Raccogliere i log di Entrust verifica dell'identità (in precedenza Onfido)

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Questo documento spiega come importare i log di Entrust Identity Verification (precedentemente noto come Onfido) in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage V2. Il parser trasforma i log dei report e dei controlli di verifica Onfido non elaborati nello schema UDM di Google SecOps.

Entrust Identity Verification è una piattaforma di verifica dell'identità basata su cloud che automatizza la verifica dei documenti, l'analisi biometrica e il rilevamento delle frodi. Fornisce un'API REST per la gestione dei candidati, dei controlli di verifica e dei report, consentendo alle organizzazioni di integrare i workflow di verifica dell'identità nelle loro applicazioni.

Prima di iniziare

Assicurati di soddisfare i seguenti prerequisiti:

  • Un'istanza Google SecOps
  • Un progetto GCP con l'API Storage di Cloud Storage abilitata
  • Autorizzazioni per creare e gestire bucket GCS
  • Autorizzazioni per gestire le policy IAM sui bucket GCS
  • Autorizzazioni per creare servizi Cloud Run, argomenti Pub/Sub e job Cloud Scheduler
  • Un account Entrust Identity Verification (precedentemente Onfido) con accesso API
  • Un token API Onfido con autorizzazioni sufficienti per leggere controlli e report

Raccogliere le credenziali API di Onfido

Ottieni token API

  1. Accedi alla dashboard di Onfido.
  2. Vai a Sviluppatori > Token API.
  3. Copia un token API live esistente o fai clic su Genera token API per crearne uno nuovo.
  4. Inserisci un nome per il token (ad esempio Google Security Operations Integration).
  5. Seleziona Live come tipo di token.

  6. Copia e salva il token API in modo sicuro.

Verifica le autorizzazioni

Per verificare che il token API disponga delle autorizzazioni necessarie:

  1. Accedi alla dashboard di Onfido.
  2. Vai a Sviluppatori > Token API.
  3. Verifica che il token sia elencato con lo stato Pubblicato e non sia stato revocato.
  4. Verifica che il token abbia accesso in lettura a controlli e report testando l'accesso API.

Testa l'accesso API

  • Testa le tue credenziali prima di procedere con l'integrazione:

    # Replace with your actual API token
ONFIDO_API_TOKEN="your-api-token"

# Test API access - list checks
curl -v -H "Authorization: Token token=${ONFIDO_API_TOKEN}" \
  "[https://api.onfido.com/v3.6/checks](https://api.onfido.com/v3.6/checks)"

Una risposta riuscita restituisce HTTP 200 con un oggetto JSON contenente un array checks.

Crea un bucket Google Cloud Storage

  1. Vai alla console Google Cloud.
  2. Seleziona il tuo progetto o creane uno nuovo.
  3. Nel menu di navigazione, vai a Cloud Storage > Bucket.

  4. Fai clic su Crea bucket.

  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Assegna un nome al bucket Inserisci un nome globalmente univoco (ad esempio onfido-verification-logs)
    Tipo di località Scegli in base alle tue esigenze (regione singola, a due regioni, multiregionale)
    Località Seleziona la posizione (ad esempio, us-central1).
    Classe di archiviazione Standard (consigliato per i log a cui si accede di frequente)
    Controllo dell'accesso Uniforme (consigliato)
    Strumenti di protezione (Facoltativo) Abilita il controllo delle versioni degli oggetti o la policy di conservazione

  6. Fai clic su Crea.

Crea un account di servizio per la funzione Cloud Run

La funzione Cloud Run richiede un account di servizio con autorizzazioni di scrittura nel bucket GCS e di invocazione da parte di Pub/Sub.

Crea service account

  1. Nella console Google Cloud, vai a IAM e amministrazione > Service account.
  2. Fai clic su Crea account di servizio.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Nome service account: inserisci onfido-logs-collector-sa.
    • Descrizione service account: inserisci Service account for Cloud Run function to collect Onfido verification logs.
  4. Fai clic su Crea e continua.
  5. Nella sezione Concedi a questo account di servizio l'accesso al progetto, aggiungi i seguenti ruoli:
    1. Fai clic su Seleziona un ruolo.
    2. Cerca e seleziona Storage Object Admin.
    3. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    4. Cerca e seleziona Cloud Run Invoker.
    5. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    6. Cerca e seleziona Cloud Functions Invoker.
  6. Fai clic su Continua.
  7. Fai clic su Fine.

