NetDocuments-Protokolle erfassen

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

NetDocuments ist eine cloudbasierte Dokumentenverwaltungsplattform, die für Organisationen im Bereich Rechts- und Professional Services entwickelt wurde. Es werden Audit-Logs generiert, in denen der Dokumentzugriff, Änderungen, Freigaben und Verwaltungsaktivitäten über die NetDocuments REST API erfasst werden.

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 NetDocuments (Rolle „Repository Admin“ oder „Organization Admin“)
  • Eine NetDocuments-Anwendungsregistrierung mit OAuth2-Anmeldedaten (Client-ID, Client-Secret und Aktualisierungstoken)

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

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

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

NetDocuments-API-Anmeldedaten erfassen

Anwendung registrieren

  1. Melden Sie sich mit einem Administratorkonto im NetDocuments Developer Portal an.
  2. Rufen Sie Anwendungen auf und klicken Sie auf Anwendung registrieren.
  3. Geben Sie einen Namen für die Anwendung ein, z. B. Google Security Operations Integration.
  4. Legen Sie für den Anwendungstyp Server (vertraulich) fest.
  5. Notieren Sie sich die folgenden Anmeldedaten:
    • Client-ID: Die OAuth2-Client-ID
    • Clientschlüssel: Der OAuth2-Clientschlüssel

Aktualisierungstoken generieren

  1. Verwenden Sie den NetDocuments OAuth2-Autorisierungsablauf, um ein Aktualisierungstoken zu erhalten.
  2. Autorisieren Sie die Anwendung mit den erforderlichen Bereichen:
    • read (Lesezugriff auf Dokumente und Audit-Logs)
    • full (uneingeschränkter Zugriff, falls von Ihrer Organisation erforderlich)
  3. Schließen Sie den OAuth2-Vorgang mit Autorisierungscode ab und speichern Sie das Aktualisierungstoken sicher.

API-Basis-URL ermitteln

Die NetDocuments-API-Basis-URL hängt von Ihrer Rechenzentrumsregion ab:

Region API-Basis-URL
USA https://api.netdocuments.com/v2
EU https://api.eu.netdocuments.com/v2
AU https://api.au.netdocuments.com/v2

Berechtigungen prüfen

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

  1. Melden Sie sich im NetDocuments-Administratorportal an.
  2. Gehen Sie zu Repository-Administrator > Aktivitätsprotokolle.
  3. Wenn Sie den Bereich „Aktivitätsprotokoll“ sehen, haben Sie die erforderlichen Berechtigungen.
  4. Wenn Sie diese Option nicht sehen, wenden Sie sich an Ihren NetDocuments-Administrator, um Repository-Administrator- oder Organisationsadministratorzugriff zu erhalten.

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

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

Diese Rollen sind erforderlich für:

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

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket erteilen

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

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

Pub/Sub-Thema erstellen

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

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

Cloud Run-Funktion zum Erfassen von Logs erstellen

Die Cloud Run-Funktion wird durch Pub/Sub-Nachrichten von Cloud Scheduler ausgelöst, um Logs von der NetDocuments REST API abzurufen und in GCS zu schreiben.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
  2. Klicken Sie auf Dienst erstellen.
  3. Wählen Sie Funktion aus, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.
  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname netdocuments-logs-collector
    Region Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).
    Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus.
  5. Im Abschnitt Trigger (optional):

    1. Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
    2. Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
    3. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Thema netdocuments-logs-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.
  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Identitäts- und Zugriffsverwaltung
  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto netdocuments-logs-collector-sa aus.
  9. Rufen Sie den Tab Container auf:

    1. Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
    2. Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
    Variablenname Beispielwert Beschreibung
    GCS_BUCKET netdocuments-audit-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX netdocuments Präfix für Protokolldateien
    STATE_KEY netdocuments/state.json Statusdateipfad
    ND_API_BASE https://api.netdocuments.com/v2 NetDocuments API-Basis-URL
    ND_CLIENT_ID your-client-id OAuth2-Client-ID
    ND_CLIENT_SECRET your-client-secret OAuth2-Clientschlüssel
    ND_REFRESH_TOKEN your-refresh-token OAuth2-Aktualisierungstoken
    MAX_RECORDS 5000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 1000 Einträge pro Seite
    LOOKBACK_HOURS 24 Erster Rückschauzeitraum
  10. Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
  11. Rufen Sie den Tab Einstellungen auf:

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

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

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

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

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main in das Feld Einstiegspunkt ein.
  2. Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:

    • 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
    
    # 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', 'netdocuments')
    STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'netdocuments/state.json')
    ND_API_BASE = os.environ.get('ND_API_BASE', 'https://api.netdocuments.com/v2')
    ND_CLIENT_ID = os.environ.get('ND_CLIENT_ID')
    ND_CLIENT_SECRET = os.environ.get('ND_CLIENT_SECRET')
    ND_REFRESH_TOKEN = os.environ.get('ND_REFRESH_TOKEN')
    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_access_token():
      """
      Obtain an OAuth2 access token using the refresh token.
      """
      token_url = "https://api.netdocuments.com/v1/OAuth"
    
