SecureLink-Protokolle erfassen

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie SecureLink-Logs mit Google Cloud Storage V2 in Google Security Operations aufnehmen.

SecureLink (jetzt Imprivata Privileged Remote Access) ist eine cloudbasierte Drittanbieterplattform für den Remote-Zugriff zur sicheren Verwaltung von Anbieter- und privilegiertem Zugriff. Die SecureLink REST API bietet programmatischen Zugriff auf Sitzungsprotokolle, Authentifizierungsereignisse und administrative Audit-Logs.

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 das SecureLink-Administratorportal mit Administratorberechtigungen
  • Ein SecureLink-API-Schlüssel mit Lesezugriff auf Audit-Logs

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. securelink-logs.
    Standorttyp Wählen Sie je nach Bedarf aus (Region, Dual-Region, Multi-Region).
    Standort Wählen Sie den Speicherort aus, z. B. us-central1.
    Speicherklasse Standard (empfohlen für Logs, auf die häufig zugegriffen wird)
    Zugriffskontrolle Einheitlich (empfohlen)
    Schutzmaßnahmen Optional: Objektversionsverwaltung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren

  6. Klicken Sie auf Erstellen.

API-Schlüssel generieren

  1. Melden Sie sich im SecureLink-Administratorportal an.
  2. Klicken Sie auf Administration > API-Schlüssel (oder Administration > Integrationen > API).
  3. Klicken Sie auf API-Schlüssel generieren.
  4. Geben Sie einen Namen für den API-Schlüssel ein (z. B. Google SecOps Integration).
  5. Wählen Sie die erforderlichen Berechtigungen aus:
    • Audit-Log lesen: Zugriff auf Sitzungs- und Authentifizierungslogs
    • Sitzung lesen: Zugriff auf Daten der Remotezugriffssitzung
  6. Klicken Sie auf Generieren.

  7. Kopieren Sie die folgenden Details und speichern Sie sie an einem sicheren Ort:

    • API-Schlüssel: Der generierte API-Schlüsselwert
    • Organisations-ID: Ihre SecureLink-Organisations-ID (in der Admin-Portal-URL oder auf der Seite „Einstellungen“ sichtbar)

API-Basis-URL ermitteln

Die SecureLink API-Basis-URL:

Umgebung API-Basis-URL
Produktion https://api.securelink.com/v1

API-Zugriff testen

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

    # Replace with your actual credentials
SECURELINK_API_KEY="your-api-key"
SECURELINK_ORG_ID="your-org-id"

# Test API access - list recent audit logs
curl -s -X GET "https://api.securelink.com/v1/audit-logs?limit=1" \
  -H "Authorization: Bearer ${SECURELINK_API_KEY}" \
  -H "X-Organization-Id: ${SECURELINK_ORG_ID}" \
  -H "Accept: application/json"

Dienstkonto für 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. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM & Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie securelink-logs-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect SecureLink 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-Objekt-Administrator 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 Invoker und wählen Sie die Rolle aus.
  6. Klicken Sie auf Weiter.
  7. Klicken Sie auf Fertig.

Diese Rollen sind erforderlich für:

  • Storage-Objekt-Administrator: Protokolle in GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run-Aufrufer: Pub/Sub darf die Funktion aufrufen.
  • Cloud Functions-Invoker: Funktionsaufruf zulassen

IAM-Berechtigungen für GCS-Bucket erteilen

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. securelink-logs.
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Prinzipale hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. securelink-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage-Objekt-Administrator aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

Pub/Sub-Thema erstellen

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

  1. Rufen Sie in der GCP Console Pub/Sub > Themen auf.
  2. Klicken Sie auf Thema erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Themen-ID: Geben Sie securelink-logs-trigger ein.
    • Andere Einstellungen als Standardeinstellungen beibehalten
  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 SecureLink REST 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, um eine Funktion mit einem Inline-Editor zu erstellen.

  4. Geben Sie im Abschnitt Konfigurieren die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Dienstname securelink-logs-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 securelink-logs-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.

