Saviynt Enterprise Identity Cloud-Logs erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Saviynt Enterprise Identity Cloud (EIP)-Logs mit Google Cloud Storage V2 in Google Security Operations aufnehmen.

Saviynt Enterprise Identity Cloud (EIP) ist eine Plattform für Identitäts-Governance und Cloud-Sicherheit, die für die Zugriffsverwaltung, die Verwaltung des Identitätslebenszyklus und die Compliance verwendet wird. Es generiert Audit-Logdaten für alle Sicherheitsaktivitäten, die im Identitäts-Repository ausgeführt werden.

Hinweis

Prüfen Sie, ob folgende Voraussetzungen erfüllt sind:

  • Eine Google SecOps-Instanz
  • Ein GCP-Projekt mit aktivierter Cloud Storage API
  • Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Verwalten von IAM-Richtlinien für GCS-Buckets
  • Berechtigungen zum Erstellen von Cloud Run-Diensten, Pub/Sub-Themen und Cloud Scheduler-Jobs
  • Privilegierter Zugriff auf Saviynt EIP mit Administratorberechtigungen

Google Cloud Storage-Bucket erstellen

  1. Gehen Sie zur Google Cloud Console.
  2. Wählen Sie Ihr Projekt aus oder erstellen Sie ein neues.
  3. Rufen Sie im Navigationsmenü Cloud Storage > Buckets auf.
  4. Klicken Sie auf Bucket erstellen.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Bucket benennen Geben Sie einen global eindeutigen Namen ein (z. B. saviynt-eip-logs).
    Standorttyp Wählen Sie die Option, die am besten zu Ihren Anforderungen passt (Region, Dual-Region, Multi-Region).
    Standort Wählen Sie den Standort aus (z. B. us-central1).
    Speicherklasse Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
    Zugriffssteuerung Einheitlich (empfohlen)
    Schutztools Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren
  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Saviynt EIP API-Anmeldedaten erfassen

API-Anmeldedaten abrufen

  1. Melden Sie sich in der Saviynt EIP-Admin-Konsole an.
  2. Gehen Sie zu Verwaltung > Einstellungen > Verbindungen.
  3. Erstellen oder identifizieren Sie einen API-Nutzer mit den folgenden Berechtigungen:
    • webservice_api_authenticateUser
    • api_v5_fetchRuntimeControlsData
  4. Hinweise:
    • Nutzername: Der Nutzername des API-Nutzerkontos.
    • Passwort: Das Passwort des API-Nutzerkontos.
    • Saviynt-Host-URL: Ihre Saviynt-Mandanten-URL (z. B. https://YOUR_SAVIYNT_HOST).

Analysenamen bestimmen

  1. Rufen Sie in der Saviynt-Admin-Konsole Admin > Runtime Controls auf.
  2. Notieren Sie sich den Analytics-Namen für die Audit-Daten, die Sie exportieren möchten (z. B. AuditTrailAnalytics).

Berechtigungen prüfen

So prüfen Sie, ob der API-Nutzer die erforderlichen Berechtigungen hat:

  1. Melden Sie sich in der Saviynt EIP-Admin-Konsole an.
  2. Gehen Sie zu Verwaltung > Nutzerverwaltung.
  3. Klicken Sie auf das API-Nutzerkonto.
  4. Prüfen Sie, ob der Nutzer die Zugriffsberechtigungen webservice_api_authenticateUser und api_v5_fetchRuntimeControlsData hat.
  5. Wenn Berechtigungen fehlen, wenden Sie sich an Ihren Saviynt-Administrator.

API-Zugriff testen

  • Testen Sie Ihre Anmeldedaten, bevor Sie mit der Integration fortfahren:

    # Replace with your actual credentials
    SAVIYNT_HOST="https://YOUR_SAVIYNT_HOST"
    USERNAME="your-username"
    PASSWORD="your-password"
    
    # Get authentication token
    TOKEN=$(curl -s -X POST "${SAVIYNT_HOST}/ECM/api/login" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d "{\"username\": \"${USERNAME}\", \"password\": \"${PASSWORD}\"}" \
      | jq -r '.access_token')
    
    # Test API access
    curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -X POST "${SAVIYNT_HOST}/ECM/api/v5/fetchRuntimeControlsDataV2" \
      -d '{"analyticsname": "YOUR_ANALYTICS_NAME", "timeFrame": 5}'
    

Dienstkonto für die Cloud Run-Funktion erstellen

Die Cloud Run-Funktion benötigt ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub.

