收集 Proofpoint Emerging Threats Pro IOC 日志

支持的平台：

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage 将 Proofpoint Emerging Threats Pro IOC 日志提取到 Google Security Operations。新兴威胁情报会以 CSV 格式发布 IP 和网域的每小时声誉列表，其中包含威胁情报数据，包括类别、得分和时间信息。解析器代码用于处理 CSV 格式的 ET_PRO 威胁情报数据。它会提取 IP 地址、网域、类别、得分和其他相关信息，并将这些信息映射到标准化的 IOC 格式和 Chronicle UDM 架构，以便在 Google SecOps 中进行进一步分析和使用。

准备工作

确保您满足以下前提条件：

  • Google SecOps 实例
  • 已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
  • 创建和管理 GCS 存储分区的权限
  • 管理 GCS 存储分区的 IAM 政策的权限
  • 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
  • Proofpoint ET 情报订阅（可访问信誉列表）
  • 从 https://etadmin.proofpoint.com/api-access 获取的 ET Intelligence API 密钥

收集“新兴威胁专家”认证的前提条件

  1. 登录 ET Intelligence 管理员门户，网址为 https://etadmin.proofpoint.com。
  2. 前往 API 访问权限。
  3. 复制并保存您的 API 密钥。
  4. 请与您的 Proofpoint 代表联系，以获取：
    • 详细的 IP 信誉列表网址
    • 详细的网域声誉列表网址

ET Intelligence 提供单独的 IP 和网域声誉列表 CSV 文件，每小时更新一次。使用“详细”格式，其中包含以下列：

  • 网域列表：域名、类别、得分、首次发现时间、上次发现时间、端口
  • IP 列表：IP 地址、类别、得分、首次发现时间、上次发现时间、端口

详细格式网址通常遵循以下模式：

  • IP 列表：https://rules.emergingthreatspro.com/[your-code]/reputation/detailed-iprepdata.txt
  • 域名列表：https://rules.emergingthreatspro.com/[your-code]/reputation/detailed-domainrepdata.txt

Authorization 标头必须包含不带 Bearer 前缀的原始 API 密钥值，以符合 Emerging Threats API 的预期。

创建 Google Cloud Storage 存储分区

  1. 前往 Google Cloud 控制台。
  2. 选择您的项目或创建新项目。
  3. 在导航菜单中，依次前往 Cloud Storage > 存储分区。
  4. 点击创建存储分区。

  5. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    为存储分区命名 输入一个全局唯一的名称（例如 et-pro-ioc-bucket）
    位置类型 根据您的需求进行选择（区域级、双区域级、多区域级）
    位置 选择相应位置（例如 us-central1）
    存储类别 标准（建议用于经常访问的日志）
    访问权限控制 统一（推荐）
    保护工具 可选：启用对象版本控制或保留政策

  6. 点击创建。

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号具有向 GCS 存储分区写入内容以及被 Pub/Sub 调用的权限。

创建服务账号

  1. 在 GCP 控制台中，依次前往 IAM 和管理 > 服务账号。
  2. 点击创建服务账号。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 服务账号名称：输入 et-pro-ioc-fetcher-sa。
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Proofpoint ET Pro IOC logs。
  4. 点击创建并继续。
  5. 在向此服务账号授予对项目的访问权限部分中，添加以下角色：
    1. 点击选择角色。
    2. 搜索并选择 Storage Object Admin。
    3. 点击 + 添加其他角色。
    4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker。
    5. 点击 + 添加其他角色。
    6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker。
  6. 点击继续。
  7. 点击完成。

必须拥有这些角色，才能：

  • Storage Object Admin：将日志写入 GCS 存储分区并管理状态文件
  • Cloud Run Invoker：允许 Pub/Sub 调用函数
  • Cloud Functions Invoker：允许调用函数

授予对 GCS 存储分区的 IAM 权限

向服务账号授予对 GCS 存储分区的写入权限：

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储分区名称。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：输入服务账号电子邮件地址（例如 et-pro-ioc-fetcher-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）。
    • 分配角色：选择 Storage Object Admin。
  6. 点击保存。

创建发布/订阅主题

创建一个 Pub/Sub 主题，供 Cloud Scheduler 发布消息，并供 Cloud Run 函数订阅。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Pub/Sub > 主题。
  2. 点击创建主题。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 主题 ID：输入 et-pro-ioc-trigger。
    • 将其他设置保留为默认值。
  4. 点击创建。