  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Identitäts- und Zugriffsverwaltung

  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto securelink-logs-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 securelink-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX securelink Präfix für Protokolldateien
    STATE_KEY securelink/state.json Statusdateipfad
    SECURELINK_API_KEY your-api-key SecureLink-API-Schlüssel
    SECURELINK_ORG_ID your-org-id SecureLink-Organisations-ID
    SECURELINK_API_BASE https://api.securelink.com/v1 SecureLink API-Basis-URL
    MAX_RECORDS 5000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 1000 Einträge pro Seite
    LOOKBACK_HOURS 24 Erster Rückschauzeitraum

  10. Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitüberschreitung bei Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.

  11. Rufen Sie 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 automatisch der Inline-Code-Editor geöffnet.

Funktionscode hinzufügen

  1. Geben Sie main in das Feld Einstiegspunkt 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', 'securelink')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'securelink/state.json')
SECURELINK_API_KEY = os.environ.get('SECURELINK_API_KEY')
SECURELINK_ORG_ID = os.environ.get('SECURELINK_ORG_ID')
SECURELINK_API_BASE = os.environ.get('SECURELINK_API_BASE', 'https://api.securelink.com/v1')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
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)

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch SecureLink
  audit and session logs and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, SECURELINK_API_KEY, SECURELINK_ORG_ID]):
    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 any 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)

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

    # Fetch logs from multiple endpoints
    all_records = []
    newest_event_time = None

    for endpoint_type in ['audit-logs', 'sessions']:
      records, newest_time = fetch_logs(
        endpoint_type=endpoint_type,
        start_time=last_time,
        end_time=now,
        page_size=PAGE_SIZE,
        max_records=MAX_RECORDS,
      )
      all_records.extend(records)
      if newest_time:
        if newest_event_time is None or parse_datetime(newest_time) > parse_datetime(newest_event_time):
          newest_event_time = newest_time

    if not all_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 all_records]) + '\n'
    blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

    print(f"Wrote {len(all_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(all_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(endpoint_type: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch logs from SecureLink REST API
  with cursor-based pagination and rate limiting.

  Args:
    endpoint_type: API endpoint type (audit-logs, sessions)
    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)
  """
  api_base = SECURELINK_API_BASE.rstrip('/')
  endpoint = f"{api_base}/{endpoint_type}"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {SECURELINK_API_KEY}',
    'X-Organization-Id': SECURELINK_ORG_ID,
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-SecureLinkCollector/1.0'
  }

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

  start_iso = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
  end_iso = 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}) for {endpoint_type}")
      break

    url = f"{endpoint}?startDate={start_iso}&endDate={end_iso}&limit={min(page_size, max_records - len(records))}"
    if cursor:
      url += f"&cursor={cursor}"

    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 records, newest_time

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

      page_results = data.get('data', data.get('results', data.get('items', [])))

      if not page_results:
        print(f"No more results (empty page) for {endpoint_type}")
        break

      print(f"{endpoint_type} page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")

      # Add endpoint type for identification
      for event in page_results:
        event['_securelink_log_type'] = endpoint_type

      records.extend(page_results)

      # Track newest event time
      for event in page_results:
        try:
          event_ts = event.get('timestamp') or event.get('createdAt') or event.get('startTime')
          if event_ts:
            event_time = str(event_ts)
            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 next cursor
      cursor = data.get('cursor') or data.get('nextCursor') or data.get('next_cursor')
      if not cursor:
        if len(page_results) < page_size:
          print(f"No more pages for {endpoint_type} (last page not full)")
        else:
          print(f"No more pages for {endpoint_type} (no cursor)")
        break

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching {endpoint_type} logs: {e}")
      return records, newest_time

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

    • 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 bis 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 Cloud Scheduler auf.
  2. Klicken Sie auf Job erstellen.

  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:

    Einstellung Wert
    Name securelink-logs-collector-hourly
    Region Dieselbe Region wie die Cloud Run-Funktion auswählen
    Frequenz 0 * * * * (jede Stunde, zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Thema securelink-logs-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 * * * Geringes Volumen, Batchverarbeitung
Täglich 0 0 * * * Erhebung von Verlaufsdaten

Integration testen

  1. Suchen Sie in der Cloud Scheduler-Konsole nach Ihrem Job.
  2. Klicken Sie auf Force run (Ausführung erzwingen), um den Job manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden.
  4. Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
  5. Klicken Sie auf securelink-logs-collector.
  6. Klicken Sie auf den Tab Logs.

