של Keeper
    KEEPER_PRIVATE_KEY base64-encoded-private-key מפתח פרטי בקידוד Base64
    KEEPER_ENTERPRISE_ID 12345 מזהה Enterprise
    MAX_RECORDS 5000 מספר הרשומות המקסימלי בכל הפעלה
    PAGE_SIZE 1000 רשומות בכל דף
    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 512MiB או יותר
      • ‫CPU: בוחרים באפשרות 1

  12. בקטע שינוי קנה מידה של העריכה:

    • מספר מינימלי של מופעים: מזינים 0
    • מספר מקסימלי של מופעים: מזינים 100 (או משנים בהתאם לעומס הצפוי)

  13. לוחצים על יצירה.

  14. ממתינים ליצירת השירות (1-2 דקות).

  15. 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:

    • הקובץ הראשון – 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

    • קובץ שני – 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).

יצירת משימה ב-Cloud Scheduler

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

  1. במסוף GCP, עוברים אל Cloud Scheduler.
  2. לוחצים על Create Job (יצירת משימה).

  3. מספקים את פרטי ההגדרה הבאים:

    הגדרה ערך
    שם keeper-logs-collector-hourly
    אזור בחירה באותו אזור כמו פונקציית Cloud Run
    תדירות ‫0 * * * * (כל שעה, בדיוק בשעה)
    אזור זמן בחירת אזור זמן (מומלץ לבחור UTC)
    סוג הטירגוט Pub/Sub
    נושא בחירת הנושא keeper-logs-trigger
    גוף ההודעה ‫{} (אובייקט JSON ריק)

  4. לוחצים על יצירה.

אפשרויות לתדירות התזמון

בחירת התדירות בהתאם לנפח היומן ולדרישות זמן האחזור:

תדירות ביטוי Cron תרחיש לדוגמה
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, מוצאים את העבודה.
  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 keeper-logs-collector.
  6. לוחצים על הכרטיסייה Logs (יומנים).

  7. מוודאים שהפונקציה בוצעה בהצלחה. מחפשים:

    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. עוברים אל Cloud Storage > Buckets (קטגוריות).

  9. לוחצים על שם הקטגוריה (keeper-audit-logs).

  10. עוברים לתיקייה keeper/.

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

אם מופיעות שגיאות ביומנים:

  • ‫HTTP 401: בדיקת פרטי הכניסה ל-API במשתני הסביבה
  • ‫HTTP 403: מוודאים שלחשבון יש את ההרשאות הנדרשות של ARAM במסוף האדמין של Keeper
  • ‫HTTP 429: הגבלת קצב – הפונקציה תנסה שוב באופן אוטומטי עם השהיה לפני ניסיון חוזר (backoff)
  • חסרים משתני סביבה: צריך לוודא שכל המשתנים הנדרשים מוגדרים

הגדרה של פיד ב-Google SecOps להטמעה של יומני Keeper Enterprise Security

  1. עוברים אל SIEM Settings > Feeds (הגדרות SIEM > פידים).
  2. לוחצים על הוספת פיד חדש.
  3. לוחצים על Configure a single feed (הגדרת פיד יחיד).
  4. בשדה שם הפיד, מזינים שם לפיד (לדוגמה, Keeper Enterprise Security Logs).
  5. בוחרים באפשרות Google Cloud Storage V2 בתור סוג המקור.
  6. בוחרים באפשרות Keeper Enterprise Security בתור סוג היומן.

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

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

  8. מעתיקים את כתובת האימייל.

  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://keeper-audit-logs/keeper/
      • מחליפים את:
        • ‫keeper-audit-logs: השם של קטגוריית GCS.
        • ‫keeper: קידומת אופציונלית או נתיב לתיקייה שבה מאוחסנים היומנים (אם לא מציינים כלום, היומנים מאוחסנים בתיקיית הבסיס).

    • אפשרות למחיקת המקור: בוחרים את אפשרות המחיקה לפי ההעדפה שלכם:

      • 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.

    • 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.
  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 באחסון.
  6. לוחצים על Save.

טבלת מיפוי UDM

שדה ביומן מיפוי UDM היגיון
logData.channel extensions.auth.type הערך צריך להיות באותיות רישיות אם הוא אחד מהערכים הבאים: ['SSO',‏ 'MACHINE',‏ 'VPN',‏ 'PHYSICAL',‏ 'TACACS'], אחרת הערך הוא AUTHTYPE_UNSPECIFIED
logData.timestamp metadata.event_timestamp ההמרה בוצעה באמצעות פורמט ISO8601
logData.audit_event, logData.remote_address metadata.event_type הערך הוא USER_LOGIN אם audit_event תואם ל-login ו-remote_address לא ריק, אחרת הערך הוא STATUS_UPDATE אם remote_address לא ריק, אחרת הערך הוא GENERIC_EVENT
logData.audit_event metadata.product_event_type הערך הועתק ישירות
logData.enterprise_id metadata.product_log_id הומר למחרוזת
metadata.product_name ההגדרה היא 'KEEPER'
metadata.vendor_name ההגדרה היא 'KEEPER'
logData.client_version network.http.parsed_user_agent הערך הועתק ישירות, ואז הומר ל-parseduseragent
logData.client_version network.http.user_agent הערך הועתק ישירות
logData.remote_address principal.asset.ip הערך הועתק ישירות
logData.remote_address principal.ip הערך הועתק ישירות
logData.category security_result.category_details מוזג מהמקור
logData.shared_folder_uid, logData.folder_uid security_result.detection_fields המידע מוזג כתוויות עם המפתחות shared_folder_uid ו-folder_uid
logData.email target.user.email_addresses מוזג מהמקור
logData.username target.user.userid הערך הועתק ישירות

יומן שינויים

צפייה ביומן השינויים של מנתח התוכן הזה

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