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，用于从 Proofpoint ET Intelligence API 中提取日志并将其写入 GCS。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
  2. 点击创建服务。
  3. 选择函数（使用内嵌编辑器创建函数）。

  4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

    设置 值
    Service 名称 et-pro-ioc-fetcher
    区域 选择与您的 GCS 存储分区匹配的区域（例如 us-central1）
    运行时 选择 Python 3.12 或更高版本

  5. 在触发器（可选）部分中：

    1. 点击 + 添加触发器。
    2. 选择 Cloud Pub/Sub。
    3. 在选择 Cloud Pub/Sub 主题中，选择 et-pro-ioc-trigger。
    4. 点击保存。

  6. 在身份验证部分中：

    1. 选择需要进行身份验证。
    2. 检查 Identity and Access Management (IAM)。

  7. 向下滚动并展开容器、网络、安全性。

  8. 前往安全标签页：

    • 服务账号：选择 et-pro-ioc-fetcher-sa。

  9. 前往容器标签页：

    1. 点击变量和密钥。
    2. 为每个环境变量点击 + 添加变量：
    变量名称 示例值 说明
    GCS_BUCKET et-pro-ioc-bucket GCS 存储分区名称
    GCS_PREFIX et-pro-ioc 日志文件的前缀
    STATE_KEY et-pro-ioc/state.json 状态文件路径
    ET_API_KEY your-et-api-key ET Intelligence API 密钥
    ET_IP_LIST_URL https://rules.emergingthreatspro.com/[your-code]/reputation/detailed-iprepdata.txt 详细的 IP 信誉列表网址
    ET_DOMAIN_LIST_URL https://rules.emergingthreatspro.com/[your-code]/reputation/detailed-domainrepdata.txt 详细的网域声誉列表网址
    TIMEOUT 120 HTTP 请求超时时间（以秒为单位）

  10. 在变量和密钥标签页中，向下滚动到请求：

    • 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）。

  11. 前往容器中的设置标签页：

    • 在资源部分中：
      • 内存：选择 512 MiB 或更高值。
      • CPU：选择 1。
    • 点击完成。

  12. 滚动到执行环境：

    • 选择默认（推荐）。

  13. 在修订版本扩缩部分中：

    • 实例数下限：输入 0。
    • 实例数上限：输入 100（或根据预期负载进行调整）。

  14. 点击创建。

  15. 等待服务创建完成（1-2 分钟）。

  16. 创建服务后，系统会自动打开内嵌代码编辑器。

添加函数代码

  1. 在函数入口点中输入 main

  2. 在内嵌代码编辑器中，创建两个文件：

    • 第一个文件：main.py:：
    import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone
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()

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch ET Pro IOC reputation lists and write to GCS.

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

    # Get environment variables
    bucket_name = os.environ.get('GCS_BUCKET')
    prefix = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'et-pro-ioc').strip('/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', f'{prefix}/state.json')
    et_api_key = os.environ.get('ET_API_KEY')
    et_ip_list_url = os.environ.get('ET_IP_LIST_URL')
    et_domain_list_url = os.environ.get('ET_DOMAIN_LIST_URL')
    timeout = int(os.environ.get('TIMEOUT', '120'))

    if not all([bucket_name, et_api_key, et_ip_list_url, et_domain_list_url]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        # Generate timestamp for file naming
        now = datetime.now(timezone.utc)
        timestamp = now.strftime('%Y/%m/%d/%H%M%S')

        results = []
        errors = []

        # Fetch IP reputation list
        try:
            print('Fetching IP reputation list...')
            ip_data = fetch_with_retry(et_ip_list_url, et_api_key, timeout)
            ip_key = f'{prefix}/ip/{timestamp}.csv'
            save_to_gcs(bucket, ip_key, ip_data)
            results.append({'type': 'ip', 'key': ip_key, 'size': len(ip_data)})
            print(f'Successfully fetched IP list: {len(ip_data)} bytes')
        except Exception as e:
            error_msg = f'Failed to fetch IP list: {str(e)}'
            print(error_msg)
            errors.append(error_msg)

        # Fetch Domain reputation list
        try:
            print('Fetching Domain reputation list...')
            domain_data = fetch_with_retry(et_domain_list_url, et_api_key, timeout)
            domain_key = f'{prefix}/domain/{timestamp}.csv'
            save_to_gcs(bucket, domain_key, domain_data)
            results.append({'type': 'domain', 'key': domain_key, 'size': len(domain_data)})
            print(f'Successfully fetched Domain list: {len(domain_data)} bytes')
        except Exception as e:
            error_msg = f'Failed to fetch Domain list: {str(e)}'
            print(error_msg)
            errors.append(error_msg)

