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Proofpoint TAP Forensics ログを収集する

以下でサポートされています。

Google SecOps SIEM

このドキュメントでは、Google Cloud Storage V2 を使用して Proofpoint TAP Forensics ログを Google Security Operations に取り込む方法について説明します。

Proofpoint Targeted Attack Protection（TAP）は、悪意のある添付ファイルや URL など、メールで配信される脅威を検出、分析、ブロックする高度なメールセキュリティプラットフォームです。TAP Forensics API は、サンドボックス分析結果、動作指標、ネットワークアクティビティ、ファイルシステムの変更、プロセス実行データなど、環境内で検出された個々の脅威とキャンペーンに関する詳細なフォレンジック証拠を提供します。これらのフォレンジックインジケーターを使用して、ホストでの侵害を確認したり、セキュリティインテリジェンスソースを拡充したり、セキュリティエンドポイントの更新をオーケストレートしたりできます。

始める前に

次の前提条件を満たしていることを確認してください。

Google SecOps インスタンス
Cloud Storage API が有効になっている GCP プロジェクト
GCS バケットを作成および管理する権限
Cloud Run サービス、Pub/Sub トピック、Cloud Scheduler ジョブを作成する権限
Threat Insight ダッシュボードにアクセスできる Proofpoint TAP サブスクリプション
SIEM API と Forensics API にアクセスする権限を持つ TAP API サービス認証情報（サービスプリンシパルとシークレット）

Proofpoint TAP API サービス認証情報を生成する

Proofpoint TAP Threat Insight Dashboard にログインします。
[設定] > [接続済みのアプリケーション] > [サービス認証情報] に移動します。
[新しい認証情報を作成] をクリックします。
[生成されたサービス認証情報] ダイアログで、次の情報をコピーして安全に保存します。
- サービスプリンシパル: API 認証に使用されるプリンシパル識別子
- シークレット: API 認証に使用されるシークレットキー
注: Secret は作成時に 1 回だけ表示されます。紛失した場合は、新しい認証情報を生成する必要があります。すべての TAP API リクエストにはサービス認証情報が必要で、HTTP 基本認証を使用します。

API アクセスを確認する

統合に進む前に、認証情報をテストします。

PRINCIPAL="your-service-principal"
SECRET="your-secret"

# Test SIEM API access (fetch last 5 minutes of events)
curl -s "https://tap-api-v2.proofpoint.com/v2/siem/all?format=json&sinceSeconds=300" \
  --user "${PRINCIPAL}:${SECRET}"

# Test Forensics API access (requires a valid threatId)
# curl -s "https://tap-api-v2.proofpoint.com/v2/forensics?threatId=<threatId>" \
#   --user "${PRINCIPAL}:${SECRET}"

SIEM API レスポンスが成功すると、messagesBlocked、messagesDelivered、clicksBlocked、clicksPermitted の配列を含む JSON オブジェクトが返されます。

401 エラーが表示された場合は、サービスプリンシパルとシークレットが正しいことを確認します。
403 エラーが表示された場合は、アカウントで TAP API アクセスが有効になっていることを確認してください。

Google Cloud Storage バケットを作成する

Google Cloud コンソールに移動します。
プロジェクトを選択するか、新しいプロジェクトを作成します。
ナビゲーションメニューで、[Cloud Storage > バケット] に移動します。
[バケットを作成] をクリックします。

次の構成情報を提供してください。

設定	値
バケットに名前を付ける	グローバルに一意の名前（`proofpoint-tap-forensics-logs` など）を入力します。
ロケーションタイプ	ニーズに応じて選択します（リージョン、デュアルリージョン、マルチリージョン）。
ロケーション	場所を選択します（例: `us-central1`）。
ストレージクラス	Standard（アクセス頻度の高いログにおすすめ）
アクセス制御	均一（推奨）
保護ツール	省略可: オブジェクトのバージョニングまたは保持ポリシーを有効にする

[作成] をクリックします。

Cloud Run functions のサービスアカウントを作成する

Cloud Run functions には、GCS バケットへの書き込み権限があり、Pub/Sub によって呼び出されるサービスアカウントが必要です。

サービスアカウントを作成する

GCP コンソールで、[IAM と管理>サービスアカウント] に移動します。
[サービスアカウントを作成] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- サービスアカウント名: 「tap-forensics-collector-sa」と入力します。
- サービスアカウントの説明: Service account for Cloud Run function to collect Proofpoint TAP Forensics logs と入力します。
[作成して続行] をクリックします。
[このサービスアカウントにプロジェクトへのアクセスを許可する] セクションで、次のロールを追加します。
1. [ロールを選択] をクリックします。
2. [ストレージオブジェクト管理者] を検索して選択します。
3. [+ 別のロールを追加] をクリックします。
4. [Cloud Run 起動元] を検索して選択します。
5. [+ 別のロールを追加] をクリックします。
6. [Cloud Functions 起動元] を検索して選択します。
[続行] をクリックします。
[完了] をクリックします。

