SecureLink 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 SecureLink 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다.

SecureLink (현재 Imprivata Privileged Remote Access)는 안전한 공급업체 및 권한 있는 액세스 관리를 위한 클라우드 기반 서드 파티 원격 액세스 플랫폼입니다. SecureLink REST API는 세션 로그, 인증 이벤트, 관리 감사 로그에 대한 프로그래매틱 액세스를 제공합니다.

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
  • 관리자 권한이 있는 SecureLink 관리 포털에 대한 권한 액세스
  • 감사 로그 읽기 액세스 권한이 있는 SecureLink API 키

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: securelink-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.

API 키 생성

  1. SecureLink 관리 포털에 로그인합니다.
  2. 관리 > API 키 (또는 관리 > 통합 > API)로 이동합니다.
  3. API 키 생성을 클릭합니다.
  4. API 키의 이름을 입력합니다 (예: Google SecOps Integration).
  5. 필요한 권한을 선택합니다.
    • 감사 로그 읽기: 세션 및 인증 로그에 대한 액세스
    • 세션 읽기: 원격 액세스 세션 데이터에 대한 액세스
  6. 생성을 클릭합니다.

  7. 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.

    • API 키: 생성된 API 키 값
    • 조직 ID: SecureLink 조직 ID (관리 포털 URL 또는 설정 페이지에 표시됨)

API 기본 URL 확인

SecureLink API 기준 URL:

환경 API 기본 URL
프로덕션 https://api.securelink.com/v1

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

    # 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"

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: securelink-logs-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect SecureLink 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/Sub가 함수를 호출하도록 허용
  • Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

  1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름 (예: securelink-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: securelink-logs-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 Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
  2. 주제 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주제 ID: securelink-logs-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 SecureLink REST API에서 로그를 가져와 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 securelink-logs-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/Sub를 선택합니다.
    3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 securelink-logs-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 securelink-logs-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 securelink-logs GCS 버킷 이름
    GCS_PREFIX securelink 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY securelink/state.json 상태 파일 경로
    SECURELINK_API_KEY your-api-key SecureLink API 키
    SECURELINK_ORG_ID your-org-id SecureLink 조직 ID
    SECURELINK_API_BASE https://api.securelink.com/v1 SecureLink API 기본 URL
    MAX_RECORDS 5000 실행당 최대 레코드 수
    PAGE_SIZE 1000 페이지당 레코드 수
    LOOKBACK_HOURS 24 초기 전환 확인 기간

  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

# 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

    • 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 securelink-logs-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 securelink-logs-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
5분마다 */5 * * * * 대용량, 저지연
15분마다 */15 * * * * 검색량 보통
1시간마다 0 * * * * 표준 (권장)
6시간마다 0 */6 * * * 양이 적은 일괄 처리
매일 0 0 * * * 이전 데이터 수집

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. securelink-logs-collector를 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

    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. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름 (securelink-logs)을 클릭합니다.

  10. securelink/ 폴더로 이동합니다.

  11. 현재 타임스탬프를 사용하여 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수에서 API 키 및 조직 ID 확인
  • HTTP 403: SecureLink 관리 포털에서 API 키에 필요한 권한이 있는지 확인
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
  • 환경 변수 누락: 필수 변수가 모두 설정되었는지 확인
  1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: SecureLink Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 SecureLink를 선택합니다.

  7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다(예:

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

  8. 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://securelink-logs/securelink/
      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • securelink-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • securelink: 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 라벨입니다.

  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 이메일 붙여넣기
    • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
  6. 저장을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 논리
additional_classification additional.fields UDM 모델의 공식 섹션 내에서 적절하게 제공될 수 없는 모든 중요한 공급업체 관련 이벤트 데이터
mechanism extensions.auth.mechanism 인증 메커니즘
extensions.auth.type 인증 유형
msg, inner_message, desc metadata.description 이벤트의 설명
metadata.event_type 이벤트 유형 (예: USER_LOGIN, NETWORK_CONNECTION)
resource_name, _application_protocol network.application_protocol 애플리케이션 프로토콜 (예: HTTP, FTP)
메서드 network.http.method HTTP 메서드 (예: GET, POST)
network.ip_protocol IP 프로토콜 (예: TCP, UDP)
sessionId network.session_id 세션 ID
principal_host principal.hostname 소스 호스트 이름
login_ip, src_ip, inner_ip, principal_host principal.ip 연결의 소스 IP 주소
principal_port principal.port 소스 포트 번호
process_id principal.process.pid 프로세스 ID
principal_uri principal.url 주 구성원과 연결된 URL
사용자 이름, 키 principal.user.email_addresses 사용자와 연결된 이메일 주소
username, key, user_id principal.user.userid 사용자 ID
security_action security_result.action 취해진 조치 (예: ALLOW, BLOCK)
카테고리 security_result.category 보안 결과의 카테고리
action, description security_result.description 보안 결과 설명
우선순위 security_result.priority 보안 결과의 우선순위
메서드 security_result.severity 보안 결과의 심각도
우선순위 security_result.severity_details 심각도 세부정보
reason security_result.summary 보안 결과 요약
application, product_event_type target.application 애플리케이션 이름
pwd target.file.full_path 파일의 전체 경로
target_host target.hostname 대상 호스트 이름
dst_ip, target_host target.ip 대상 IP 주소
target_port target.port 대상 포트 번호
명령어 target.process.command_line 프로세스의 명령줄
target.resource.type 리소스 유형
url target.url 타겟과 연결된 URL
사용자 이름, 키 target.user.email_addresses 대상 사용자와 연결된 이메일 주소
name target.user.user_display_name 사용자의 표시 이름
username, key, user_id target.user.userid 타겟 사용자의 사용자 ID
metadata.product_name 제품 이름
metadata.vendor_name 공급업체/회사 이름

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