FortiCNAPP-Logs (früher Lacework) erfassen
In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie FortiCNAPP-Logs (früher Lacework) mit Google Cloud Storage V2 in Google Security Operations aufnehmen.
FortiCNAPP ist eine Plattform zum Schutz von cloudnativen Anwendungen (CNAPP), die Cloud-Sicherheitsstatus-Management, Arbeitslastschutz und Bedrohungserkennung in Multi-Cloud-Umgebungen bietet. Es werden Benachrichtigungen, Compliance-Ergebnisse und Audit-Logs generiert, die über die Lacework REST API erfasst werden können.
Hinweis
Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:
- 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 FortiCNAPP-Konsole (früher Lacework) mit Administratorberechtigungen
- Ein Lacework-Konto mit aktiviertem API-Schlüsselzugriff
Google Cloud Storage-Bucket erstellen
- Gehen Sie zur Google Cloud Console.
- Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
- Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf Bucket erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
Einstellung Wert Bucket benennen Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein, z. B. lacework-logs.Standorttyp Wählen Sie je nach Bedarf aus (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 Klicken Sie auf Erstellen.
FortiCNAPP-API-Anmeldedaten (früher Lacework) erfassen
API-Schlüssel generieren
- Melden Sie sich in der Lacework-Konsole an.
- Rufen Sie die Einstellungen > Konfiguration > API-Schlüssel auf.
- Klicken Sie auf + Neu hinzufügen.
- Geben Sie einen Namen für den API-Schlüssel ein (z. B.
Google SecOps Integration). - Geben Sie optional eine Beschreibung ein.
Klicken Sie auf Speichern.
Kopieren Sie die folgenden Details und speichern Sie sie an einem sicheren Ort:
- Schlüssel-ID: Die generierte API-Schlüssel-ID
- Secret: Das generierte API-Secret (wird nur einmal angezeigt)
Notieren Sie sich die URL Ihres Lacework-Kontos aus der Adressleiste des Browsers.
- Format:
https://<ACCOUNT>.lacework.net - Beispiel: Wenn Ihre Lacework-Konsolen-URL
https://acme.lacework.netlautet, ist Ihr Kontonameacme.
- Format:
Berechtigungen prüfen
So prüfen Sie, ob das Konto die erforderlichen Berechtigungen hat:
- Melden Sie sich in der Lacework-Konsole an.
- Rufen Sie die Einstellungen > Konfiguration > API-Schlüssel auf.
- Wenn Sie die Seite „API-Schlüssel“ sehen und Schlüssel erstellen können, haben Sie die erforderlichen Berechtigungen.
- Wenn Sie diese Option nicht sehen, bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen Administratorzugriff zu gewähren.
API-Zugriff testen
Testen Sie Ihre Anmeldedaten, bevor Sie mit der Integration fortfahren:
# Replace with your actual credentials LW_ACCOUNT="your-account-name" LW_KEY_ID="your-api-key-id" LW_SECRET="your-api-secret" # Get a temporary access token TOKEN=$(curl -s -X POST "https://${LW_ACCOUNT}.lacework.net/api/v2/access/tokens" \ -H "X-LW-UAKS: ${LW_SECRET}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"keyId\": \"${LW_KEY_ID}\", \"expiryTime\": 3600}" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('token',''))") # Test API access - list alerts curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \ "https://${LW_ACCOUNT}.lacework.net/api/v2/Alerts?startTime=$(date -u -v-1d +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)&endTime=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)"
Dienstkonto für 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
- Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM & Verwaltung > Dienstkonten.
Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Name des Dienstkontos: Geben Sie
lacework-logs-collector-saein. - Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie
Service account for Cloud Run function to collect FortiCNAPP (formerly Lacework) logsein.
- Name des Dienstkontos: Geben Sie
Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
- Klicken Sie auf Rolle auswählen.
- Suchen Sie nach Storage-Objekt-Administrator und wählen Sie die Rolle aus.
- Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
- Suchen Sie nach Cloud Run Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
- Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
- Suchen Sie nach Cloud Functions Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
Klicken Sie auf Weiter.
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:
- Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
- Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets, z. B.
lacework-logs. - Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Prinzipale hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B.
lacework-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com). - Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage-Objekt-Administrator aus.
- Prinzipale hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B.
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.
- Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
Klicken Sie auf Thema erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
- Themen-ID: Geben Sie
lacework-logs-triggerein. - Andere Einstellungen als Standardeinstellungen beibehalten
- Themen-ID: Geben Sie
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 Logs von der FortiCNAPP-API (früher Lacework) abzurufen und in GCS zu schreiben.
- Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
- Klicken Sie auf Dienst erstellen.
Wählen Sie Funktion aus, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.
Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:
Einstellung Wert Dienstname lacework-logs-collectorRegion Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus. Im Abschnitt Trigger (optional):
- Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
- Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
- Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Thema
lacework-logs-triggeraus. - Klicken Sie auf Speichern.
Im Abschnitt Authentifizierung:
- Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
- Identitäts- und Zugriffsverwaltung
Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.
Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:
- Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto
lacework-logs-collector-saaus.
- Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto
Rufen Sie den Tab Container auf:
- Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
- Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
Variablenname Beispielwert Beschreibung GCS_BUCKETlacework-logsName des GCS-Buckets GCS_PREFIXlaceworkPräfix für Protokolldateien STATE_KEYlacework/state.jsonStatusdateipfad LW_ACCOUNTacmeLacework-Kontoname LW_KEY_IDyour-api-key-idLacework-API-Schlüssel-ID LW_SECRETyour-api-secretLacework-API-Secret MAX_RECORDS5000Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung PAGE_SIZE500Einträge pro Seite LOOKBACK_HOURS24Erster Rückschauzeitraum Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:
- Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie
600Sekunden (10 Minuten) ein.
- Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie
Rufen Sie den Tab Einstellungen auf:
- Im Abschnitt Ressourcen:
- Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
- CPU: Wählen Sie 1 aus.
- Im Abschnitt Ressourcen:
Im Abschnitt Versionsskalierung:
- Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie
0ein. - Maximale Anzahl von Instanzen: Geben Sie
100ein (oder passen Sie den Wert an die erwartete Last an).
- Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie
Klicken Sie auf Erstellen.
Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.
Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.
Funktionscode hinzufügen
- Geben Sie main in das Feld Einstiegspunkt ein.
Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:
main.py:
import functions_framework from google.cloud import storage import json import os import urllib3 from datetime import datetime, timezone, timedelta import time # 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', 'lacework') STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'lacework/state.json') LW_ACCOUNT = os.environ.get('LW_ACCOUNT') LW_KEY_ID = os.environ.get('LW_KEY_ID') LW_SECRET = os.environ.get('LW_SECRET') MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000')) PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '500')) LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24')) # Lacework API base URL API_BASE_TEMPLATE = 'https://{account}.lacework.net/api/v2' # Log endpoints to fetch ENDPOINTS = [ {'name': 'alerts', 'path': '/Alerts', 'time_field': 'startTime', 'results_key': 'data'}, {'name': 'audit_logs', 'path': '/AuditLogs', 'time_field': 'createdTime', 'results_key': 'data'}, ] def get_access_token(api_base: str, key_id: str, secret: str) -> str: """Get a temporary access token from Lacework API.""" token_url = f"{api_base}/access/tokens" body = json.dumps({ 'keyId': key_id, 'expiryTime': 3600 }).encode('utf-8') headers = { 'X-LW-UAKS': secret, 'Content-Type': 'application/json', } response = http.request('POST', token_url, body=body, headers=headers) if response.status != 201: raise Exception(f"Failed to get access token: HTTP {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}") token_data = json.loads(response.data.decode('utf-8')) return token_data['token'] @functions_framework.cloud_event def main(cloud_event): """ Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch FortiCNAPP (formerly Lacework) logs and write to GCS. Args: cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message """ if not all([GCS_BUCKET, LW_ACCOUNT, LW_KEY_ID, LW_SECRET]): print('Error: Missing required environment variables') return try: bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET) api_base = API_BASE_TEMPLATE.format(account=LW_ACCOUNT) # Get access token token = get_access_token(api_base, LW_KEY_ID, LW_SECRET) print("Successfully obtained access token") # Load state state = load_state(bucket, STATE_KEY) # Determine time window now = datetime.now(timezone.utc) all_records = [] for endpoint in ENDPOINTS: ep_name = endpoint['name'] last_time_str = None if isinstance(state, dict) and state.get(f"last_{ep_name}_time"): try: last_time = parse_datetime(state[f"last_{ep_name}_time"]) # Overlap by 2 minutes to catch any delayed events last_time = last_time - timedelta(minutes=2) last_time_str = last_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') except Exception as e: print(f"Warning: Could not parse last_{ep_name}_time: {e}") if last_time_str is None: last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS) last_time_str = last_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') end_time_str = now.