FortiCNAPP (이전 명칭: Lacework) 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 FortiCNAPP (이전 명칭: Lacework) 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다.

FortiCNAPP는 멀티 클라우드 환경에서 클라우드 보안 상황 관리, 워크로드 보호, 위협 감지를 제공하는 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼 (CNAPP)입니다. Lacework REST API를 통해 수집할 수 있는 알림, 규정 준수 결과, 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 FortiCNAPP (이전 명칭: Lacework) 콘솔에 대한 권한 액세스
  • API 키 액세스가 사용 설정된 Lacework 계정

Google Cloud Storage 버킷 만들기

  1. Google Cloud Console로 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: lacework-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.

FortiCNAPP (이전 명칭: Lacework) API 사용자 인증 정보 수집

API 키 생성

  1. Lacework 콘솔에 로그인합니다.
  2. 설정 > 구성 > API 키로 이동합니다.
  3. + 새로 추가를 클릭합니다.
  4. API 키의 이름을 입력합니다 (예: Google SecOps Integration).
  5. 원하는 경우 설명을 입력합니다.

  6. 저장을 클릭합니다.

  7. 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.

    • 키 ID: 생성된 API 키 ID
    • 보안 비밀: 생성된 API 보안 비밀 (한 번만 표시됨)

  8. 브라우저 주소 표시줄에서 Lacework 계정 URL을 확인합니다.

    • 형식: https://<ACCOUNT>.lacework.net
    • 예: Lacework 콘솔 URL이 https://acme.lacework.net이고 계정 이름이 acme인 경우

권한 확인

계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Lacework 콘솔에 로그인합니다.
  2. 설정 > 구성 > API 키로 이동합니다.
  3. API 키 페이지를 보고 키를 만들 수 있다면 필요한 권한이 있는 것입니다.
  4. 이 옵션이 표시되지 않으면 관리자에게 문의하여 관리자 수준 액세스 권한을 부여받으세요.

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

    # 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)"

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: lacework-logs-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect FortiCNAPP (formerly Lacework) 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: lacework-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.

  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.

  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: lacework-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자 선택

  6. 저장을 클릭합니다.

게시/구독 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: lacework-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 FortiCNAPP (이전 명칭: Lacework) 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 lacework-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 lacework-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 lacework-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 lacework-logs GCS 버킷 이름
    GCS_PREFIX lacework 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY lacework/state.json 상태 파일 경로
    LW_ACCOUNT acme Lacework 계정 이름
    LW_KEY_ID your-api-key-id Lacework API 키 ID
    LW_SECRET your-api-secret Lacework API 보안 비밀
    MAX_RECORDS 5000 실행당 최대 레코드 수
    PAGE_SIZE 500 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.

    • 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_time

    • 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 lacework-logs-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 lacework-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. lacework-logs-collector를 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

    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 records

  8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름 (lacework-logs)을 클릭합니다.

  10. lacework/ 폴더로 이동합니다.

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

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수의 API 사용자 인증 정보를 확인하거나 토큰이 만료되었을 수 있음
  • HTTP 403: Lacework 콘솔에서 API 키에 필요한 권한이 있는지 확인합니다.
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
  • 환경 변수 누락: 필요한 변수가 모두 설정되었는지 확인

FortiCNAPP (이전 명칭: Lacework) 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: Lacework Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Lacework Cloud 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. 이 이메일 주소를 복사합니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

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

      gs://lacework-logs/lacework/
      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • lacework-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • lacework: 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.

지원되는 Lacework Cloud Security 샘플 로그

  • 에이전트 또는 머신 정보 (호스트 인벤토리)

    {
  "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"
  }
}

  • 파일 메타데이터 또는 무결성

    {
"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
}

  • 호스트 취약점 평가

    {
"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"
}

  • 클라우드 구성 규정 준수 (감사)

    {
"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 쿼리 또는 변환

    {
"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
}

  • 이미지 취약점 평가

    {
"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"
}

  • 네트워크 트래픽 또는 연결 요약

    {
"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"
}

  • 패키지 정보 또는 업데이트

    {
"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"
}

  • 컨테이너 프로세스 활동

    {
"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"
}

  • 일반 알림 또는 이벤트 (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 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 논리
alertId metadata.product_log_id 값이 직접 복사됨
alertName security_result.rule_name 값이 직접 복사됨
줄이는 것을 security_result.severity UDM 심각도에 매핑됨
상태 security_result.summary 값이 직접 복사됨
alertType security_result.category_details 값이 직접 복사됨
startTime metadata.event_timestamp ISO 8601 타임스탬프로 파싱됨
endTime additional.fields end_time 라벨로 저장됨
alertInfo.description security_result.description 값이 직접 복사됨
alertInfo.subject metadata.description 값이 직접 복사됨
entityMap.Machine.hostname principal.hostname 값이 직접 복사됨
entityMap.Machine.externalIp principal.ip 값이 직접 복사됨
entityMap.User.username principal.user.userid 값이 직접 복사됨
entityMap.Region.region principal.location.name 값이 직접 복사됨
entityMap.CT_User.accountId principal.user.product_object_id 값이 직접 복사됨

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