PhishLabs 로그 수집

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 PhishLabs 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다.

PhishLabs (현재 Fortra Brand Protection)는 피싱, 브랜드 악용, 소셜 미디어 위협을 감지하고 완화하는 디지털 위험 보호 플랫폼입니다. Incident Data API 및 IOC API를 통해 사고 데이터와 침해 지표 (IOC)를 제공합니다. 파서는 PhishLabs 이벤트 데이터에서 필드를 추출하여 통합 데이터 모델 (UDM)에 매핑하고 이메일 메타데이터, 보안 분류, 위협 인텔리전스 세부정보를 캡처합니다.

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
• Incident Data API 및 IOC API의 유효한 API 토큰을 사용하여 PhishLabs에 대한 권한 있는 액세스

Google Cloud Storage 버킷 만들기

1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: phishlabs-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.

PhishLabs API 사용자 인증 정보 수집

API 토큰 가져오기

1. PhishLabs 포털에 로그인합니다.
2. 계정 설정으로 이동하거나 PhishLabs (Fortra) 계정 담당자에게 문의하여 API 토큰을 받으세요.

3. API 토큰 (Bearer 토큰)을 복사하여 안전하게 저장합니다.

   참고: API 토큰은 인시던트 데이터 API와 IOC API에 모두 액세스할 수 있는 권한을 제공합니다. 안전하게 보관하고 공유하지 마세요.

권한 확인

API 토큰에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. PhishLabs 포털에 로그인합니다.
2. 계정 설정으로 이동합니다.
3. API 토큰이 활성 상태이고 인시던트 데이터 API에 액세스할 수 있는지 확인합니다.
4. API 설정에 액세스할 수 없는 경우 PhishLabs 계정 담당자에게 문의하세요.

API 액세스 테스트

• 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

  # Replace with your actual credentials
  API_TOKEN="<your-api-token>"
  
  # Test Incident Data API access
  curl -v -H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
    "https://caseapi.phishlabs.com/idapi/v1/incidents?limit=5&offset=0"
  

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에 의해 호출될 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: phishlabs-collector-sa을 입력합니다.
   • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect PhishLabs 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/Sub에서 함수를 호출하도록 허용
• Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

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

Pub/Sub 주제 만들기

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

1. GCP 콘솔에서 Pub/Sub> 주제로 이동합니다.
2. 주제 만들기를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주제 ID: phishlabs-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 PhishLabs API에서 인시던트 및 IOC 데이터를 가져와 GCS에 씁니다.

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

4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 입력합니다.

   설정	값
   서비스 이름	phishlabs-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/Sub을 선택합니다.
   3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 Pub/Sub 주제 (phishlabs-logs-trigger)를 선택합니다.
   4. 저장을 클릭합니다.

6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

   1. 인증 필요를 선택합니다.
   2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
   참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 인증을 자동으로 처리합니다.

7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

8. 보안 탭으로 이동합니다.

   • 서비스 계정: 서비스 계정 (phishlabs-collector-sa)을 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	phishlabs-logs	GCS 버킷 이름
   GCS_PREFIX	phishlabs	로그 파일의 접두사
   STATE_KEY	phishlabs/state.json	상태 파일 경로
   API_TOKEN	your-bearer-token	PhishLabs API Bearer 토큰
   COLLECT_IOCS	true	IOC 데이터도 수집 (참/거짓)
   MAX_RECORDS	1000	실행당 최대 레코드 수
   PAGE_SIZE	50	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', 'phishlabs')
   STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'phishlabs/state.json')
   API_TOKEN = os.environ.get('API_TOKEN')
   COLLECT_IOCS = os.environ.get('COLLECT_IOCS', 'true').lower() == 'true'
   MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
   PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '50'))
   LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
   
   INCIDENT_API_BASE = "https://caseapi.phishlabs.com/idapi/v1"
   IOC_API_BASE = "https://ioc.phishlabs.com/api/v1"
   
   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 PhishLabs
     incident and IOC data and write to GCS.
   
     Args:
       cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
     """
   
     if not all([GCS_BUCKET, 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"])
           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()}")
   
       all_records = []
   
       # Fetch incidents from Incident Data API
       incidents, newest_incident_time = fetch_incidents(
         token=API_TOKEN,
         page_size=PAGE_SIZE,
         max_records=MAX_RECORDS,
       )
       if incidents:
         all_records.extend(incidents)
         print(f"Collected {len(incidents)} incidents")
   
       # Fetch IOCs if enabled
       if COLLECT_IOCS:
         lookback_seconds = int((now - last_time).total_seconds())
         iocs, newest_ioc_time = fetch_iocs(
           token=API_TOKEN,
           since_seconds=lookback_seconds,
         )
         if iocs:
           all_records.extend(iocs)
           print(f"Collected {len(iocs)} IOCs")
   
       if not all_records:
         print("No new 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
       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_incidents(token: str, page_size: int, max_records: int):
     """
     Fetch incidents from the PhishLabs Incident Data API with pagination.
   