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') print(f"Fetching {ep_name} from {last_time_str} to {end_time_str}") records, newest_event_time = fetch_logs( api_base=api_base, token=token, endpoint=endpoint, start_time=last_time_str, end_time=end_time_str, page_size=PAGE_SIZE, max_records=MAX_RECORDS, ) # Tag records with endpoint type for record in records: record['_lw_log_type'] = ep_name all_records.extend(records) # Update state for this endpoint if newest_event_time: state[f"last_{ep_name}_time"] = newest_event_time else: state[f"last_{ep_name}_time"] = end_time_str print(f"Fetched {len(records)} {ep_name} records") if not all_records: print("No new log records found.") save_state(bucket, STATE_KEY, state) 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 all_records]) + '\n' blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson') print(f"Wrote {len(all_records)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}") # Save state save_state(bucket, STATE_KEY, state) print(f"Successfully processed {len(all_records)} records") except Exception as e: print(f'Error processing logs: {str(e)}') raise 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 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, state: dict): """Save the state to GCS state file.""" try: blob = bucket.blob(key) blob.upload_from_string( json.dumps(state, indent=2), content_type='application/json' ) print(f"Saved state: {json.dumps(state)}") except Exception as e: print(f"Warning: Could not save state: {e}") def fetch_logs(api_base: str, token: str, endpoint: dict, start_time: str, end_time: str, page_size: int, max_records: int): """ Fetch logs from Lacework API with pagination and rate limiting. Args: api_base: API base URL token: Bearer access token endpoint: Endpoint configuration dict start_time: Start time in ISO format end_time: End time in ISO format page_size: Number of records per page max_records: Maximum total records to fetch Returns: Tuple of (records list, newest_event_time ISO string) """ headers = { 'Authorization': f'Bearer {token}', 'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json', 'User-Agent': 'GoogleSecOps-LaceworkCollector/1.0' } ep_path = endpoint['path'] time_field = endpoint['time_field'] results_key = endpoint['results_key'] records = [] newest_time = None page_num = 0 backoff = 1.0 next_page = None while True: page_num += 1 if len(records) >= max_records: print(f"Reached max_records limit ({max_records}) for {endpoint['name']}") break # Build request URL if next_page: url = next_page else: url = f"{api_base}{ep_path}?startTime={start_time}&endTime={end_time}" try: response = http.request('GET', url, 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(results_key, []) if not page_results: print(f"No more results (empty page) for {endpoint['name']}") break print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} {endpoint['name']} events") records.extend(page_results) # Track newest event time for event in page_results: try: event_time = event.get(time_field) if event_time: 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 next page via paging object paging = data.get('paging', {}) next_page_url = paging.get('urls', {}).get('nextPage') if not next_page_url: print(f"No more pages for {endpoint['name']}") break next_page = next_page_url except Exception as e: print(f"Error fetching {endpoint['name']} logs: {e}") return [], None print(f"Retrieved {len(records)} total {endpoint['name']} records from {page_num} pages") return records, newest_timerequirements.txt:
functions-framework==3.* google-cloud-storage==2.* urllib3>=2.0.0
Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.
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.
- Rufen Sie in der GCP Console Cloud Scheduler auf.
Klicken Sie auf Job erstellen.
Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
Einstellung Wert Name lacework-logs-collector-hourlyRegion 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 lacework-logs-triggeraus.Inhalt der Nachricht {}(leeres JSON-Objekt)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
- Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
- Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um den Job manuell auszulösen.
- Warten Sie einige Sekunden.
- Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
- Klicken Sie auf
lacework-logs-collector. - Klicken Sie auf den Tab Logs.
Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:
Successfully obtained access token Fetching alerts from YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ to YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ Page 1: Retrieved X alerts events Fetched X alerts records Fetching audit_logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ to YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ Page 1: Retrieved X audit_logs events Fetched X audit_logs records Wrote X records to gs://lacework-logs/lacework/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson Successfully processed X recordsRufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (
lacework-logs).Rufen Sie den Ordner
lacework/auf.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 oder Token ist möglicherweise abgelaufen
- HTTP 403: Prüfen Sie, ob der API-Schlüssel in der Lacework-Konsole die erforderlichen Berechtigungen hat.