      # Build Basic auth header
      credentials = base64.b64encode(
        f"{ND_CLIENT_ID}:{ND_CLIENT_SECRET}".encode('utf-8')
      ).decode('utf-8')
    
      headers = {
        'Authorization': f'Basic {credentials}',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept': 'application/json'
      }
    
      body = f"grant_type=refresh_token&refresh_token={ND_REFRESH_TOKEN}"
    
      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 access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
    
        data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        return data['access_token']
    
      raise RuntimeError("Failed to get access token after 3 retries")
    
    @functions_framework.cloud_event
    def main(cloud_event):
      """
      Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch NetDocuments
      audit logs and write to GCS.
    
      Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
      """
    
      if not all([GCS_BUCKET, ND_CLIENT_ID, ND_CLIENT_SECRET, ND_REFRESH_TOKEN]):
        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 access token
        token = get_access_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 logs from NetDocuments REST API
      with pagination and rate limiting.
    
      Args:
        token: OAuth2 access 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 = ND_API_BASE.rstrip('/')
      endpoint = f"{api_base}/AuditLog/search"
    
      headers = {
        'Authorization': f'Bearer {token}',
        'Accept': 'application/json',
        'Content-Type': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-NetDocumentsCollector/1.0'
      }
    
      records = []
      newest_time = None
      page_num = 0
      backoff = 1.0
      offset = 0
    
      while True:
        page_num += 1
    
        if len(records) >= max_records:
          print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
          break
    
        # Build request body
        body = {
          'startDate': start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'),
          'endDate': end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'),
          '$top': min(page_size, max_records - len(records)),
          '$skip': offset
        }
    
        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('results', data.get('value', []))
    
          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('date') or event.get('timestamp') or event.get('created')
              if event_ts:
                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
          offset += len(page_results)
          if len(page_results) < page_size:
            print("No more pages (partial page received)")
            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
    
    • requirements.txt:
    functions-framework==3.*
    google-cloud-storage==2.*
    urllib3>=2.0.0
    
  3. Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.

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

Cloud Scheduler-Job erstellen

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

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

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

Optionen für die Häufigkeit des Zeitplans

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

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

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um den Job manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden.
  4. Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
  5. Klicken Sie auf netdocuments-logs-collector.
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.
  7. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
    Page 1: Retrieved X events
    Wrote X records to gs://netdocuments-audit-logs/netdocuments/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

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

  10. Rufen Sie den Ordner netdocuments/ auf.

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

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 401: OAuth2-Anmeldedaten in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob das Konto die erforderlichen Berechtigungen als Repository-Administrator oder Organisationsadministrator hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um NetDocuments-Logs aufzunehmen

  1. Rufen Sie die SIEM-Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. NetDocuments Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie NetDocuments als Logtyp aus.
  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Es wird eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto angezeigt, z. B.:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  8. Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse.

  9. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

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

      gs://netdocuments-audit-logs/netdocuments/
      
      • Ersetzen Sie:
        • netdocuments-audit-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • netdocuments: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).
    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Option zum Löschen aus:

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

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

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace

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

  11. Klicken Sie auf Weiter.

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

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage-Objekt-Betrachter für Ihren GCS-Bucket.

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

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
Beschreibung, Name metadata.description Eine menschenlesbare Beschreibung des Ereignisses.
Datum metadata.event_timestamp Die Zeit, in der das Ereignis aufgetreten ist.
metadata.event_type Art des Ereignisses.
source.id principal.asset.hostname Der Hostname des Assets, das mit dem Prinzipal verknüpft ist.
Host principal.asset.ip Die IP-Adresse des Assets, das mit dem Prinzipal verknüpft ist.
source.id principal.hostname Der mit dem Prinzipal verknüpfte Hostname.
Host principal.ip Die mit dem Prinzipal verknüpfte IP-Adresse.
source.name principal.resource.attribute.labels Eine Zuordnung von Labels für die Ressource des Principals.
user.email principal.user.email_addresses Die mit dem Nutzer verknüpften E‑Mail-Adressen.
user.memberType principal.user.role_name Der Rollenname des Nutzers.
nutzer.name principal.user.user_display_name Der Anzeigename des Nutzers.
user.id principal.user.userid Die Nutzer-ID des Prinzipal.
storageObject.fileExtension target.file.mime_type Der MIME-Typ der Zieldatei.
storageObject.name target.file.names Die Namen der Zieldateien.
storageObject.size target.file.size Die Größe der Zieldatei in Byte.
storageObject.version, storageObject.collabSpace, storageObject.NetBinder, storageObject.cabinet.name, storageObject.cabinet.id target.resource.attribute.labels Eine Zuordnung von Labels für die Zielressource.
storageObject.docId target.resource.product_object_id Die produktspezifische Objekt-ID der Zielressource.

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