     Args:
       token: Bearer token for authentication
       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',
       'User-Agent': 'GoogleSecOps-PhishLabsCollector/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
   
       current_limit = min(page_size, max_records - len(records))
       url = f"{INCIDENT_API_BASE}/incidents?limit={current_limit}&offset={offset}"
   
       try:
         response = http.request('GET', url, headers=headers)
   
         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'))
   
         if isinstance(data, list):
           page_results = data
         else:
           page_results = data.get('incidents', data.get('results', []))
   
         if not page_results:
           print(f"No more incident results (empty page)")
           break
   
         print(f"Incidents page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")
         records.extend(page_results)
   
         # Track newest event time
         for event in page_results:
           try:
             event_time = event.get('createdAt') or event.get('dateCreated')
             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}")
   
         if len(page_results) < current_limit:
           print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_limit})")
           break
   
         offset += len(page_results)
   
       except Exception as e:
         print(f"Error fetching incidents: {e}")
         return [], None
   
     print(f"Retrieved {len(records)} total incidents from {page_num} pages")
     return records, newest_time
   
   def fetch_iocs(token: str, since_seconds: int):
     """
     Fetch IOCs from the PhishLabs IOC API.
   
     Args:
       token: Bearer token for authentication
       since_seconds: Fetch IOCs from the last N seconds
   
     Returns:
       Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
     """
     headers = {
       'Authorization': f'Bearer {token}',
       'Accept': 'application/json',
       'User-Agent': 'GoogleSecOps-PhishLabsCollector/1.0',
     }
   
     # Convert seconds to a relative time string
     since_hours = max(1, since_seconds // 3600)
     url = f"{IOC_API_BASE}/iocs?since={since_hours}h"
   
     try:
       response = http.request('GET', url, headers=headers)
   
       if response.status != 200:
         print(f"IOC API HTTP Error: {response.status}")
         return [], None
   
       data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
   
       if isinstance(data, list):
         iocs = data
       else:
         iocs = data.get('iocs', data.get('results', []))
   
       print(f"Retrieved {len(iocs)} IOCs")
       return iocs, None
   
     except Exception as e:
       print(f"Error fetching IOCs: {e}")
       return [], None
   

   • 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).

   참고: Pub/Sub 트리거 구성은 필요한 구독과 권한을 자동으로 만듭니다.

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	phishlabs-collector-hourly
   리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
   주파수	0 * * * * (매시간 정각)
   시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
   타겟 유형	Pub/Sub
   주제	Pub/Sub 주제 (phishlabs-logs-trigger)를 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 * * *	적은 볼륨, 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. 함수 이름 (phishlabs-collector)을 클릭합니다.
6. 로그 탭을 클릭합니다.

7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

   Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Incidents page 1: Retrieved X events
   Collected X incidents
   Retrieved X IOCs
   Wrote X records to gs://phishlabs-logs/phishlabs/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

9. 버킷 이름 (phishlabs-logs)을 클릭합니다.

10. 접두사 폴더 (phishlabs/)로 이동합니다.

11. 현재 타임스탬프로 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

• HTTP 401: 환경 변수에서 API 토큰 확인
• HTTP 403: API 토큰에 인시던트 데이터 API 및 IOC API에 대한 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
• HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프로 자동 재시도됨
• 환경 변수 누락: 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.

Google SecOps 서비스 계정 가져오기

Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷 액세스 권한을 부여해야 합니다.

서비스 계정 이메일 가져오기

1. SIEM 설정 > 피드로 이동합니다.
2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: PhishLabs Logs).
5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
6. 로그 유형으로 PhishLabs를 선택합니다.
7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다.

8. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   [e-mail]
   

9. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

   참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.

10. 다음을 클릭합니다.

11. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

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

      gs://phishlabs-logs/phishlabs/
      

      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • phishlabs-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • phishlabs: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
    참고: URI 끝에 항상 후행 슬래시 (/)를 포함하세요.

    • 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.

        참고: 삭제 옵션을 선택하는 경우 서비스 계정에는 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할이 있어야 합니다. IAM 권한을 적절하게 업데이트합니다.

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

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨

12. 다음을 클릭합니다.

13. 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 이름 (예: phishlabs-logs)을 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.

   참고: '전송된 파일 삭제' 또는 '전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제' 삭제 옵션을 사용하려면 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할을 부여하세요.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	로직
service, closed, status, details.emailReportedBy, details.emailReceivedDate, details.payloadFamily, details.offlineUponReview	additional.fields	UDM 모델의 공식 섹션 내에서 적절하게 표현할 수 없는 추가 공급업체별 이벤트 데이터
설명	metadata.description	이벤트의 설명
	metadata.event_type	이벤트 유형 (예: USER_LOGIN, NETWORK_CONNECTION)
id	metadata.product_log_id	제품의 로그 항목에 대한 고유 식별자
sender_email	network.email.from	발신자 이메일 주소
details.messageID	network.email.mail_id	이메일 메시지의 고유 식별자
emailData.address	network.email.reply_to	답장받을 이메일 주소
제목	network.email.subject	이메일 제목
emailData.address	network.email.to	수신자 이메일 주소
기간	network.session_duration.seconds	세션 시간(초)
detailUrl.url	principal.process.file.embedded_urls	프로세스와 연결된 파일에 삽입된 URL
src_email	principal.user.email_addresses	사용자와 연결된 이메일 주소
user_name	principal.user.user_display_name	사용자의 표시 이름
details.classification, details.severity, details.furtherReviewReason, details.subClassification, details.caseType, details.emailBody, details.submissionMethod, detailUrl.url, detailUrl.malicious, detailUrl.maliciousDomain	security_result	보안 제품에서 수행한 보안 분류 또는 작업
	metadata.product_name	제품 이름
	metadata.vendor_name	공급업체 이름
details.urls.url", "details.urls.malicious", and "details.urls.maliciousDomain	security_result.detection_fields	변경 로그에서 매핑됨

변경 로그

이 파서의 변경 로그 보기

도움이 더 필요하신가요? 커뮤니티 회원 및 Google SecOps 전문가에게 문의하여 답변을 받으세요.