- HTTP 429: Ratenbegrenzung – Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt
- Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.
Feed in Google SecOps konfigurieren, um FortiCNAPP-Protokolle (früher Lacework) aufzunehmen
- Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
- Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
- Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
- Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B.
Lacework Logs. - Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
- Wählen Sie Lacework Cloud Security als Logtyp aus.
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.comKopieren Sie diese E-Mail-Adresse.
Klicken Sie auf Weiter.
Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:
Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:
gs://lacework-logs/lacework/- Ersetzen Sie:
lacework-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.lacework: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).
- Ersetzen Sie:
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 Datenaufnahme: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll
Klicken Sie auf Weiter.
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-Objekt-Betrachter für Ihren GCS-Bucket.
- Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
- Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets.
- Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
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.
Klicken Sie auf Speichern.
Unterstützte Lacework Cloud Security-Beispiellogs
Informationen zu Agenten oder Computern (Hostinventar)
{ "AGENT_VERSION": "6.7.6-4ce73a7b", "CREATED_TIME": "Thu, 03 Nov 2022 02:09:36 -0700", "HOSTNAME": "host-agent-1", "IP_ADDR": "10.0.0.1", "LAST_UPDATE": "Wed, 18 Oct 2023 17:59:09 -0700", "MID": 6516601498285932156, "MODE": "ebpf", "OS": "Linux", "STATUS": "ACTIVE", "TAGS": { "Account": "999999999999", "AmiId": "ami-00000000000000000", "ExternalIp": "203.0.113.10", "Hostname": "internal-host-1.zone.compute.internal", "InstanceId": "i-00000000000000000", "InternalIp": "172.16.1.10", "LwTokenShort": "DUMMYTOKENABCD123456", "Name": "proxy-DMZ-app-1", "ResourceType": "proxy-machines", "SubnetId": "subnet-00000000000000000", "VmInstanceType": "t3.small", "VmProvider": "AWS", "VpcId": "vpc-00000000000000000", "Zone": "us-west-2a", "arch": "amd64", "falconx.io/application": "proxy-machines", "falconx.io/environment": "prod", "falconx.io/project": "edge", "falconx.io/team": "edge", "os": "linux" } }Dateimetadaten oder ‑integrität
{ "CREATED_TIME": "Wed, 18 Oct 2023 17:02:01 -0700", "FILEDATA_HASH": "DUMMYHASH582C741AD91CA817B4718DEAA4E8A83C0B9D92E2", "FILE_PATH": "/usr/local/bin/secure_config", "MID": 7371220731851617371, "MTIME": "Fri, 25 Aug 2023 13:03:09 -0700", "SIZE": 8078 }Host-Sicherheitslückenbewertung
{ "CVE_PROPS": { "description": "DOCUMENTATION: The MITRE CVE dictionary describes this issue as: " "This CVE ID has been rejected or withdrawn by its CVE Numbering " "Authority for the following reason: This CVE ID has been rejected " "or withdrawn by its CVE Numbering Authority.", "link": "https://vendor.example.com/security/cve/CVE-2021-47472", "metadata": null }, "CVE_RISK_INFO": { "HOST_COUNT": 1249, "IMAGE_COUNT": 0, "PKG_COUNT": 0, "SEVERITY_LEVEL": 2, "score": 0.5154245281584533 }, "CVE_RISK_SCORE": 3.77, "END_TIME": "2024-09-04 