これらのロールは、次の操作に必要です。

Storage オブジェクト管理者: GCS バケットにフォレンジック証拠データを書き込み、状態ファイルを管理する
Cloud Run 起動元: Pub/Sub が関数を呼び出すことを許可します。
Cloud Functions 起動元: 関数の呼び出しを許可する

GCS バケットに対する IAM 権限を付与する

GCS バケットに対する書き込み権限をサービスアカウントに付与します。

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名をクリックします。
[権限] タブに移動します。
[アクセス権を付与] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- プリンシパルを追加: サービスアカウントのメールアドレス（例: tap-forensics-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）を入力します。
- ロールを割り当てる: [ストレージオブジェクト管理者] を選択します。
[保存] をクリックします。

Pub/Sub トピックの作成

Cloud Scheduler がパブリッシュし、Cloud Run 関数がサブスクライブする Pub/Sub トピックを作成します。

GCP Console で、[Pub/Sub> トピック] に移動します。
[トピックを作成] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- トピック ID: 「tap-forensics-collector-trigger」と入力します。
- その他の設定はデフォルトのままにします。
[作成] をクリックします。

フォレンジック証拠を収集する Cloud Run 関数を作成する

Cloud Run 関数は、Cloud Scheduler からの Pub/Sub メッセージによってトリガーされ、Proofpoint TAP SIEM API から脅威イベントを取得し、Forensics API を使用して一意の脅威ごとにフォレンジック証拠を取得し、結果を GCS に書き込みます。

GCP Console で、[Cloud Run] に移動します。
[サービスを作成] をクリックします。
[関数] を選択します（インラインエディタを使用して関数を作成します）。

[構成] セクションで、次の構成の詳細を指定します。

設定	値
サービス名	`tap-forensics-collector`
リージョン	GCS バケットと一致するリージョンを選択します（例: `us-central1`）。
ランタイム	[Python 3.12] 以降を選択します。

[トリガー（省略可）] セクションで、次の操作を行います。
1. [+ トリガーを追加] をクリックします。
2. [Cloud Pub/Sub] を選択します。
3. [Cloud Pub/Sub トピックを選択してください] で、トピック tap-forensics-collector-trigger を選択します。
4. [保存] をクリックします。
[認証] セクションで、次の操作を行います。
1. [認証が必要] を選択します。
2. Identity and Access Management（IAM）を確認します。
注: Pub/Sub は、関数を呼び出すときに認証を自動的に処理します。
下にスクロールして、[コンテナ、ネットワーキング、セキュリティ] を開きます。
[セキュリティ] タブに移動します。
- サービスアカウント: サービスアカウント tap-forensics-collector-sa を選択します。

[コンテナ] タブに移動します。

[変数とシークレット] をクリックします。
環境変数ごとに [+ 変数を追加] をクリックします。

変数名	値の例	説明
`GCS_BUCKET`	`proofpoint-tap-forensics-logs`	GCS バケット名
`GCS_PREFIX`	`tap-forensics`	ログファイルの接頭辞
`STATE_KEY`	`tap-forensics/state.json`	状態ファイルのパス
`TAP_PRINCIPAL`	`your-service-principal`	TAP API サービスプリンシパル
`TAP_SECRET`	`your-secret`	TAP API Secret
`LOOKBACK_HOURS`	`1`	最初のルックバック期間（時間単位、最大 7 日）
`MAX_THREATS`	`500`	実行ごとにフォレンジックを取得する一意の脅威の最大数

[変数とシークレット] セクションで [リクエスト] まで下にスクロールします。
- リクエストのタイムアウト: 540 秒（9 分）と入力します。
[設定] タブに移動します。
- [リソース] セクションで次の操作を行います。
  - メモリ: 512 MiB 以上を選択します。
  - CPU: 1 を選択します。
[リビジョンスケーリング] セクションで、次の操作を行います。
- インスタンスの最小数: 0 と入力します。
- インスタンスの最大数: 100 と入力します（または、予想される負荷に基づいて調整します）。
[作成] をクリックします。
サービスが作成されるまで待ちます（1 ～ 2 分）。
サービスを作成すると、インラインコードエディタが自動的に開きます。