Questi ruoli sono necessari per:

  • Storage Object Admin: scrive i log nel bucket GCS e gestisce i file di stato
  • Cloud Run Invoker: consente a Pub/Sub di richiamare la funzione
  • Cloud Functions Invoker: consente la chiamata della funzione

Concedi le autorizzazioni IAM sul bucket GCS

Concedi al account di servizio le autorizzazioni in scrittura sul bucket GCS:

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket.
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: inserisci l'indirizzo email del account di servizio (ad esempio, onfido-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Assegna i ruoli: seleziona Storage Object Admin.
  6. Fai clic su Salva.

Crea argomento Pub/Sub

Crea un argomento Pub/Sub a cui Cloud Scheduler pubblicherà e a cui la funzione Cloud Run si iscriverà.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Pub/Sub > Argomenti.
  2. Fai clic su Crea argomento.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • ID argomento: inserisci onfido-logs-trigger.
    • Lascia invariate le altre impostazioni predefinite.
  4. Fai clic su Crea.

Crea una funzione Cloud Run per raccogliere i log

La funzione Cloud Run verrà attivata dai messaggi Pub/Sub di Cloud Scheduler per recuperare i controlli di verifica e i report dall'API Onfido e scriverli in GCS.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Cloud Run.
  2. Fai clic su Crea servizio.
  3. Seleziona Funzione (utilizza un editor in linea per creare una funzione).

  4. Nella sezione Configura, fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome servizio onfido-logs-collector
    Regione Seleziona la regione corrispondente al tuo bucket GCS (ad esempio, us-central1)
    Tempo di esecuzione Seleziona Python 3.12 o versioni successive.

  5. Nella sezione Trigger (facoltativo):

    1. Fai clic su + Aggiungi trigger.
    2. Seleziona Cloud Pub/Sub.
    3. In Seleziona un argomento Cloud Pub/Sub, scegli onfido-logs-trigger.
    4. Fai clic su Salva.

  6. Nella sezione Autenticazione:

    1. Seleziona Richiedi autenticazione.
    2. Seleziona Identity and Access Management (IAM).

  7. Scorri verso il basso ed espandi Container, networking, sicurezza.

  8. Vai alla scheda Sicurezza:

    • Service account: seleziona onfido-logs-collector-sa.

  9. Vai alla scheda Container:

    1. Fai clic su Variabili e secret.
    2. Fai clic su + Aggiungi variabile per ogni variabile di ambiente:
    Nome variabile Valore di esempio Descrizione
    GCS_BUCKET onfido-verification-logs Nome bucket GCS
    GCS_PREFIX onfido-logs Prefisso per i file di log
    STATE_KEY onfido-logs/state.json Percorso del file di stato
    ONFIDO_API_TOKEN your-api-token-here Token API Onfido
    MAX_RECORDS 1000 Numero massimo di record per esecuzione
    PAGE_SIZE 100 Record per pagina
    LOOKBACK_HOURS 24 Periodo di riferimento iniziale

  10. Nella sezione Variabili e secret, scorri verso il basso fino a Richieste:

    • Timeout richiesta: inserisci 600 secondi (10 minuti).

  11. Vai alla scheda Impostazioni:

    • Nella sezione Risorse:
      • Memoria: seleziona 512 MiB o un valore superiore.
      • CPU: seleziona 1.

  12. Nella sezione Scalabilità della revisione:

    • Numero minimo di istanze: inserisci 0.
    • Numero massimo di istanze: inserisci 100 (o modifica in base al carico previsto).

  13. Fai clic su Crea.

  14. Attendi la creazione del servizio (1-2 minuti).

  15. Dopo aver creato il servizio, si aprirà automaticamente l'editor di codice incorporato.

Aggiungi codice per la funzione

  1. Inserisci main in Entry point della funzione.

  2. Nell'editor di codice incorporato, crea due file:

    • Primo file: 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', 'onfido-logs')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'onfido-logs/state.json')
ONFIDO_API_TOKEN = os.environ.get('ONFIDO_API_TOKEN')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

API_BASE = '[https://api.onfido.com/v3.6](https://api.onfido.com/v3.6)'

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)

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Onfido verification
    checks and reports and write to GCS.

    Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
    """

    if not all([GCS_BUCKET, ONFIDO_API_TOKEN]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        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()}")

        # Fetch checks
        checks, newest_check_time = fetch_checks(
            api_token=ONFIDO_API_TOKEN,
            start_time=last_time,
            end_time=now,
            page_size=PAGE_SIZE,
            max_records=MAX_RECORDS,
        )

        # Fetch reports for each check
        all_records = []
        for check in checks:
            check_record = check.copy()
            check_id = check.get('id')
            if check_id:
                reports = fetch_reports(api_token=ONFIDO_API_TOKEN, check_id=check_id)
                check_record['reports'] = reports
            all_records.append(check_record)

        if not all_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 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}")

        # Update state with newest event time
        if newest_check_time:
            save_state(bucket, STATE_KEY, newest_check_time)
        else:
            save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())

        print(f"Successfully processed {len(all_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_checks(api_token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch verification checks from the Onfido API with pagination and rate limiting.

    Args:
        api_token: Onfido API token
        start_time: Start time for check query
        end_time: End time for check query
        page_size: Number of records per page
        max_records: Maximum total records to fetch

    Returns:
        Tuple of (checks list, newest_event_time ISO string)
    """
    headers = {
        'Authorization': f'Token token={api_token}',
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-OnfidoCollector/1.0'
    }

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 0
    backoff = 1.0
    current_page = 1

    while True:
        page_num += 1

        if len(records) >= max_records:
            print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
            break

        url = f"{API_BASE}/checks?page={current_page}&per_page={page_size}"

        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('checks', [])

            if not page_results:
                print(f"No more results (empty page)")
                break

            # Filter checks within the time window
            filtered = []
            for check in page_results:
                created_at = check.get('created_at')
                if created_at:
                    try:
                        check_time = parse_datetime(created_at)
                        if start_time <= check_time <= end_time:
                            filtered.append(check)
                        if newest_time is None or check_time > parse_datetime(newest_time):
                            newest_time = created_at
                    except Exception as e:
                        print(f"Warning: Could not parse check time: {e}")
                        filtered.append(check)

            print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} checks, {len(filtered)} in time window")
            records.extend(filtered)

            # Check for more results
            if len(page_results) < page_size:
                print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={page_size})")
                break

            current_page += 1

        except Exception as e:
            print(f"Error fetching checks: {e}")
            return [], None

    print(f"Retrieved {len(records)} total checks from {page_num} pages")
    return records[:max_records], newest_time

def fetch_reports(api_token: str, check_id: str):
    """
    Fetch reports for a specific check from the Onfido API.

    Args:
        api_token: Onfido API token
        check_id: Check ID to fetch reports for

    Returns:
        List of report objects
    """
    headers = {
        'Authorization': f'Token token={api_token}',
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-OnfidoCollector/1.0'
    }

    url = f"{API_BASE}/reports?check_id={check_id}"

    try:
        response = http.request('GET', url, headers=headers)

        if response.status == 429:
            time.sleep(2)
            response = http.request('GET', url, headers=headers)

        if response.status != 200:
            print(f"Error fetching reports for check {check_id}: HTTP {response.status}")
            return []

        data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        reports = data.get('reports', [])
        return reports

    except Exception as e:
        print(f"Error fetching reports for check {check_id}: {e}")
        return []
    • Secondo file: requirements.txt::
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Fai clic su Esegui il deployment per salvare la funzione ed eseguirne il deployment.

  4. Attendi il completamento del deployment (2-3 minuti).

Crea job Cloud Scheduler

Cloud Scheduler pubblicherà messaggi nell'argomento Pub/Sub a intervalli regolari, attivando la funzione Cloud Run.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Cloud Scheduler.