        # Save state
        state = {
            'last_fetch': now.isoformat(),
            'results': results,
            'errors': errors
        }
        save_state(bucket, state_key, state)

        if errors:
            print(f'Completed with {len(errors)} error(s)')
        else:
            print('Successfully completed all fetches')

    except Exception as e:
        print(f'Error processing logs: {str(e)}')
        raise

def fetch_with_retry(url, api_key, timeout, max_retries=3):
    """Fetch URL with retry logic for rate limits."""
    if not url.lower().startswith('https://'):
        raise ValueError('Only HTTPS URLs are allowed')

    headers = {'Authorization': api_key}

    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = http.request('GET', url, headers=headers, timeout=timeout)

            if response.status == 200:
                return response.data
            elif response.status == 429:
                # Rate limited, wait and retry
                wait_time = min(30 * (2 ** attempt), 300)
                print(f'Rate limited, waiting {wait_time}s...')
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise Exception(f'HTTP {response.status}: {response.reason}')
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(5 * (attempt + 1))

    raise Exception(f'Failed to fetch {url} after {max_retries} attempts')

def save_to_gcs(bucket, key, content):
    """Save content to GCS with appropriate content type."""
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(content, content_type='text/csv')
    print(f'Saved {len(content)} bytes to gs://{bucket.name}/{key}')

def save_state(bucket, key, state):
    """Save state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, indent=2),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')
    • 第二个文件：requirements.txt:：
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. 点击部署以保存并部署该函数。

  4. 等待部署完成（2-3 分钟）。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

  1. 在 GCP Console 中，前往 Cloud Scheduler。
  2. 点击创建作业。

  3. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    名称 et-pro-ioc-fetcher-hourly
    区域 选择与 Cloud Run 函数相同的区域
    频率 0 * * * *（每小时一次，在整点时）
    时区 选择时区（建议选择世界协调时间 [UTC]）
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择et-pro-ioc-trigger
    消息正文 {}（空 JSON 对象）

  4. 点击创建。

时间表频率选项

  • 根据日志量和延迟时间要求选择频次：

    频率 Cron 表达式 使用场景
    每小时 0 * * * * 标准（建议用于 ET Pro IOC）
    每 2 小时 0 */2 * * * 调低音频
    每 6 小时 0 */6 * * * 最少的更新

测试集成

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业。
  2. 点击强制运行以手动触发作业。
  3. 等待几秒钟。
  4. 前往 Cloud Run > 服务。
  5. 点击函数名称 (et-pro-ioc-fetcher)。
  6. 点击日志标签页。

  7. 验证函数是否已成功执行。查找以下项：

    Fetching IP reputation list...
Successfully fetched IP list: X bytes
Fetching Domain reputation list...
Successfully fetched Domain list: X bytes
Successfully completed all fetches

  8. 前往 Cloud Storage > 存储分区。

  9. 点击您的存储分区名称。

  10. 前往前缀文件夹（et-pro-ioc/ip/ 和 et-pro-ioc/domain/）。

  11. 验证是否已创建具有当前时间戳的新 .csv 文件。

如果您在日志中看到错误，请执行以下操作：

  • HTTP 401：检查环境变量中的 ET_API_KEY
  • HTTP 403：验证 API 密钥是否具有所需权限
  • HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
  • 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 使用唯一的服务账号从您的 GCS 存储分区中读取数据。您必须授予此服务账号对您的存储分区的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
  2. 点击添加新 Feed。
  3. 点击配置单个 Feed。
  4. 在Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 ET Pro IOC - IP Reputation）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Emerging Threats Pro 作为日志类型。

  7. 点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址，例如：

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

  8. 复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要对您的 GCS 存储分区具有 Storage Object Viewer 角色。

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储分区名称。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址。
    • 分配角色：选择 Storage Object Viewer。

  6. 点击保存。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Proofpoint Emerging Threats Pro IOC 日志

您需要创建两个单独的 Feed，一个用于 IP 地址声誉，另一个用于网域声誉。

创建 IP 信誉 Feed

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
  2. 点击添加新 Feed。
  3. 点击配置单个 Feed。
  4. 在Feed 名称字段中，输入 ET Pro IOC - IP Reputation。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Emerging Threats Pro 作为日志类型。
  7. 点击下一步。

