Keeper Enterprise Security 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Keeper Enterprise Security 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다.

Keeper Enterprise Security는 사용자 인증 정보, 보안 비밀, 민감한 정보를 보호하는 엔터프라이즈 비밀번호 관리자 및 권한 액세스 관리 플랫폼입니다. Reporting and Alerts API를 통해 보관 파일 액세스, 비밀번호 변경, 공유 이벤트, 관리 작업에 대한 감사 로그를 생성합니다.

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
  • 관리자 권한이 있는 Keeper 관리 콘솔에 대한 권한 액세스
  • 고급 보고 및 알림 모듈 (ARAM)이 사용 설정된 Keeper Enterprise 또는 Business 요금제

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: keeper-audit-logs)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 조치 선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

  6. 만들기를 클릭합니다.

Keeper Enterprise Security API 사용자 인증 정보 수집

API 키 만들기

  1. Keeper 관리 콘솔에 로그인합니다.
  2. 관리 > 보고 및 알림으로 이동합니다.
  3. API 키를 클릭하거나 API 키 관리 섹션으로 이동합니다.
  4. API 키 만들기를 클릭합니다.
  5. API 키의 이름을 입력합니다 (예: Google Security Operations Integration).
  6. 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.
    • API 키: 생성된 API 키 값
    • 비공개 키: 토큰 생성에 사용되는 비공개 키 파일을 다운로드합니다.

  7. 관리 콘솔에서 Keeper Enterprise Enterprise ID를 확인합니다.

API 기본 URL 확인

  • Keeper API 기준 URL은 데이터 센터 지역에 따라 다릅니다.

    리전 API 기본 URL
    미국 https://keepersecurity.com
    EU https://keepersecurity.eu
    AU https://keepersecurity.com.au
    CA https://keepersecurity.ca
    일본 https://keepersecurity.jp
    US GovCloud https://govcloud.keepersecurity.us

권한 확인

계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Keeper 관리 콘솔에 로그인합니다.
  2. 관리 > 보고 및 알림으로 이동합니다.
  3. 보고 및 알림 대시보드와 API 키 섹션이 표시되면 필요한 권한이 있는 것입니다.
  4. 이 옵션이 표시되지 않으면 Keeper 관리자에게 문의하여 ARAM 모듈을 사용 설정하고 관리자 액세스 권한을 부여하세요.

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

    # 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

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

  1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
  2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 서비스 계정 이름: keeper-logs-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Keeper Enterprise Security 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 검색하여 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/Sub가 함수를 호출하도록 허용
  • Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

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

Pub/Sub 주제 만들기

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

  1. GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
  2. 주제 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주제 ID: keeper-logs-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 Keeper Reporting and Alerts API에서 로그를 가져와 GCS에 작성합니다.

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

  4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    서비스 이름 keeper-logs-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/Sub를 선택합니다.
    3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 keeper-logs-trigger 주제를 선택합니다.
    4. 저장을 클릭합니다.

  6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

    1. 인증 필요를 선택합니다.
    2. Identity and Access Management (IAM)을 확인합니다.

  7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

  8. 보안 탭으로 이동합니다.

    • 서비스 계정: 서비스 계정 keeper-logs-collector-sa를 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 keeper-audit-logs GCS 버킷 이름
    GCS_PREFIX keeper 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY keeper/state.json 상태 파일 경로
    KEEPER_API_BASE https://keepersecurity.com Keeper API 기본 URL
    KEEPER_API_KEY your-api-key Keeper API 키
    KEEPER_PRIVATE_KEY base64-encoded-private-key Base64로 인코딩된 비공개 키
    KEEPER_ENTERPRISE_ID 12345 Enterprise ID
    MAX_RECORDS 5000 실행당 최대 레코드 수
    PAGE_SIZE 1000 페이지당 레코드 수
    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 이상 선택
      • 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).

  15. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

  1. 진입점 필드에 main을 입력합니다.

  2. 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, 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

    • 두 번째 파일 - 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 keeper-logs-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 keeper-logs-trigger 주제를 선택합니다.
    메일 본문 {} (빈 JSON 객체)

  4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

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

통합 테스트

  1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
  2. 강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
  3. 몇 초 동안 기다립니다.
  4. Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
  5. keeper-logs-collector를 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

    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. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름 (keeper-audit-logs)을 클릭합니다.

  10. keeper/ 폴더로 이동합니다.

  11. 현재 타임스탬프를 사용하여 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수에서 API 사용자 인증 정보 확인
  • HTTP 403: 계정에 Keeper 관리 콘솔에서 필요한 ARAM 권한이 있는지 확인
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
  • 환경 변수 누락: 필요한 변수가 모두 설정되었는지 확인

Keeper Enterprise Security 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

  1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Keeper Enterprise Security Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Keeper Enterprise Security를 선택합니다.

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

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

  8. 이메일 주소를 복사합니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

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

      gs://keeper-audit-logs/keeper/
      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • keeper-audit-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • keeper: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).

    • 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.

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

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

  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 이름을 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 논리
logData.channel extensions.auth.type ["SSO", "MACHINE", "VPN", "PHYSICAL", "TACACS"]에 있는 경우 대문자 값으로 설정하고, 그렇지 않은 경우 'AUTHTYPE_UNSPECIFIED'로 설정합니다.
logData.timestamp metadata.event_timestamp ISO8601 형식을 사용하여 변환됨
logData.audit_event, logData.remote_address metadata.event_type audit_event가 'login'과 일치하고 remote_address가 비어 있지 않으면 'USER_LOGIN'으로 설정되고, remote_address가 비어 있지 않으면 'STATUS_UPDATE'로 설정되고, 그 외의 경우에는 'GENERIC_EVENT'로 설정됩니다.
logData.audit_event metadata.product_event_type 값이 직접 복사됨
logData.enterprise_id metadata.product_log_id 문자열로 변환됨
metadata.product_name 'KEEPER'로 설정
metadata.vendor_name 'KEEPER'로 설정
logData.client_version network.http.parsed_user_agent 값이 직접 복사된 후 parseduseragent로 변환됨
logData.client_version network.http.user_agent 값이 직접 복사됨
logData.remote_address principal.asset.ip 값이 직접 복사됨
logData.remote_address principal.ip 값이 직접 복사됨
logData.category security_result.category_details 소스에서 병합됨
logData.shared_folder_uid, logData.folder_uid security_result.detection_fields 'shared_folder_uid' 및 'folder_uid' 키가 있는 라벨로 병합됨
logData.email target.user.email_addresses 소스에서 병합됨
logData.username target.user.userid 값이 직접 복사됨

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