  2. Fai clic su Crea job.

  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome onfido-logs-collector-hourly
    Regione Seleziona la stessa regione della funzione Cloud Run
    Frequenza 0 * * * * (ogni ora, allo scoccare dell'ora)
    Fuso orario Seleziona il fuso orario (UTC consigliato)
    Tipo di target Pub/Sub
    Argomento Seleziona onfido-logs-trigger
    Corpo del messaggio {} (oggetto JSON vuoto)

  4. Fai clic su Crea.

Opzioni di frequenza di pianificazione

Scegli la frequenza in base al volume dei log e ai requisiti di latenza:

Frequenza Espressione cron Caso d'uso
Ogni 5 minuti */5 * * * * Volume elevato, bassa latenza
Ogni 15 minuti */15 * * * * Volume medio
Ogni ora 0 * * * * Standard (consigliato)
Ogni 6 ore 0 */6 * * * Volume basso, elaborazione batch
Ogni giorno 0 0 * * * Raccolta dei dati storici

Testa l'integrazione

  1. Nella console Cloud Scheduler, trova il tuo job.
  2. Fai clic su Forza esecuzione per attivare il job manualmente.
  3. Attendi alcuni secondi.
  4. Vai a Cloud Run > Servizi.
  5. Fai clic su onfido-logs-collector.
  6. Fai clic sulla scheda Log.

  7. Verifica che la funzione sia stata eseguita correttamente. Cerca:

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X checks, X in time window
Wrote X records to gs://bucket-name/onfido-logs/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Vai a Cloud Storage > Bucket.

  9. Fai clic sul nome del bucket.

  10. Vai alla cartella onfido-logs/.

  11. Verifica che sia stato creato un nuovo file .ndjson con il timestamp corrente.

Se nei log vengono visualizzati errori:

  • HTTP 401: controlla il token API Onfido nelle variabili di ambiente
  • HTTP 403: verifica che il token API abbia accesso in tempo reale e non sia stato revocato
  • HTTP 429: limitazione di frequenza. La funzione riproverà automaticamente con backoff
  • Variabili di ambiente mancanti: controlla che tutte le variabili richieste siano impostate

Configura un feed in Google SecOps per importare i log di Onfido

  1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
  2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed di notizie.
  3. Fai clic su Configura un singolo feed.
  4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio Onfido Verification Logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
  6. Seleziona Onfido come Tipo di log.

  7. Fai clic su Get Service Account (Ottieni service account). Verrà visualizzato un indirizzo email del account di servizio univoco, ad esempio:

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

  8. Copia l'indirizzo email. Lo utilizzerai nel prossimo passaggio.

  9. Fai clic su Avanti.

  10. Specifica i valori per i seguenti parametri di input:

    • URL del bucket di archiviazione: inserisci l'URI del bucket GCS con il percorso del prefisso:

      gs://onfido-verification-logs/onfido-logs/
      • Sostituisci:
        • onfido-verification-logs: il nome del tuo bucket GCS.
        • onfido-logs: prefisso/percorso della cartella facoltativo in cui sono archiviati i log (lascia vuoto per la directory principale).

    • Opzione di eliminazione dell'origine: seleziona l'opzione di eliminazione in base alle tue preferenze:

      • Mai: non elimina mai i file dopo i trasferimenti (opzione consigliata per i test).
      • Elimina file trasferiti: elimina i file dopo il trasferimento riuscito.
      • Elimina i file trasferiti e le directory vuote: elimina i file e le directory vuote dopo il trasferimento riuscito.

    • Età massima file: includi i file modificati nell'ultimo numero di giorni. Il valore predefinito è 180 giorni.

    • Spazio dei nomi dell'asset: lo spazio dei nomi dell'asset.

    • Etichette di importazione: l'etichetta da applicare agli eventi di questo feed.

  11. Fai clic su Avanti.

  12. Controlla la nuova configurazione del feed di notizie nella schermata Finalizza e poi fai clic su Invia.

Concedi le autorizzazioni IAM al account di servizio Google SecOps

Il account di servizio Google SecOps deve avere il ruolo Storage Object Viewer nel bucket GCS.

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket.
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.

  4. Fai clic su Concedi l'accesso.

  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    • Aggiungi entità: incolla l'indirizzo email del account di servizio Google SecOps.
    • Assegna ruoli: seleziona Visualizzatore oggetti Storage.

  6. Fai clic su Salva.

Tabella di mappatura UDM

Campo log Mappatura UDM Logica
read_only_udm.metadata.vendor_name Imposta "ONFIDO".
read_only_udm.metadata.product_name Imposta "ONFIDO".
read_only_udm.metadata.log_type Impostalo su "ONFIDO".

Log delle modifiche

Visualizza il log delle modifiche per questo parser

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