関数コードを追加する

[エントリポイント] フィールドに「main」と入力します。

インラインコードエディタで、次の 2 つのファイルを作成します。

最初のファイル - 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=10.0, read=60.0),
  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', 'tap-forensics').strip('/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
TAP_PRINCIPAL = os.environ.get('TAP_PRINCIPAL')
TAP_SECRET = os.environ.get('TAP_SECRET')
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '1'))
MAX_THREATS = int(os.environ.get('MAX_THREATS', '500'))

API_BASE = 'https://tap-api-v2.proofpoint.com'

def get_auth_header():
  """Build HTTP Basic Authentication header."""
  auth_string = f"{TAP_PRINCIPAL}:{TAP_SECRET}"
  auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
  auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')
  return f"Basic {auth_b64}"

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Proofpoint TAP
  forensic evidence and write to GCS.

  The function first queries the SIEM API to discover threat IDs,
  then calls the Forensics API for each unique threat to retrieve
  detailed forensic evidence (sandbox results, behavioral
  indicators, network activity, file changes, and process data).

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

  if not all([GCS_BUCKET, TAP_PRINCIPAL, TAP_SECRET]):
    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 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)

    # TAP SIEM API allows max 1 hour per request and max 7 days lookback
    if (now - last_time) > timedelta(days=7):
      last_time = now - timedelta(days=7)
      print("Warning: Lookback capped to 7 days (TAP API limit)")

    print(f"Fetching threats from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

    # Step 1: Fetch threat IDs from the SIEM API
    threat_ids = fetch_threat_ids(last_time, now)

    if not threat_ids:
      print("No threats found in the specified time window.")
      save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
      return

    print(f"Found {len(threat_ids)} unique threat IDs")

    # Step 2: Fetch forensic evidence for each threat
    forensic_records = fetch_forensics_for_threats(threat_ids)

    if not forensic_records:
      print("No forensic evidence retrieved.")
      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}/tap_forensics_{timestamp}.ndjson"
    blob = bucket.blob(object_key)

    ndjson = '\n'.join(
      [json.dumps(record, ensure_ascii=False) for record in forensic_records]
    ) + '\n'
    blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

    print(f"Wrote {len(forensic_records)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")

    # Update state
    save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())

    print(f"Successfully processed forensics for {len(threat_ids)} threats")

  except Exception as e:
    print(f'Error processing TAP forensics: {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):
  """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 parse_datetime(value):
  """Parse ISO datetime string to datetime object."""
  if value.endswith('Z'):
    value = value[:-1] + '+00:00'
  return datetime.fromisoformat(value)

def fetch_threat_ids(start_time, end_time):
  """
  Fetch unique threat IDs from the TAP SIEM API by querying
  in 1-hour intervals within the specified time window.

  Args:
    start_time: Start of the time window (datetime)
    end_time: End of the time window (datetime)

  Returns:
    Set of unique threat ID strings
  """
  headers = {
    'Authorization': get_auth_header(),
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-TAPForensicsCollector/1.0',
  }

  threat_ids = set()
  current_start = start_time
  backoff = 1.0

  while current_start < end_time:
    # TAP SIEM API allows max 1 hour per request
    current_end = min(current_start + timedelta(hours=1), end_time)

    interval = (
      f"{current_start.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')}"
      f"/{current_end.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')}"
    )
    url = f"{API_BASE}/v2/siem/all?format=json&interval={interval}"

    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, 60.0)
        continue

      backoff = 1.0

      if response.status != 200:
        print(f"SIEM API HTTP Error: {response.status}")
        response_text = response.data.decode('utf-8')
        print(f"Response body: {response_text[:500]}")
        current_start = current_end
        continue

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

      # Extract threat IDs from all event types
      for key in ['messagesBlocked', 'messagesDelivered']:
        for msg in data.get(key, []):
          for threat_info in msg.get('threatsInfoMap', []):
            tid = threat_info.get('threatID')
            if tid:
              threat_ids.add(tid)

      for key in ['clicksBlocked', 'clicksPermitted']:
        for click in data.get(key, []):
          tid = click.get('threatID')
          if tid:
            threat_ids.add(tid)

      event_count = sum(
        len(data.get(k, []))
        for k in [
          'messagesBlocked',
          'messagesDelivered',
          'clicksBlocked',
          'clicksPermitted',
        ]
      )
      print(
        f"Interval {interval}: {event_count} events, "
        f"{len(threat_ids)} unique threats so far"
      )

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching SIEM events: {e}")

    current_start = current_end

    if len(threat_ids) >= MAX_THREATS:
      print(f"Reached max threats limit ({MAX_THREATS})")
      break

  return threat_ids

def fetch_forensics_for_threats(threat_ids):
  """
  Fetch forensic evidence for each threat ID from the
  Forensics API.