Dienstkonto erstellen

  1. Rufen Sie in der GCP Console die Seite IAM und Verwaltung > Dienstkonten auf.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Dienstkontoname: Geben Sie saviynt-eip-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Saviynt EIP logs ein.
  4. Klicken Sie auf Erstellen und fortfahren.
  5. Fügen Sie im Abschnitt Diesem Dienstkonto Zugriff auf das Projekt erteilen die folgenden Rollen hinzu:
    1. Klicken Sie auf Rolle auswählen.
    2. Suchen Sie nach Storage Object Admin und wählen Sie die Rolle aus.
    3. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    4. Suchen Sie nach Cloud Run Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
    5. Klicken Sie auf + Weitere Rolle hinzufügen.
    6. Suchen Sie nach Cloud Functions-Aufrufer und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

  • Storage-Objekt-Administrator: Logs in den GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run-Aufrufer: Pub/Sub erlauben, die Funktion aufzurufen
  • Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket gewähren

Gewähren Sie dem Dienstkonto Schreibberechtigungen für den GCS-Bucket:

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (z. B. saviynt-eip-logs).
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. saviynt-eip-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Admin aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

Erstellen Sie ein Pub/Sub-Thema, in dem Cloud Scheduler Nachrichten veröffentlicht und das die Cloud Run-Funktion abonniert.

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu Pub/Sub > Themen.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie saviynt-eip-trigger ein.
    • Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Cloud Run-Funktion zum Erfassen von Logs erstellen

Die Cloud Run-Funktion wird durch Pub/Sub-Nachrichten von Cloud Scheduler ausgelöst, um Logs von der Saviynt EIP API abzurufen und in GCS zu schreiben.

  1. Rufen Sie in der GCP Console Cloud Run auf.
  2. Klicken Sie auf Dienst erstellen.
  3. Wählen Sie Funktion aus (Funktion mit einem Inline-Editor erstellen).
  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname saviynt-eip-collector
    Region Wählen Sie die Region aus, die Ihrem GCS-Bucket entspricht (z. B. us-central1).
    Laufzeit Wählen Sie Python 3.12 oder höher aus.
  5. Im Abschnitt Trigger (optional):

    1. Klicken Sie auf + Trigger hinzufügen.
    2. Wählen Sie Cloud Pub/Sub aus.
    3. Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub-Thema auswählen das Thema saviynt-eip-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.
  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Prüfen Sie Identity and Access Management (IAM).
  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto saviynt-eip-collector-sa aus.
  9. Rufen Sie den Tab Container auf:

    1. Klicken Sie auf Variablen und Secrets.
    2. Klicken Sie für jede Umgebungsvariable auf + Variable hinzufügen:
    Variablenname Beispielwert Beschreibung
    GCS_BUCKET saviynt-eip-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX saviynt Präfix für Logdateien
    STATE_KEY saviynt/state.json Pfad der Statusdatei
    SAVIYNT_HOST https://YOUR_SAVIYNT_HOST Saviynt-Mandanten-URL
    SAVIYNT_USER your-api-username Nutzername des API-Nutzers
    SAVIYNT_PASS your-api-password API-Nutzerpasswort
    ANALYTICS_NAME AuditTrailAnalytics Name des Analytics-Eintrags
    TIMEFRAME_MINUTES 60 Zeitraum in Minuten für jede Abfrage
    MAX_RECORDS 10000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    LOOKBACK_HOURS 24 Anfänglicher Rückschauzeitraum
  10. Rufen Sie auf dem Tab Variablen und Secrets den Bereich Anfragen auf:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
  11. Rufen Sie unter Container den Tab Einstellungen auf:

    • Im Abschnitt Ressourcen:
      • Arbeitsspeicher: Wählen Sie 512 MiB oder höher aus.
      • CPU: Wählen Sie 1 aus.
  12. Im Abschnitt Versionsskalierung:

    • Mindestanzahl von Instanzen: Geben Sie 0 ein.
    • Maximale Anzahl von Instanzen: Geben Sie 100 ein oder passen Sie den Wert an die erwartete Last an.
  13. Klicken Sie auf Erstellen.

