Raccogliere i log di Proofpoint Secure Email Relay

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Questo documento spiega come importare i log di Proofpoint Secure Email Relay in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage V2.

Proofpoint Secure Email Relay (SER) è un servizio di sicurezza email in uscita che fornisce crittografia, prevenzione della perdita di dati (DLP) e applicazione della conformità per i messaggi inviati dalla tua organizzazione. Il parser estrae i campi dai dati di monitoraggio dei messaggi SER e li mappa al modello UDM (Unified Data Model), acquisendo i metadati delle email, le metriche di throughput, lo stato di consegna e l'attività utente.

Prima di iniziare

Assicurati di soddisfare i seguenti prerequisiti:

  • Un'istanza Google SecOps
  • Un progetto GCP con l'API Storage Cloud abilitata
  • Autorizzazioni per creare e gestire bucket GCS
  • Autorizzazioni per gestire le policy IAM nei bucket GCS
  • Autorizzazioni per creare servizi Cloud Run, argomenti Pub/Sub e job Cloud Scheduler
  • Accesso privilegiato a Proofpoint Secure Email Relay con accesso tramite chiave API

Crea un bucket 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 univoco globale (ad esempio proofpoint-ser-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) Attivare il controllo delle versioni degli oggetti o la policy di conservazione

  6. Fai clic su Crea.

Raccogli le credenziali API Proofpoint SER

Ottenere le credenziali API

  1. Accedi al portale di amministrazione di Proofpoint Secure Email Relay con le credenziali di amministratore.
  2. Vai a Impostazioni > Chiavi API.
  3. Fai clic su Genera o Crea chiave API.

  4. Copia e memorizza in modo sicuro le seguenti credenziali:

    • Chiave API: copia questo valore
    • API Secret: copia questo valore

Verifica le autorizzazioni

Per verificare che le credenziali API dispongano delle autorizzazioni richieste:

  1. Accedi al portale di amministrazione Proofpoint SER.
  2. Vai a Impostazioni > Chiavi API.
  3. Verifica che la chiave API sia elencata e abbia lo stato Attiva.
  4. Verifica che la chiave abbia accesso agli endpoint di monitoraggio e generazione di report dei messaggi.

Testare l'accesso API

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

    # Replace with your actual credentials
API_KEY="<your-api-key>"
API_SECRET="<your-api-secret>"

# Test API access - retrieve recent messages
curl -v -u "${API_KEY}:${API_SECRET}" \
  "https://ser-api.proofpoint.com/v1/messages?startDate=$(date -u -v-1H +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)&endDate=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)"

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 del service account: inserisci proofpoint-ser-collector-sa
    • Descrizione service account: inserisci Service account for Cloud Run function to collect Proofpoint Secure Email Relay 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 Amministratore oggetti di archiviazione.
    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 Invoker di Cloud Functions.
  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 di funzioni

Concedi autorizzazioni IAM sul bucket GCS

Concedi al account di servizio le autorizzazioni write sul bucket GCS:

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket (ad esempio proofpoint-ser-logs).
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: inserisci l'email del account di servizio (ad esempio, proofpoint-ser-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 GCP, vai a Pub/Sub > Argomenti.
  2. Fai clic su Crea argomento.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • ID argomento: inserisci proofpoint-ser-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 log dei messaggi dall'API Proofpoint SER e scriverli in GCS.

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

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

    Impostazione Valore
    Nome servizio proofpoint-ser-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 l'argomento Pub/Sub (proofpoint-ser-trigger).
    4. Fai clic su Salva.

  6. Nella sezione Autenticazione:

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

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

  8. Vai alla scheda Sicurezza:

    • Service account: seleziona il account di servizio (proofpoint-ser-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 proofpoint-ser-logs Nome del bucket GCS
    GCS_PREFIX ser-logs Prefisso per i file di log
    STATE_KEY ser-logs/state.json Percorso file di stato
    API_KEY your-api-key Chiave API Proofpoint SER
    API_SECRET your-api-secret API secret Proofpoint SER
    MAX_RECORDS 1000 Numero massimo di record per esecuzione
    PAGE_SIZE 100 Record per pagina
    LOOKBACK_HOURS 1 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 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 nel campo Entry point (Punto di ingresso).

  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
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', 'ser-logs')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'ser-logs/state.json')
API_KEY = os.environ.get('API_KEY')
API_SECRET = os.environ.get('API_SECRET')
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', '1'))

API_BASE = "https://ser-api.proofpoint.com/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 Proofpoint SER
  message logs and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, API_KEY, API_SECRET]):
    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()}")

    # Build auth header (Basic auth with API key and secret)
    auth_string = f"{API_KEY}:{API_SECRET}"
    auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
    auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')

    # Fetch messages
    records, newest_event_time = fetch_messages(
      auth_b64=auth_b64,
      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_messages(auth_b64: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch message logs from Proofpoint SER API with pagination.

  Args:
    auth_b64: Base64-encoded API key:secret for Basic auth
    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)
  """
  headers = {
    'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
    'Accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-ProofpointSERCollector/1.0',
  }

  records = []
  newest_time = None
  page_num = 0
  backoff = 1.0
  offset = 0

  start_date = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
  end_date = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')

  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"{API_BASE}/messages?startDate={start_date}&endDate={end_date}&offset={offset}&limit={current_limit}"

    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'))

      if isinstance(data, list):
        page_results = data
      else:
        page_results = data.get('messages', data.get('results', data.get('data', [])))

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

      print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} messages")
      records.extend(page_results)

      # Track newest event time
      for event in page_results:
        try:
          event_time = event.get('date') or event.get('timestamp') or event.get('sentDate')
          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 more results
      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 messages: {e}")
      return [], None

  print(f"Retrieved {len(records)} total messages from {page_num} pages")
  return records, newest_time

    • 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 di GCP, vai a Cloud Scheduler.
  2. Fai clic su Crea job.