  Args:
    threat_ids: Set of threat ID strings

  Returns:
    List of forensic report dictionaries
  """
  headers = {
    'Authorization': get_auth_header(),
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-TAPForensicsCollector/1.0',
  }

  records = []
  backoff = 1.0
  processed = 0
  skipped = 0

  for threat_id in list(threat_ids)[:MAX_THREATS]:
    url = (
      f"{API_BASE}/v2/forensics"
      f"?threatId={threat_id}"
      f"&includeCampaignForensics=true"
    )

    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, 60.0)
        # Retry the same threat
        continue

      backoff = 1.0

      if response.status == 204:
        skipped += 1
        processed += 1
        continue

      if response.status != 200:
        print(
          f"Forensics API error for {threat_id}: "
          f"HTTP {response.status}"
        )
        skipped += 1
        processed += 1
        continue

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

      if reports:
        # Add the threat ID to each report for correlation
        for report in reports:
          report['_threatId'] = threat_id
        records.extend(reports)

      processed += 1

      if processed % 50 == 0:
        print(
          f"Progress: {processed}/{len(threat_ids)} threats, "
          f"{len(records)} forensic reports collected"
        )

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching forensics for {threat_id}: {e}")
      skipped += 1
      processed += 1

  print(
    f"Forensics collection complete: {processed} threats processed, "
    f"{skipped} skipped, {len(records)} reports collected"
  )
  return records

2 つ目のファイル - requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

[デプロイ] をクリックして、関数を保存してデプロイします。
デプロイが完了するまで待ちます（2 ～ 3 分）。

注: この関数は、まず TAP SIEM API /v2/siem/all エンドポイントにクエリを実行して、最近のメールセキュリティイベントから脅威 ID を検出し、次に各固有の脅威に対して Forensics API /v2/forensics を呼び出して、サンドボックスの結果、動作指標、DNS クエリ、ネットワーク接続、ファイル変更、プロセスアクティビティなどの詳細なフォレンジック証拠を取得します。SIEM API は、リクエストあたり最大 1 時間、ルックバック 7 日間をサポートしています。この関数は、大きな時間枠を 1 時間間隔で自動的に分割します。

Cloud Scheduler ジョブを作成する

Cloud Scheduler は、定期的に Pub/Sub トピックにメッセージをパブリッシュし、Cloud Run functions の関数をトリガーします。

GCP Console で、[Cloud Scheduler] に移動します。
[ジョブを作成] をクリックします。

次の構成情報を提供してください。

設定	値
名前	`tap-forensics-collector-hourly`
リージョン	Cloud Run functions と同じリージョンを選択する
周波数	`0 * * * *`（1 時間ごと、毎正時）
タイムゾーン	タイムゾーンを選択（UTC を推奨）
ターゲットタイプ	Pub/Sub
トピック	トピック「`tap-forensics-collector-trigger`」を選択します
メッセージ本文	`{}`（空の JSON オブジェクト）

[作成] をクリックします。

スケジュールの頻度オプション

ログの量とレイテンシの要件に基づいて頻度を選択します。

頻度	CRON 式	ユースケース
15 分ごと	`/15 * * *`	脅威が多い大容量の環境
1 時間ごと	`0 * * * *`	標準（推奨）
6 時間ごと	`0 /6 * *`	低ボリュームの環境

統合をテストする

Cloud Scheduler コンソールで、ジョブを見つけます。
[強制実行] をクリックして、ジョブを手動でトリガーします。
数秒待ちます。
Cloud Run > [サービス] に移動します。
関数名 tap-forensics-collector をクリックします。
[ログ] タブをクリックします。

関数が正常に実行されたことを確認します。以下のものを探します。

Fetching threats from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Interval .../...: X events, Y unique threats so far
Found Z unique threat IDs
Forensics collection complete: Z threats processed, 0 skipped, N reports collected
Wrote N records to gs://proofpoint-tap-forensics-logs/tap-forensics/tap_forensics_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed forensics for Z threats

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名をクリックします。
プレフィックスフォルダ tap-forensics/ に移動します。
現在のタイムスタンプで新しい .ndjson ファイルが作成されたことを確認します。

ログにエラーが表示された場合:

HTTP 401: 環境変数の TAP_PRINCIPAL と TAP_SECRET を確認します。サービスプリンシパルとシークレットが正しいことを確認します。
HTTP 403: TAP アカウントで API アクセスが有効になっていることを確認します。
HTTP 429: レート制限 - 関数はバックオフで自動的に再試行されます。スケジュールの頻度を減らすことを検討してください。
脅威は見つかりませんでした: 期間内に脅威が検出されなかった場合は、これが正常です。TAP は、URL Defense または Attachment Defense によって特定された脅威のみをレポートします。
環境変数が不足している: 必要な変数がすべて設定されていることを確認します。

Proofpoint TAP Forensics のログを取り込むように Google SecOps でフィードを構成する

[SIEM 設定] > [フィード] に移動します。
[Add New Feed] をクリックします。
[単一フィードを設定] をクリックします。
[フィード名] フィールドに、フィードの名前を入力します（例: Proofpoint TAP Forensics）。
[ソースタイプ] として [Google Cloud Storage V2] を選択します。
[ログタイプ] として [Proofpoint Tap Forensics] を選択します。
[サービスアカウントを取得する] をクリックします。一意のサービスアカウントのメールアドレスが表示されます（例:）。
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
このメールアドレスをコピーして、次のステップで使用します。

注: 各 Google SecOps インスタンスには一意のサービスアカウントがあります。他のドキュメントや例のサービスアカウントは使用しないでください。
[次へ] をクリックします。
次の入力パラメータの値を指定します。
- ストレージバケットの URL: 接頭辞パスを含む GCS バケット URI を入力します。
```
gs://proofpoint-tap-forensics-logs/tap-forensics/
```
  - 次のように置き換えます。
    - proofpoint-tap-forensics-logs: GCS バケット名。
    - tap-forensics: ログが保存されるオプションの接頭辞/フォルダパス（ルートの場合は空のままにします）。
注: URI の末尾には常にスラッシュ（/）を含めてください。
- Source deletion option: 必要に応じて削除オプションを選択します。
  - なし: 転送後にファイルを削除しません（テストにおすすめ）。
  - 転送されたファイルを削除する: 転送が完了した後にファイルを削除します。
  - 転送されたファイルと空のディレクトリを削除する: 転送が完了した後にファイルと空のディレクトリを削除します。
  注: 削除オプションを選択する場合は、サービスアカウントに Storage オブジェクト閲覧者ではなく、Storage オブジェクト管理者のロールが必要です。必要に応じて IAM 権限を更新します。
- ファイルの最大経過日数: 過去の日数以内に変更されたファイルを含めます（デフォルトは 180 日）。
- アセットの名前空間: アセットの名前空間
- Ingestion labels: このフィードのイベントに適用されるラベル
[次へ] をクリックします。
[Finalize] 画面で新しいフィードの設定を確認し、[送信] をクリックします。

Google SecOps サービスアカウントに IAM 権限を付与する

Google SecOps サービスアカウントには、GCS バケットに対する Storage オブジェクト閲覧者のロールが必要です。

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名をクリックします。
[権限] タブに移動します。
[アクセス権を付与] をクリックします。
次の構成情報を指定します。
- プリンシパルを追加: Google SecOps サービスアカウントのメールアドレスを貼り付けます。
- ロールを割り当てる: [Storage オブジェクト閲覧者] を選択します。
[保存] をクリックします。

注: 削除オプションの [転送されたファイルを削除] または [転送されたファイルと空のディレクトリを削除] を使用する場合は、Storage オブジェクト閲覧者ではなく、Storage オブジェクト管理者ロールを付与します。

UDM マッピングテーブル

ログフィールド	UDM マッピング	ロジック
`malicious_label`	`additional.fields`	統合済み
`threat_type_label`	`additional.fields`	統合済み
`generated`	`metadata.event_timestamp`	`ISO8601` として解析済み
`has_principal`	`metadata.event_type`	マッピング: `true` → `STATUS_UPDATE`
`protocol`	`network.ip_protocol`	直接マッピングされます。
`prin_ip`	`principal.asset.ip`	統合済み
`domain`	`principal.domain.name`	直接マッピングされます。
`path`	`principal.file.full_path`	直接マッピングされます。
`file_hash_sha256`	`principal.file.sha256`	直接マッピングされます。
`prin_ip`	`principal.ip`	統合済み
`port`	`principal.port`	直接マッピングされます。
`url`	`principal.url`	直接マッピングされます。
`_security_result`	`security_result`	統合済み
なし	`metadata.event_type`	定数: `STATUS_UPDATE`
なし	`metadata.product_event_type`	定数: `Forensic Reports`
なし	`metadata.product_name`	定数: `TAP Forensics`
なし	`metadata.vendor_name`	定数: `Proofpoint`
なし	`principal.asset.platform_software.platform`	定数: `WINDOWS`

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