  14. Warten Sie ein bis zwei Minuten, bis der Dienst erstellt wurde.

  15. Nachdem der Dienst erstellt wurde, wird der Inline-Code-Editor automatisch geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main unter Funktionseinstiegspunkt ein.
  2. Erstellen Sie im Inline-Code-Editor zwei Dateien:

    • Erste Datei main.py:

      import functions_framework
      from google.cloud import storage
      import json
      import os
      import urllib3
      from datetime import datetime, timezone, timedelta
      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()
      
      # Environment variables
      GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
      GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'saviynt')
      STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'saviynt/state.json')
      SAVIYNT_HOST = os.environ.get('SAVIYNT_HOST', '').rstrip('/')
      SAVIYNT_USER = os.environ.get('SAVIYNT_USER', '')
      SAVIYNT_PASS = os.environ.get('SAVIYNT_PASS', '')
      ANALYTICS_NAME = os.environ.get('ANALYTICS_NAME', '')
      TIMEFRAME_MINUTES = int(os.environ.get('TIMEFRAME_MINUTES', '60'))
      MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
      LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
      
      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)
      
      def get_token():
        """Get authentication token from Saviynt login API."""
        login_url = f"{SAVIYNT_HOST}/ECM/api/login"
      
        body = json.dumps({
          "username": SAVIYNT_USER,
          "password": SAVIYNT_PASS
        })
      
        headers = {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Accept': 'application/json'
        }
      
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
      
        for attempt in range(max_retries):
          response = http.request('POST', login_url, body=body.encode('utf-8'), headers=headers)
      
          if response.status == 429:
            retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
            print(f"Rate limited (429) on login request. Retrying after {retry_after}s...")
            time.sleep(retry_after)
            backoff = min(backoff * 2, 30.0)
            continue
      
          if response.status != 200:
            raise RuntimeError(f"Failed to authenticate: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
      
          data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
          return data['access_token']
      
        raise RuntimeError(f"Failed to get token after {max_retries} retries due to rate limiting")
      
      @functions_framework.cloud_event
      def main(cloud_event):
        """
        Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Saviynt EIP logs and write to GCS.
      
        Args:
          cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
        """
      
        if not all([GCS_BUCKET, SAVIYNT_HOST, SAVIYNT_USER, SAVIYNT_PASS, ANALYTICS_NAME]):
          print('Error: Missing required environment variables')
          return
      
        try:
          bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
      
          # Load state
          state = load_state(bucket, STATE_KEY)
      
          now = datetime.now(timezone.utc)
      
          print(f"Fetching audit logs with analytics={ANALYTICS_NAME}, timeFrame={TIMEFRAME_MINUTES}")
      
          # Get access token
          token = get_token()
      
          # Fetch logs
          records = fetch_logs(
            token=token,
            analytics_name=ANALYTICS_NAME,
            timeframe_minutes=TIMEFRAME_MINUTES,
            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}")
      
          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_logs(token: str, analytics_name: str, timeframe_minutes: int, max_records: int):
        """
        Fetch audit logs from Saviynt fetchRuntimeControlsDataV2 API with rate limiting.
      
        Args:
          token: Authentication token
          analytics_name: Name of the analytics record
          timeframe_minutes: Timeframe in minutes for the query
          max_records: Maximum total records to fetch
      
        Returns:
          List of records
        """
        endpoint = f"{SAVIYNT_HOST}/ECM/api/v5/fetchRuntimeControlsDataV2"
      
        headers = {
          'Authorization': f'Bearer {token}',
          'Content-Type': 'application/json',
          'Accept': 'application/json',
          'User-Agent': 'GoogleSecOps-SaviyntCollector/1.0'
        }
      
        body = json.dumps({
          "analyticsname": analytics_name,
          "timeFrame": timeframe_minutes
        })
      
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
      
        for attempt in range(max_retries):
          try:
            response = http.request('POST', endpoint, body=body.encode('utf-8'), 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, 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 []
      
            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      
            # Saviynt returns results in a 'result' or 'results' key
            records = data.get('result', data.get('results', []))
      
            if isinstance(records, list):
              if len(records) > max_records:
                records = records[:max_records]
              print(f"Retrieved {len(records)} audit records")
              return records
            else:
              # If the response is a single object, wrap it
              print(f"Retrieved 1 audit record")
              return [records]
      
          except Exception as e:
            print(f"Error fetching logs: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
              time.sleep(backoff)
              backoff = min(backoff * 2, 30.0)
              continue
            return []
      
        return []
      
    • Zweite Datei requirements.txt:

      functions-framework==3.*
      google-cloud-storage==2.*
      urllib3>=2.0.0
      
  3. Klicken Sie auf Bereitstellen, um die Funktion zu speichern und bereitzustellen.

  4. Warten Sie, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist (2–3 Minuten).

Cloud Scheduler-Job erstellen

Cloud Scheduler veröffentlicht in regelmäßigen Abständen Nachrichten im Pub/Sub-Thema und löst so die Cloud Run-Funktion aus.

