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Sonrai Security 로그 수집

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage V2를 사용하여 Sonrai Security 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다.

Sonrai Security는 멀티 클라우드 환경 전반에서 ID, 데이터, 액세스 거버넌스를 위한 엔터프라이즈 클라우드 보안 플랫폼입니다. GraphQL API를 통해 보안 결과, 티켓, 감사 데이터를 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 권한 및 API 키 액세스 권한이 있는 Sonrai Security에 대한 권한 액세스

Google Cloud Storage 버킷 만들기

Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: `sonrai-security-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

만들기를 클릭합니다.

Sonrai Security API 사용자 인증 정보 수집

API 키 생성

관리자로 Sonrai Security 플랫폼에 로그인합니다.
설정 > API 키로 이동합니다.
API 키 만들기를 클릭합니다.
키 이름을 입력합니다 (예: Google Security Operations Integration).
생성된 API 키를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.

조직 URL 확인

API 엔드포인트는 Sonrai Security 조직을 기반으로 합니다. 형식은 다음과 같습니다.

구성요소	값
GraphQL 엔드포인트	`https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com/graphql`

권한 확인

API 키에 필요한 액세스 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

Sonrai Security 플랫폼에 로그인합니다.
설정 > API 키로 이동합니다.
API 키가 나열되고 활성 상태인지 확인합니다.
키에 티켓, 발견 결과, 감사 데이터를 쿼리할 권한이 있는지 확인합니다.
권한이 제한된 경우 Sonrai Security 관리자에게 문의하세요.

API 액세스 테스트

통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

# Replace with your actual credentials
API_KEY="your-api-key"
ORG_URL="https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com"

# Test API access - query tickets
curl -v -X POST \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "{ Tickets(where: {createdDate: {op: GT, value: \"2024-01-01T00:00:00Z\"}}) { count } }"}' \
  "${ORG_URL}/graphql"

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

GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 서비스 계정 이름: sonrai-collector-sa을 입력합니다.
- 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Sonrai Security logs을 입력합니다.
만들고 계속하기를 클릭합니다.
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.
계속을 클릭합니다.
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.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름 (예: sonrai-security-logs)을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: sonrai-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

GCP 콘솔에서 Pub/Sub> 주제로 이동합니다.
주제 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주제 ID: sonrai-trigger를 입력합니다.
- 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Sonrai Security GraphQL API에서 로그를 가져오고 GCS에 씁니다.

GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
서비스 만들기를 클릭합니다.
함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).
구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 입력합니다.

설정 값

서비스 이름 sonrai-collector

리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).

런타임 Python 3.12 이상 선택
트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.
1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
2. Cloud Pub/Sub을 선택합니다.
3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 sonrai-trigger 주제를 선택합니다.
4. 저장을 클릭합니다.
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.
아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.
보안 탭으로 이동합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 sonrai-collector-sa를 선택합니다.

설정	값
서비스 이름	`sonrai-collector`
리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: `us-central1`).
런타임	Python 3.12 이상 선택

컨테이너 탭으로 이동합니다.

변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

변수 이름	예시 값	설명
`GCS_BUCKET`	`sonrai-security-logs`	GCS 버킷 이름
`GCS_PREFIX`	`sonrai`	로그 파일의 접두사
`STATE_KEY`	`sonrai/state.json`	상태 파일 경로
`API_KEY`	`your-api-key`	Sonrai Security API 키
`ORG_URL`	`https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com`	Sonrai 조직 URL
`MAX_RECORDS`	`10000`	실행당 최대 레코드 수
`PAGE_SIZE`	`500`	페이지당 레코드 수
`LOOKBACK_HOURS`	`24`	초기 전환 확인 기간

변수 및 보안 비밀 탭에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.
컨테이너의 설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
  - 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
  - CPU: 1을 선택합니다.
버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
- 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).
만들기를 클릭합니다.
서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).
서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

함수 진입점에 main을 입력합니다.

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', 'sonrai')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'sonrai/state.json')
API_KEY = os.environ.get('API_KEY', '')
ORG_URL = os.environ.get('ORG_URL', '').rstrip('/')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '500'))
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 Sonrai Security logs and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, API_KEY, ORG_URL]):
    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"])
        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 tickets from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

    # Fetch tickets/findings
    records, newest_event_time = fetch_tickets(
      start_time=last_time,
      end_time=now,
      page_size=PAGE_SIZE,
      max_records=MAX_RECORDS,
    )

    if not records:
      print("No new 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}")

    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(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 graphql_query(query: str):
  """Execute a GraphQL query against Sonrai Security API with rate limiting."""
  endpoint = f"{ORG_URL}/graphql"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
    'Content-Type': 'application/json',
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-SonraiCollector/1.0'
  }

  body = json.dumps({'query': query})

  backoff = 1.0
  max_retries = 3

  for attempt in range(max_retries):
    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

    if response.status != 200:
      print(f"HTTP Error: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
      return None