07:00:00.000", "EVAL_CTX": { "collector_type": "Agent", "exception_props": [], "hostname": "vuln-host-1.example.net" }, "EVAL_GUID": "3dc61df780e3b722aa59b0ffcac85683", "FEATURE_KEY": { "name": "kernel-headers", "namespace": "centos:7", "package_active": 1, "package_path": "", "version_installed": "0:3.10.0-1160.119.1.el7.tuxcare.els2" }, "MACHINE_TAGS": { "Account": "999999999999", "AmiId": "ami-00000000000000000", "ExternalIp": "203.0.113.10", "Hostname": "ip-172-16-1-10.example-prod.aws.featurespace.net", "InternalIp": "10.0.0.1", "LwTokenShort": "DUMMYTOKENABCD123456", "VmProvider": "AWS", "VpcId": "vpc-00000000000000000", "os": "linux" }, "MID": 5746003737030963813, "PACKAGE_STATUS": "ACTIVE", "REGION": "eu-west-2", "RISK_SCORE": 10, "SEVERITY": "Low", "START_TIME": "2024-09-04 06:00:00.000", "STATUS": "Exception", "VULN_ID": "CVE-2021-47472" }Cloud Configuration Compliance (Audit)
{ "ACCOUNT": { "AccountId": "999999999999", "Account_Alias": "" }, "EVAL_TYPE": "LW_SA", "ID": "lacework-global-87", "REASON": "Default security group does not restrict traffic", "RECOMMENDATION": "Ensure the default security group of every Virtual Private Cloud (VPC) restricts all traffic", "REGION": "eu-north-1", "REPORT_TIME": "2024-11-10 18:00:00.000", "RESOURCE_ID": "arn:aws:ec2:eu-west-1:999999999999:security-group/sg-00000000000000000", "SECTION": "", "SEVERITY": "High", "STATUS": "NonCompliant" }DNS-Abfrage oder ‑Auflösung
{ "CREATED_TIME": "2024-11-06 05:14:44.329", "DNS_SERVER_IP": "10.0.0.53", "FQDN": "data-service-prod-1234567890.s3.eu-west-2.amazonaws.com", "HOST_IP_ADDR": "172.16.1.20", "MID": 8843985456817096491, "TTL": 5 }Image-Sicherheitslückenbewertung
{ "CVE_PROPS": null, "EVAL_CTX": { "collector_type": "Agentless", "image_info": { "digest": "sha256:52d5cb782dad7a8a03c8bd1b285bbd32bdbfa8fcc435614bb1e6ceefcf26ae1d", "id": "sha256:31427c44cac7ab632d541181073bbd46a964e4ed38d087d8a47f60bb66eef4df", "registry": "999999999999.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com", "repo": "amazon/aws-network-policy-agent" } }, "EVAL_GUID": "3a17a74f0a65eed2bddd2d37bb02e6af", "FEATURE_KEY": { "name": "perl-threads", "namespace": "amzn:2", "version": "1.87-4.amzn2.0.2" }, "FIX_INFO": { "fix_available": 0, "fixed_version": "" }, "IMAGE_ID": "sha256:31427c44cac7ab632d541181073bbd46a964e4ed38d087d8a47f60bb66eef4df", "IMAGE_RISK_INFO": { "factors": [ "cve", "reachability" ], "factors_breakdown": { "cve_counts": { "Critical": 0, "High": 21, "Medium": 73 }, "internet_reachability": "Unknown" } }, "IMAGE_RISK_SCORE": 6.4, "PACKAGE_STATUS": "NO_AGENT_AVAILABLE", "RISK_SCORE": 6.4, "START_TIME": "2024-11-05 19:05:03.553", "STATUS": "GOOD" }Zusammenfassung des Netzwerktraffics oder der Verbindung
{ "DST_ENTITY_ID": { "hostname": "service-A.region.amazonaws.com", "ip_internal": 0, "port": 443, "protocol": "TCP" }, "DST_ENTITY_TYPE": "DnsSep", "DST_IN_BYTES": 0, "DST_OUT_BYTES": 0, "ENDPOINT_DETAILS": [ { "dst_ip_addr": "203.0.113.10", "dst_port": 443, "protocol": "TCP", "src_ip_addr": "192.168.1.10" }, { "dst_ip_addr": "198.51.100.5", "dst_port": 443, "protocol": "TCP", "src_ip_addr": "192.168.1.10" } ], "END_TIME": "2024-11-05 21:00:00.000", "NUM_CONNS": 4, "SRC_ENTITY_ID": { "mid": 2080882850610892909, "pid_hash": 744766973756676842 }, "SRC_ENTITY_TYPE": "Process", "SRC_IN_BYTES": 25028, "SRC_OUT_BYTES": 11962, "START_TIME": "2024-11-05 20:00:00.000" }Paketinformationen oder ‑update
{ "ARCH": "x86_64", "CREATED_TIME": "2024-11-08 01:28:30.566", "MID": 4172267319977985370, "PACKAGE_NAME": "grub2", "VERSION": "2:2.02-0.87.0.2.el7.el7.centos.14.tuxcare.els2" }Containerprozessaktivität