  1. Rufen Sie in der GCP Console die Option Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name saviynt-eip-collector-hourly
    Region Wählen Sie dieselbe Region wie für die Cloud Run-Funktion aus.
    Frequenz 0 * * * * (stündlich zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Thema saviynt-eip-trigger aus.
    Inhalt der Nachricht {} (leeres JSON-Objekt)
  4. Klicken Sie auf Erstellen.

Optionen für die Häufigkeit des Zeitplans

Wählen Sie die Häufigkeit basierend auf dem Logvolumen und den Latenzanforderungen aus:

Häufigkeit Cron-Ausdruck Anwendungsfall
Alle 5 Minuten */5 * * * * Hohes Volumen, niedrige Latenz
Alle 15 Minuten */15 * * * * Mittleres Suchvolumen
Stündlich 0 * * * * Standard (empfohlen)
Alle 6 Stunden 0 */6 * * * Batchverarbeitung mit geringem Volumen
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job (saviynt-eip-collector-hourly).
  2. Klicken Sie auf Ausführung erzwingen, um die Ausführung manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden und rufen Sie Cloud Run > Dienste > saviynt-eip-collector > Logs auf.
  4. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Achte dabei auf Folgendes:

    Fetching audit logs with analytics=AuditTrailAnalytics, timeFrame=60
    Retrieved X audit records
    Wrote X records to gs://saviynt-eip-logs/saviynt/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  5. Prüfen Sie den GCS-Bucket (saviynt-eip-logs), um zu bestätigen, dass Logs geschrieben wurden.

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 401: API-Anmeldedaten in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob der API-Nutzer die erforderlichen Berechtigungen in der Saviynt-Admin-Konsole hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Authentifizierung fehlgeschlagen: Prüfen Sie, ob SAVIYNT_HOST, SAVIYNT_USER und SAVIYNT_PASS korrekt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Saviynt EIP-Logs aufzunehmen

  1. Rufen Sie die Einstellungen > Datenverwaltung > Feeds auf. Wenn Sie eine reine SIEM-Plattform verwenden, rufen Sie die Einstellungen > Feeds auf.
  2. Klicken Sie auf Neuen Feed hinzufügen.
  3. Klicken Sie auf Einzelnen Feed konfigurieren.
  4. Geben Sie im Feld Feedname einen Namen für den Feed ein, z. B. Saviynt EIP Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Saviynt Enterprise Identity Cloud als Protokolltyp aus.
  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto wird angezeigt, z. B.:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  8. Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse. Sie verwenden es in der nächsten Aufgabe.

  9. Klicken Sie auf Weiter.

  10. Geben Sie Werte für die folgenden Eingabeparameter an:

    • Storage-Bucket-URL: Geben Sie den GCS-Bucket-URI mit dem Präfixpfad ein:

      gs://saviynt-eip-logs/saviynt/
      
      • Ersetzen Sie:
        • saviynt-eip-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • saviynt: Optionaler Präfix-/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (leer lassen für Stammverzeichnis).
    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Löschoption aus:

      • Nie: Nach Übertragungen werden keine Dateien gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.
      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach erfolgreicher Übertragung gelöscht.

    • Maximales Dateialter: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standardwert: 180 Tage).

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace.

    • Aufnahmelabels: Das Label, das auf die Ereignisse aus diesem Feed angewendet werden soll.

  11. Klicken Sie auf Weiter.

  12. Prüfen Sie die neue Feedkonfiguration auf dem Bildschirm Abschließen und klicken Sie dann auf Senden.

Dem Google SecOps-Dienstkonto IAM-Berechtigungen gewähren

Das Google SecOps-Dienstkonto benötigt die Rolle Storage-Objekt-Betrachter für Ihren GCS-Bucket.

  1. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.
  2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (saviynt-eip-logs).
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Fügen Sie die E‑Mail-Adresse des Google SecOps-Dienstkontos ein.
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Viewer aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
action_taken sr.action_details Aktionsdetails
Kategorie sr.category_details Kategoriedetails
Message,message metadata.description Eine Beschreibung des Ereignisses
metadata.event_type Ereignistyp
Objektart metadata.product_event_type Produktspezifischer Ereignistyp
eventId metadata.product_log_id Produktprotokoll-ID
IP-Adresse principal.ip IP-Adresse
Abfrage principal.process.command_line Befehlszeile des Prozesses
actionUri principal.url URL
accessed_by principal.user.email_addresses E‑Mail-Adressen des Nutzers
accessed_by principal.user.userid Nutzer-ID
sr security_result Sicherheitsergebnis
metadata.product_name Produktname
metadata.vendor_name Anbietername

Änderungsprotokoll

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