  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome proofpoint-ser-collector-hourly
    Regione Seleziona la stessa regione della funzione Cloud Run
    Frequenza 0 * * * * (ogni ora, all'ora)
    Fuso orario Seleziona il fuso orario (UTC consigliato)
    Tipo di target Pub/Sub
    Argomento Seleziona l'argomento Pub/Sub (proofpoint-ser-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

Testare l'integrazione

  1. Nella console Cloud Scheduler, trova il job.
  2. Fai clic su Forza esecuzione per attivare il job manualmente.
  3. Attendi qualche secondo.
  4. Vai a Cloud Run > Servizi.
  5. Fai clic sul nome della funzione (proofpoint-ser-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 messages
Wrote X records to gs://proofpoint-ser-logs/ser-logs/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Vai a Cloud Storage > Bucket.

  9. Fai clic sul nome del bucket (proofpoint-ser-logs).

  10. Vai alla cartella del prefisso (ser-logs/).

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

Se visualizzi errori nei log:

  • HTTP 401: controlla la chiave API e l'API secret nelle variabili di ambiente
  • HTTP 403: verifica che la chiave API abbia accesso all'endpoint di monitoraggio dei messaggi
  • HTTP 429: limitazione di frequenza: la funzione riproverà automaticamente con backoff
  • Variabili di ambiente mancanti: controlla che tutte le variabili richieste siano impostate

Recuperare il account di servizio Google SecOps

Google SecOps utilizza un account di servizio univoco per leggere i dati dal tuo bucket GCS. Devi concedere a questo account di servizio l'accesso al tuo bucket.

Recupera l'email del account di servizio

  1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
  2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed.
  3. Fai clic su Configura un singolo feed.
  4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio, Proofpoint SER Logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
  6. Seleziona ProofPoint Secure Email Relay come Tipo di log.
  7. Fai clic su Ottieni service account.

  8. Verrà visualizzata un'email dell'account di servizio univoca, ad esempio:

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

  9. Copia questo indirizzo email per utilizzarlo nel passaggio successivo.

  10. Fai clic su Avanti.

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

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

      gs://proofpoint-ser-logs/ser-logs/
      • Sostituisci:
        • proofpoint-ser-logs: il nome del bucket GCS.
        • ser-logs: (Facoltativo) prefisso/percorso della cartella in cui vengono archiviati i log (lascia vuoto per la radice).

    • Opzione di eliminazione della fonte: 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 file trasferiti e directory vuote: elimina i file e le directory vuote dopo il trasferimento riuscito.

    • Età massima del 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

  12. Fai clic su Avanti.

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

Concedi le autorizzazioni IAM al account di servizio Google SecOps

3 Il account di servizio Google SecOps deve avere il ruolo Visualizzatore oggetti Storage nel bucket GCS.

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket (ad esempio proofpoint-ser-logs).
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: incolla l'email del account di servizio Google SecOps
    • Assegna i ruoli: seleziona Visualizzatore oggetti Storage.

  6. Fai clic su Salva.

Tabella di mappatura UDM

Campo log Mappatura UDM Logic
status, details, data.throughputLimit, data.throughput, data.totalThroughput, log_metadata.totalThroughput, data.averageDailyThroughput, data.throughputForecast, data.remainingThroughput, data.acceptedThroughput, data.licenseStartDate, data.licenseEndDate, data.average7DayThroughput, data.average30DayThroughput, data.requestedMessages, data.acceptedMessages, data.sentMessages, data.deliveredMessages, data.avgAcceptedMessageSize, data.blockedMessages, data.quarantinedMessages, data.rejectedMessages, data.requestedThroughput, data.totalMessages, data.undeliveredMessages additional.fields Etichette unite dalla mappa di stato come valori stringa, mappa nidificata dei dettagli come chiavi compresse con valori stringa e vari campi di dati come valori stringa o numerici
desc, data.name metadata.description Valore da desc se non è vuoto, altrimenti data.name
event_type metadata.event_type Imposta EMAIL_TRANSACTION se user_present è true, altrimenti GENERIC_EVENT
metadata.product_name Imposta su "PROOFPOINT SER"
metadata.vendor_name Impostato su "PROOFPOINT"
fromEnvelope network.email.bounce_address Valore da fromEnvelope se corrisponde al pattern email
fromHeader network.email.from Valore da fromHeader se corrisponde al pattern email
applicationName principal.administrative_domain Valore copiato direttamente
principal_host principal.asset.hostname Valore copiato direttamente
principal_host principal.hostname Valore copiato direttamente
principal_port principal.port Valore di principal_port convertito in numero intero
userId, data.relayUserId principal.user.product_object_id Valore di userId se non è vuoto, altrimenti data.relayUserId
applicationUserName principal.user.user_display_name Valore copiato direttamente
senderName target.administrative_domain Valore copiato direttamente
senderId target.user.product_object_id Valore copiato direttamente

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