{ "CONTAINER_ID": "4853339865add970f72213ec5d76ff51d1308c61a7680cc23c8de20c38c0a8e1", "END_TIME": "2024-11-08 02:00:00.000", "FILE_PATH": "/app/grpc-health-probe", "MID": 3708952045169222383, "PID": 177267, "POD_NAME": "kubernetes-pod-abc", "PPID": 177257, "PROCESS_START_TIME": "2024-11-08 01:43:29.960", "START_TIME": "2024-11-08 01:00:00.000", "UID": 0, "USERNAME": "serviceuser" }Allgemeine Warnung oder Ereignis (CloudTrail)
{ "EVENT_ID": "413328", "EVENT_NAME": "Unauthorized API Call", "EVENT_TYPE": "CloudTrailDefaultAlert", "SUMMARY": " For account: 999999999999 (and 22 more) : event Unauthorized API Call from a username other " "than whitelisted ones. Replaces lacework-global-29 occurred 3772 times by user " "UDM-PRINCIPAL-ID:UDM-SERVICE-ROLE (and 167 more) ", "START_TIME": "07 Feb 2025 12:00 GMT", "EVENT_CATEGORY": "Aws", "LINK": "https://security.example.net/ui/alert/12345/details", "ACCOUNT": "UDM_ACCOUNT", "SOURCE": "CloudTrail", "subject": { "srcEvent": { "event": { "errorCode": "AccessDenied", "errorMessage": "User: arn:aws:sts::999999999999:assumed-role/UDM-SERVICE-ROLE-IngestionApiRole/UDM-SERVICE-PRINCIPAL " "is not authorized to perform: kinesis:ListShards on resource: " "arn:aws:kinesis:us-east-1:999999999999:stream/ingestion-qa-rel-fraud-review-Stream " "because no identity-based policy allows the kinesis:ListShards action", "eventName": "ListShards", "eventSource": "kinesis.amazonaws.com", "eventTime": "2025-02-07T12:00:24Z", "recipientAccountId": "999999999999", "sourceIPAddress": "firehose.amazonaws.com", "userIdentity": { "accessKeyId": "ACCESSKEYIDDUMMY", "accountId": "999999999999", "arn": "arn:aws:sts::999999999999:assumed-role/UDM-SERVICE-ROLE-IngestionApiRole/UDM-SERVICE-PRINCIPAL", "sessionContext": { "sessionIssuer": { "accountId": "999999999999", "arn": "arn:aws:iam::999999999999:role/UDM-SERVICE-ROLE-IngestionApiRole", "principalId": "PRINCIPALIDDUMMY", "userName": "UDM-SERVICE-ROLE-IngestionApiRole" } } }, "vpcEndpointId": "vpce-00000000000000000" }, "principalId": "PRINCIPALIDDUMMY:UDM-SERVICE-PRINCIPAL", "recipientAccountId": "999999999999", "sourceIPAddress": "firehose.amazonaws.com", "userIdentityName": "UDM-SERVICE-ROLE-IngestionApiRole" } } }
UDM-Zuordnungstabelle
| Logfeld | UDM-Zuordnung | Logik |
|---|---|---|
| alertId | metadata.product_log_id | Wert direkt kopiert |
| alertName | security_result.rule_name | Wert direkt kopiert |
| die Ausprägung | security_result.severity | UDM-Schweregrad zugeordnet |
| Status | security_result.summary | Wert direkt kopiert |
| alertType | security_result.category_details | Wert direkt kopiert |
| startTime | metadata.event_timestamp | Wird als ISO 8601-Zeitstempel geparst. |
| endTime | additional.fields | Als „end_time“-Label gespeichert |
| alertInfo.description | security_result.description | Wert direkt kopiert |
| alertInfo.subject | metadata.description | Wert direkt kopiert |
| entityMap.Machine.hostname | principal.hostname | Wert direkt kopiert |
| entityMap.Machine.externalIp | principal.ip | Wert direkt kopiert |
| entityMap.User.username | principal.user.userid | Wert direkt kopiert |
| entityMap.Region.region | principal.location.name | Wert direkt kopiert |
| entityMap.CT_User.accountId | principal.user.product_object_id | Wert direkt kopiert |
Benötigen Sie weitere Hilfe? Antworten von Community-Mitgliedern und Google SecOps-Experten erhalten