Proofpoint Web Browser Isolation 로그 수집

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Proofpoint 웹 브라우저 격리 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다.

Proofpoint Web Browser Isolation은 안전한 클라우드 환경에서 웹 콘텐츠를 렌더링하여 악성 코드가 엔드포인트에 도달하지 못하도록 방지함으로써 웹 기반 위협으로부터 사용자를 보호하는 원격 브라우저 격리 서비스입니다. Proofpoint TAP SIEM API를 통해 탐색 활동 로그를 제공합니다. 파서는 격리 이벤트 데이터에서 필드를 추출하여 통합 데이터 모델 (UDM)에 매핑하고 URL 분류, 사용자 작업, 보안 처리, 탐색 세션 메타데이터를 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
• TAP SIEM API 사용자 인증 정보 (서비스 주 구성원 및 API 비밀번호)를 사용하여 Proofpoint에 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: proofpoint-wbi-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.

Proofpoint TAP SIEM API 사용자 인증 정보 수집

API 사용자 인증 정보 가져오기

1. Proofpoint TAP 대시보드에 로그인합니다.
2. 설정 > 연결된 애플리케이션으로 이동합니다.
3. 새 사용자 인증 정보 만들기를 클릭하거나 기존 SIEM API 사용자 인증 정보를 사용합니다.

4. 다음 사용자 인증 정보를 복사하여 안전하게 저장합니다.

   • 서비스 주체: 이 값을 복사합니다.
   • API 비밀번호: 이 값을 복사합니다.
   참고: TAP SIEM API는 서비스 주체를 사용자 이름으로, API 보안 비밀을 비밀번호로 사용하여 HTTP 기본 인증을 사용합니다. Proofpoint 지원팀에 문의하여 브라우저 격리 이벤트가 구독 등급에 포함되어 있는지 확인하세요.

권한 확인

API 사용자 인증 정보에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Proofpoint TAP 대시보드에 로그인합니다.
2. 설정 > 연결된 애플리케이션으로 이동합니다.
3. 인증 정보가 나열되어 있고 상태가 Active인지 확인합니다.
4. 사용자 인증 정보에 SIEM API 액세스가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

API 액세스 테스트

• 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

  # Replace with your actual credentials
  SERVICE_PRINCIPAL="<your-service-principal>"
  API_SECRET="<your-api-secret>"
  
  # Test TAP SIEM API access - fetch events from last hour
  curl -v -u "${SERVICE_PRINCIPAL}:${API_SECRET}" \
    "https://tap-api-v2.proofpoint.com/v2/siem/all?format=json&sinceSeconds=3600"
  

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: proofpoint-wbi-collector-sa을 입력합니다.
   • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Proofpoint Web Browser Isolation 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: proofpoint-wbi-logs)을 클릭합니다.
3. 권한 탭으로 이동합니다.
4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: proofpoint-wbi-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: proofpoint-wbi-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 Proofpoint TAP SIEM API에서 브라우저 격리 이벤트를 가져오고 GCS에 작성합니다.

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	proofpoint-wbi-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 (proofpoint-wbi-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 (proofpoint-wbi-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	proofpoint-wbi-logs	GCS 버킷 이름
   GCS_PREFIX	wbi-logs	로그 파일의 접두사
   STATE_KEY	wbi-logs/state.json	상태 파일 경로
   SERVICE_PRINCIPAL	your-service-principal	Proofpoint TAP 서비스 주 구성원
   API_SECRET	your-api-secret	Proofpoint TAP API 비밀번호
   LOOKBACK_SECONDS	3600	대상 기간(초)(기본값: 1시간)

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.

   • 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=5.0, 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', 'wbi-logs')
     STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'wbi-logs/state.json')
     SERVICE_PRINCIPAL = os.environ.get('SERVICE_PRINCIPAL')
     API_SECRET = os.environ.get('API_SECRET')
     LOOKBACK_SECONDS = int(os.environ.get('LOOKBACK_SECONDS', '3600'))
     
     TAP_API_BASE = "https://tap-api-v2.proofpoint.com/v2/siem"
     
     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
       Web Browser Isolation events via TAP SIEM API and write to GCS.
     