  8. 为以下输入参数指定值：

    • 存储分区网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储分区 URI：

      gs://et-pro-ioc-bucket/et-pro-ioc/ip/
      • 将 et-pro-ioc-bucket 替换为您的实际 GCS 存储分区名称。

    • 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项：

      • 永不：永不删除转移后的任何文件（建议用于测试）。
      • 删除已转移的文件：在成功转移后删除文件。

      • 删除已转移的文件和空目录：在成功转移后删除文件和空目录。

    • 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件。默认值为 180 天。

    • 资产命名空间：资产命名空间。

    • 注入标签：应用于此 Feed 中事件的标签。

  9. 点击下一步。

  10. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

创建网域声誉 Feed

重复 Feed 创建流程：

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
  2. 点击添加新 Feed。
  3. 点击配置单个 Feed。
  4. 在Feed 名称字段中，输入 ET Pro IOC - Domain Reputation。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Emerging Threats Pro 作为日志类型。
  7. 点击下一步。

  8. 为以下输入参数指定值：

    • 存储分区网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储分区 URI：
    gs://et-pro-ioc-bucket/et-pro-ioc/domain/

    将 et-pro-ioc-bucket 替换为您的实际 GCS 存储分区名称。

    • 来源删除选项：根据您的偏好进行选择。
    • 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件。默认值为 180 天。
    • 资产命名空间：资产命名空间。
    • 注入标签：应用于此 Feed 中事件的标签。

  9. 点击下一步。

  10. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

UDM 映射表

日志字段 UDM 映射 逻辑
类别 此字段用于解析器逻辑中，但未直接映射到 UDM。 它通过查找表确定 event.ioc.categorization 的值。
collection_time.nanos event.idm.entity.metadata.collected_timestamp.nanos 直接从原始日志映射。
collection_time.seconds event.idm.entity.metadata.collected_timestamp.seconds 直接从原始日志映射。
数据 系统会根据此字段的内容将其解析为多个 UDM 字段。
first_seen event.idm.entity.metadata.interval.start_time 解析为日期并映射到 UDM。
first_seen event.ioc.active_timerange.start 解析为日期并映射到 UDM。
ip_or_domain event.idm.entity.entity.hostname 如果 Grok 模式从字段中提取了主机，则映射到 UDM。
ip_or_domain event.idm.entity.entity.ip 如果 Grok 模式未从字段中提取主机，则映射到 UDM。
ip_or_domain event.ioc.domain_and_ports.domain 如果 Grok 模式从字段中提取了主机，则映射到 UDM。
ip_or_domain event.ioc.ip_and_ports.ip_address 如果 Grok 模式未从字段中提取主机，则映射到 UDM。
last_seen event.idm.entity.metadata.interval.end_time 解析为日期并映射到 UDM。
last_seen event.ioc.active_timerange.end 解析为日期并映射到 UDM。
ports event.idm.entity.entity.labels.value 如果存在多个端口，则进行解析、使用英文逗号分隔符进行联接，并映射到 UDM。
ports event.idm.entity.entity.port 如果只有一个端口，则解析并映射到 UDM。
ports event.ioc.domain_and_ports.ports 如果 Grok 模式从字段中提取了主机，则会解析并映射到 UDM。
ports event.ioc.ip_and_ports.ports 如果 Grok 模式未从字段中提取主机，则解析并映射到 UDM。
得分 event.ioc.confidence_score 直接从原始日志映射。
event.idm.entity.entity.labels.key 如果有多个端口，请设置为“ports”。
event.idm.entity.metadata.entity_type 如果 grok 模式从 ip_or_domain 字段中提取主机，则设置为“DOMAIN_NAME”，否则设置为“IP_ADDRESS”。
event.idm.entity.metadata.threat.category 设置为“SOFTWARE_MALICIOUS”。
event.idm.entity.metadata.threat.category_details 使用查找表从类别字段派生。
event.idm.entity.metadata.threat.threat_name 设置为“ET 情报代表名单”。
event.idm.entity.metadata.vendor_name 设置为“ET_PRO_IOC”。
event.ioc.feed_name 设置为“ET 情报代表名单”。
event.ioc.raw_severity 设置为“恶意”。
timestamp.nanos 从 collection_time.nanos 复制。
timestamp.seconds 从 collection_time.seconds 复制。

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