  7. Prüfen Sie, ob die Funktion erfolgreich ausgeführt wurde. Darauf sollten Sie achten:

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
audit-logs page 1: Retrieved X events
sessions page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://securelink-logs/securelink/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

  9. Klicken Sie auf den Namen Ihres Buckets (securelink-logs).

  10. Rufen Sie den Ordner securelink/ auf.

  11. Prüfen Sie, ob eine neue .ndjson-Datei mit dem aktuellen Zeitstempel erstellt wurde.

Wenn Sie Fehler in den Logs sehen:

  • HTTP 401: API-Schlüssel und Organisations-ID in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob der API-Schlüssel im SecureLink-Administratorportal die erforderlichen Berechtigungen hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.
  1. Rufen Sie die SIEM-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. SecureLink Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie SecureLink als Log type (Protokolltyp) aus.

  7. Klicken Sie auf Dienstkonto abrufen. Es wird eine eindeutige E-Mail-Adresse für das Dienstkonto angezeigt, z. B.:

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

  8. Kopieren Sie diese E-Mail-Adresse.

  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://securelink-logs/securelink/
      • Ersetzen Sie:
        • securelink-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • securelink: Optionales Präfix/Ordnerpfad, in dem Logs gespeichert werden (für den Stamm leer lassen).

    • Option zum Löschen der Quelle: Wählen Sie die gewünschte Option zum Löschen aus:

      • Nie: Es werden niemals Dateien nach Übertragungen gelöscht (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Löscht Dateien nach der erfolgreichen Übertragung.

      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Dateien und leere Verzeichnisse werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.

    • Höchstalter für Dateien: Dateien einschließen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standard: 180 Tage)

    • Asset-Namespace: Der Asset-Namespace

    • Labels für Datenaufnahme: 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.
  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-Objekt-Betrachter aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
additional_classification additional.fields Alle wichtigen anbieterspezifischen Ereignisdaten, die in den formalen Abschnitten des UDM-Modells nicht angemessen dargestellt werden können
Mechanismus extensions.auth.mechanism Authentifizierungsmechanismus
extensions.auth.type Authentifizierungstyp
msg, inner_message, desc metadata.description Eine Beschreibung des Ereignisses
metadata.event_type Ereignistyp (z.B. USER_LOGIN, NETWORK_CONNECTION)
resource_name, _application_protocol network.application_protocol Anwendungsprotokoll (z.B. HTTP, FTP)
method network.http.method HTTP-Methode (z.B. GET, POST)
network.ip_protocol IP-Protokoll (z.B. TCP, UDP)
sessionId network.session_id Sitzungs-ID
principal_host principal.hostname Quellhostname
login_ip, src_ip, inner_ip, principal_host principal.ip Quell-IP-Adresse der Verbindung
principal_port principal.port Quellportnummer
process_id principal.process.pid Prozess-ID
principal_uri principal.url Mit dem Rechtssubjekt verknüpfte URL
Nutzername, Schlüssel principal.user.email_addresses Mit dem Nutzer verknüpfte E‑Mail-Adressen
username, key, user_id principal.user.userid Nutzer-ID
security_action security_result.action Ergriffene Maßnahme (z.B. ALLOW, BLOCK)
Kategorie security_result.category Kategorie des Sicherheitsergebnisses
action, description security_result.description Beschreibung des Sicherheitsergebnisses
Priorität security_result.priority Priorität des Sicherheitsergebnisses
method security_result.severity Schweregrad des Sicherheitsergebnisses
Priorität security_result.severity_details Details zum Schweregrad
reason security_result.summary Zusammenfassung des Sicherheitsergebnisses
application, product_event_type target.application Name der Anwendung
pwd target.file.full_path Vollständiger Pfad der Datei
target_host target.hostname Ziel-Hostname
dst_ip, target_host target.ip IP-Adresse des Ziels
target_port target.port Zielportnummer
Befehl target.process.command_line Befehlszeile des Prozesses
target.resource.type Ressourcentyp
URL target.url Mit dem Ziel verknüpfte URL
Nutzername, Schlüssel target.user.email_addresses Mit dem Zielnutzer verknüpfte E‑Mail-Adressen
Name target.user.user_display_name Anzeigename des Nutzers
username, key, user_id target.user.userid Nutzer-ID des Zielnutzers
metadata.product_name Produktname
metadata.vendor_name Name des Anbieters/Unternehmens

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