       Args:
         cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
       """
     
       if not all([GCS_BUCKET, SERVICE_PRINCIPAL, 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)
     
         now = datetime.now(timezone.utc)
     
         # Determine since_seconds from state
         since_seconds = LOOKBACK_SECONDS
         if isinstance(state, dict) and state.get("last_event_time"):
           try:
             last_time = parse_datetime(state["last_event_time"])
             elapsed = (now - last_time).total_seconds()
             # Add 120 seconds overlap to catch delayed events
             since_seconds = int(elapsed) + 120
             # TAP API maximum is 1 hour (3600 seconds)
             since_seconds = min(since_seconds, 3600)
           except Exception as e:
             print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")
     
         print(f"Fetching events from last {since_seconds} seconds")
     
         # Build auth header (Basic auth)
         auth_string = f"{SERVICE_PRINCIPAL}:{API_SECRET}"
         auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
         auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')
     
         # Fetch all SIEM events
         records = fetch_siem_events(
           auth_b64=auth_b64,
           since_seconds=since_seconds,
         )
     
         if not records:
           print("No new events 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
         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_siem_events(auth_b64: str, since_seconds: int):
       """
       Fetch events from the Proofpoint TAP SIEM API.
     
       The TAP SIEM API returns all event types (clicks, messages, isolation)
       in a single response. The sinceSeconds parameter controls the lookback window
       (maximum 3600 seconds / 1 hour).
     
       Args:
         auth_b64: Base64-encoded Service Principal:API Secret for Basic auth
         since_seconds: Fetch events from the last N seconds (max 3600)
     
       Returns:
         List of event records
       """
       headers = {
         'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
         'Accept': 'application/json',
         'User-Agent': 'GoogleSecOps-ProofpointWBICollector/1.0',
       }
     
       url = f"{TAP_API_BASE}/all?format=json&sinceSeconds={since_seconds}"
       backoff = 1.0
       max_retries = 3
     
       for attempt in range(max_retries):
         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
     
           if response.status != 200:
             print(f"HTTP Error: {response.status}")
             response_text = response.data.decode('utf-8')
             print(f"Response body: {response_text}")
             return []
     
           data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
     
           # TAP SIEM API returns events grouped by type
           all_events = []
     
           # Collect all event types
           for key in ['clicksPermitted', 'clicksBlocked', 'messagesDelivered', 'messagesBlocked']:
             events = data.get(key, [])
             if events:
               for event in events:
                 event['_tap_event_type'] = key
               all_events.extend(events)
               print(f"Retrieved {len(events)} {key} events")
     
           print(f"Total events retrieved: {len(all_events)}")
           return all_events
     
         except Exception as e:
           print(f"Error fetching SIEM events (attempt {attempt + 1}): {e}")
           if attempt < max_retries - 1:
             time.sleep(backoff)
             backoff = min(backoff * 2, 30.0)
     
       return []
     

   • 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).

   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	proofpoint-wbi-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 (proofpoint-wbi-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)

참고: Proofpoint TAP SIEM API의 최대 되돌아보기는 3,600초 (1시간)입니다. 이벤트를 놓치지 않도록 함수가 시간당 한 번 이상 실행되도록 예약하세요.

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 (proofpoint-wbi-collector)을 클릭합니다.
6. 로그 탭을 클릭합니다.

7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

   Fetching events from last 3600 seconds
   Retrieved X clicksPermitted events
   Retrieved X messagesDelivered events
   Total events retrieved: X
   Wrote X records to gs://proofpoint-wbi-logs/wbi-logs/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

9. 버킷 이름 (proofpoint-wbi-logs)을 클릭합니다.

10. 접두사 폴더 (wbi-logs/)로 이동합니다.

11. 현재 타임스탬프로 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

• HTTP 401: 환경 변수에서 서비스 보안 주체 및 API 비밀번호 확인
• HTTP 403: 사용자 인증 정보에 SIEM API 액세스 권한이 있고 브라우저 격리 이벤트가 구독에 포함되어 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: Proofpoint Web Browser Isolation Logs).
5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
6. 로그 유형으로 Proofpoint Web Browser Isolation을 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://proofpoint-wbi-logs/wbi-logs/
      

      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • proofpoint-wbi-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • wbi-logs: 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: proofpoint-wbi-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
	metadata.event_type	이벤트 유형
categories	metadata.product_event_type	제품별 이벤트 유형
parentPageURL	metadata.url_back_to_product	제품으로 연결되는 URL
리전	principal.location.country_or_region	주체의 위치 국가 또는 지역
영역	principal.location.name	주 구성원 위치의 이름
userId	principal.user.product_object_id	사용자의 제품별 식별자
userName	principal.user.userid	사용자 식별자
security_result	security_result	보안 결과 세부정보
disposition	security_result.action	취한 보안 조치
disposition	security_result.action_details	보안 작업의 세부정보
classification	security_result.detection_fields	감지 관련 필드
url	target.url	타겟 리소스의 URL
	metadata.product_name	제품 이름
	metadata.vendor_name	공급업체 이름

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