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

    if 'errors' in data:
      print(f"GraphQL errors: {json.dumps(data['errors'])}")
      return None

    return data.get('data')

  print(f"Failed after {max_retries} retries due to rate limiting")
  return None

def fetch_tickets(start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch tickets from Sonrai Security GraphQL API with pagination and rate limiting.
  """
  records = []
  newest_time = None
  page_num = 0
  offset = 0

  start_iso = start_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})")
      break

    current_limit = min(page_size, max_records - len(records))

    query = f"""{{
              Tickets(
                where: {{createdDate: {{op: GT, value: \"{start_iso}\"}}}}
        limit: {current_limit}
        offset: {offset}
      ) {{
                count
                items {{
                  srn
                  title
                  severity
                  status
                  createdDate
                  updatedDate
                  resourceSrn
                  eventName
                  actionType
                  sourceIp
                  actor {{
                    profile {{
                      srn
                      name
                    }}
          }}
          message
        }}
      }}
    }}"""

    data = graphql_query(query)
    if not data:
      break

    tickets_data = data.get('Tickets', {})
    page_results = tickets_data.get('items', [])

    if not page_results:
      print(f"No more results (empty page)")
      break

    print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} tickets")
    records.extend(page_results)

    # Track newest event time
    for ticket in page_results:
      try:
        event_time = ticket.get('createdDate')
        if event_time:
          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}")

    if len(page_results) < current_limit:
      print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_limit})")
      break

    offset += len(page_results)

  print(f"Retrieved {len(records)} total 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

배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
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.

GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
작업 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
이름	`sonrai-collector-hourly`
리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
주파수	`0 * * * *` (매시간 정각)
시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
타겟 유형	Pub/Sub
주제	`sonrai-trigger` 주제를 선택합니다.
메일 본문	`{}` (빈 JSON 객체)

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 * *`	적은 볼륨, 일괄 처리
매일	`0 0 * * *`	이전 데이터 수집

통합 테스트

Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다 (sonrai-collector-hourly).
강제 실행을 클릭하여 수동으로 트리거합니다.
몇 초간 기다린 후 Cloud Run > 서비스 > sonrai-collector > 로그로 이동합니다.

함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

Fetching tickets from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X tickets
Wrote X records to gs://sonrai-security-logs/sonrai/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

GCS 버킷 (sonrai-security-logs)을 확인하여 로그가 작성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

HTTP 401: 환경 변수에서 API 키 확인
HTTP 403: Sonrai Security 플랫폼에서 API 키에 필요한 권한이 있는지 확인
HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프로 자동 재시도됨
GraphQL 오류: 쿼리 문법 및 사용 가능한 필드 확인

Sonrai Security 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

SIEM 설정 > 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Sonrai Security Logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 Sonrai Enterprise Cloud Security Solution을 선택합니다.
서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
이 이메일 주소를 복사합니다. 다음 단계에서 사용합니다.

참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.
- 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
```
gs://sonrai-security-logs/sonrai/
```
  - 다음과 같이 바꿉니다.
    - sonrai-security-logs: GCS 버킷 이름입니다.
    - sonrai: 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 네임스페이스입니다.
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
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.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름 (sonrai-security-logs)을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
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
actor.profile	principal.resource.attribute.labels	리소스와 연결된 라벨
actor.profile.srn	target.user.product_object_id	사용자의 제품별 객체 ID
actor.profile.srn	target.user.userid	사용자 ID
actorSrn, variables, gql, type	additional.fields	UDM 스키마의 다른 곳에 포착되지 않은 추가 필드
actionType	security_result.action_details	취해진 조치의 세부정보
createdDate	metadata.event_timestamp	이벤트의 타임스탬프
event_type	metadata.event_type	이벤트 유형 (예: USER_LOGIN, NETWORK_CONNECTION)
eventName	metadata.product_event_type	제품별 이벤트 유형
메시지	security_result.summary	보안 결과 요약
메타데이터	메타데이터	이벤트에 대한 메타데이터
주 구성원	주 구성원	주 구성원 (작업 수행자)에 관한 정보
resourceSrn	principal.resource.name	리소스의 이름
security_result	security_result	보안 결과 정보
sourceIp	principal.asset.ip	애셋의 IP 주소
sourceIp	principal.ip	주체와 연결된 IP 주소
대상	대상	타겟에 관한 정보
	extensions.auth.type	이벤트에서 사용된 인증 유형
	metadata.product_name	제품 이름
	metadata.vendor_name	공급업체/회사 이름

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