Proofpoint TAP 포렌식 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Proofpoint TAP Forensics 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다.

Proofpoint Targeted Attack Protection (TAP)은 악성 첨부파일 및 URL을 비롯하여 이메일을 통해 전달되는 위협을 감지, 분석, 차단하는 고급 이메일 보안 플랫폼입니다. TAP Forensics API는 샌드박스 분석 결과, 행동 지표, 네트워크 활동, 파일 시스템 변경사항, 프로세스 실행 데이터 등 환경에서 관찰된 개별 위협 및 캠페인에 관한 자세한 포렌식 증거를 제공합니다. 이러한 포렌식 지표는 호스트의 침해를 확인하거나, 보안 인텔리전스 소스를 보강하거나, 보안 엔드포인트의 업데이트를 오케스트레이션하는 데 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

  • Google SecOps 인스턴스
  • Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
  • GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
  • Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
  • 위협 통계 대시보드에 액세스할 수 있는 Proofpoint TAP 구독
  • SIEM API 및 포렌식 API에 액세스할 수 있는 권한이 있는 TAP API 서비스 사용자 인증 정보 (서비스 주체 및 보안 비밀)

Proofpoint TAP API 서비스 사용자 인증 정보 생성

  1. Proofpoint TAP Threat Insight Dashboard에 로그인합니다.
  2. 설정 > 연결된 애플리케이션 > 서비스 사용자 인증 정보로 이동합니다.
  3. 새 사용자 인증 정보 만들기를 클릭합니다.

  4. 생성된 서비스 사용자 인증 정보 대화상자에서 다음을 복사하여 안전하게 저장합니다.

    • 서비스 주 구성원: API 인증에 사용되는 주 구성원 식별자
    • Secret: API 인증에 사용되는 보안 비밀 키

API 액세스 확인

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

    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 응답이 성공하면 messagesBlocked, messagesDelivered, clicksBlocked, clicksPermitted 배열이 포함된 JSON 객체가 반환됩니다.

  • 401 오류가 표시되면 서비스 주체와 보안 비밀이 올바른지 확인합니다.
  • 403 오류가 표시되면 계정에 TAP API 액세스가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

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: proofpoint-tap-forensics-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.

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: tap-forensics-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Proofpoint TAP Forensics 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 포렌식 증거 데이터를 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 이름을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: tap-forensics-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: tap-forensics-collector-trigger를 입력합니다.
    • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
  4. 만들기를 클릭합니다.

포렌식 증거를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Proofpoint TAP SIEM API에서 위협 이벤트를 가져오고, Forensics API를 사용하여 각 고유한 위협에 대한 포렌식 증거를 검색하고, 결과를 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 tap-forensics-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 tap-forensics-collector-trigger 주제를 선택합니다.
    4. 저장을 클릭합니다.

  6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

    1. 인증 필요를 선택합니다.
    2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.

  7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

  8. 보안 탭으로 이동합니다.

    • 서비스 계정: 서비스 계정 tap-forensics-collector-sa를 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 proofpoint-tap-forensics-logs GCS 버킷 이름
    GCS_PREFIX tap-forensics 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY tap-forensics/state.json 상태 파일 경로
    TAP_PRINCIPAL your-service-principal TAP API 서비스 주 구성원
    TAP_SECRET your-secret TAP API 비밀번호
    LOOKBACK_HOURS 1 시간 단위의 초기 대상 기간 (최대 7일)
    MAX_THREATS 500 실행당 포렌식을 가져올 최대 고유 위협

  10. 변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 540초 (9분)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.

    • 첫 번째 파일 - 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

    • 두 번째 파일 - 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).

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 tap-forensics-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 tap-forensics-collector-trigger 주제를 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
15분마다 */15 * * * * 위협이 많은 대량 환경
1시간마다 0 * * * * 표준 (권장)
6시간마다 0 */6 * * * 소량 환경

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 tap-forensics-collector을 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

    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

  8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름을 클릭합니다.

  10. 접두사 폴더 tap-forensics/로 이동합니다.

  11. 현재 타임스탬프로 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수에서 TAP_PRINCIPAL 및 TAP_SECRET를 확인합니다. 서비스 주체 및 보안 비밀이 올바른지 확인합니다.
  • HTTP 403: TAP 계정에 API 액세스가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프로 자동 재시도됩니다. 일정 빈도를 줄이는 것이 좋습니다.
  • 위협이 발견되지 않음: 시간 범위에서 위협이 감지되지 않은 경우 정상입니다. TAP는 URL 방어 또는 첨부파일 방어에서 식별된 위협만 보고합니다.
  • 환경 변수 누락: 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.

Proofpoint TAP Forensics 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

  1. SIEM 설정 > 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Proofpoint TAP Forensics).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Proofpoint Tap Forensics를 선택합니다.

  7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

  8. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

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

      gs://proofpoint-tap-forensics-logs/tap-forensics/
      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • proofpoint-tap-forensics-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • tap-forensics: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).

    • 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.

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

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨

  11. 다음을 클릭합니다.

  12. 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 이름을 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.

UDM 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 로직
malicious_label additional.fields 병합됨
threat_type_label additional.fields 병합됨
generated metadata.event_timestamp ISO8601로 파싱됨
has_principal metadata.event_type 매핑됨: true → STATUS_UPDATE
protocol network.ip_protocol 직접 매핑됨
prin_ip principal.asset.ip 병합됨
domain principal.domain.name 직접 매핑됨
path principal.file.full_path 직접 매핑됨
file_hash_sha256 principal.file.sha256 직접 매핑됨
prin_ip principal.ip 병합됨
port principal.port 직접 매핑됨
url principal.url 직접 매핑됨
_security_result security_result 병합됨
해당 사항 없음 metadata.event_type 상수: STATUS_UPDATE
해당 사항 없음 metadata.product_event_type 상수: Forensic Reports
해당 사항 없음 metadata.product_name 상수: TAP Forensics
해당 사항 없음 metadata.vendor_name 상수: Proofpoint
해당 사항 없음 principal.asset.platform_software.platform 상수: WINDOWS

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