Recopila registros de Splunk Attack Analyzer

Se admite en los siguientes sistemas operativos:

En este documento, se explica cómo transferir registros de Splunk Attack Analyzer a Google Security Operations con Google Cloud Storage V2.

Splunk Attack Analyzer (anteriormente TwinWave) es una plataforma automatizada de análisis de amenazas que detecta phishing y software malicioso a través del análisis de comportamiento. Proporciona resultados de trabajos completados y datos de análisis forense normalizados a través de una API de REST.

Antes de comenzar

Asegúrate de cumplir con los siguientes requisitos previos:

  • Una instancia de Google SecOps
  • Un proyecto de GCP con la API de Cloud Storage habilitada
  • Permisos para crear y administrar buckets de GCS
  • Permisos para administrar políticas de IAM en buckets de GCS
  • Permisos para crear servicios de Cloud Run, temas de Pub/Sub y trabajos de Cloud Scheduler
  • Acceso con privilegios a Splunk Attack Analyzer con permisos de generación de claves de API

Crea un bucket de Google Cloud Storage

  1. Ve a la consola de Google Cloud.
  2. Selecciona tu proyecto o crea uno nuevo.
  3. En el menú de navegación, ve a Cloud Storage > Buckets.
  4. Haz clic en Crear bucket.

  5. Proporciona los siguientes detalles de configuración:

    Parámetro de configuración Valor
    Asigna un nombre a tu bucket Ingresa un nombre global único (por ejemplo, splunk-attack-analyzer-logs).
    Tipo de ubicación Elige según tus necesidades (regional, birregional o multirregional)
    Ubicación Selecciona la ubicación (por ejemplo, us-central1).
    Clase de almacenamiento Estándar (recomendado para los registros a los que se accede con frecuencia)
    Control de acceso Uniforme (recomendado)
    Herramientas de protección Opcional: Habilita el control de versiones de objetos o la política de retención

  6. Haz clic en Crear.

Recopila credenciales de la API de Splunk Attack Analyzer

Generar clave de API

  1. Accede a Splunk Attack Analyzer.
  2. Selecciona tu nombre de usuario en la esquina superior derecha y, luego, Claves de API.
  3. Haz clic en + Clave nueva.
  4. Ingresa un nombre descriptivo para la clave (por ejemplo, Google Security Operations Integration).
  5. Haz clic en Crear.

  6. Copia y guarda el secreto de API que se muestra en la ventana modal en una ubicación segura.

Verifica los permisos

Para verificar que la clave de API tenga el acceso requerido, sigue estos pasos:

  1. Accede a Splunk Attack Analyzer.
  2. Selecciona tu nombre de usuario en la esquina superior derecha y, luego, Claves de API.

  3. Verifica que la clave de API aparezca en la lista y esté activa.

Prueba el acceso a la API

  • Prueba tus credenciales antes de continuar con la integración:

    # Replace with your actual API key
API_KEY="your-api-key"

# Test API access - list completed jobs
curl -v -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  "https://app.twinwave.io/api/v1/jobs?done=true&limit=1"

Crea una cuenta de servicio para la función de Cloud Run

La función de Cloud Run necesita una cuenta de servicio con permisos para escribir en el bucket de GCS y para que Pub/Sub la invoque.

Crear cuenta de servicio

  1. En Google Cloud Console, ve a IAM y administración > Cuentas de servicio.
  2. Haz clic en Crear cuenta de servicio.
  3. Proporciona los siguientes detalles de configuración:
    • Nombre de la cuenta de servicio: Ingresa saa-collector-sa.
    • Descripción de la cuenta de servicio: Ingresa Service account for Cloud Run function to collect Splunk Attack Analyzer logs.
  4. Haz clic en Crear y continuar.
  5. En la sección Otorga acceso al proyecto a esta cuenta de servicio, agrega los siguientes roles:
    1. Haz clic en Selecciona un rol.
    2. Busca y selecciona Administrador de objetos de Storage.
    3. Haz clic en + Agregar otro rol.
    4. Busca y selecciona Invocador de Cloud Run.
    5. Haz clic en + Agregar otro rol.
    6. Busca y selecciona Invocador de Cloud Functions.
  6. Haz clic en Continuar.
  7. Haz clic en Listo.

Estos roles son necesarios para lo siguiente:

  • Administrador de objetos de Storage: Escribe registros en el bucket de GCS y administra archivos de estado
  • Invocador de Cloud Run: Permite que Pub/Sub invoque la función
  • Invocador de Cloud Functions: Permite la invocación de funciones

Otorga permisos de IAM en el bucket de GCS

Otorga permisos de escritura a la cuenta de servicio en el bucket de GCS:

  1. Ve a Cloud Storage > Buckets.
  2. Haz clic en el nombre de tu bucket (por ejemplo, splunk-attack-analyzer-logs).
  3. Ve a la pestaña Permisos.
  4. Haz clic en Otorgar acceso.
  5. Proporciona los siguientes detalles de configuración:
    • Agregar entidades: Ingresa el correo electrónico de la cuenta de servicio (por ejemplo, saa-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com).
    • Asignar roles: Selecciona Administrador de objetos de Storage.
  6. Haz clic en Guardar.

Crea un tema de Pub/Sub

Crea un tema de Pub/Sub en el que Cloud Scheduler publicará y al que se suscribirá la función de Cloud Run.

  1. En Google Cloud Console, ve a Pub/Sub > Temas.
  2. Haz clic en Crear tema.
  3. Proporciona los siguientes detalles de configuración:
    • ID del tema: Ingresa saa-trigger.
    • Deja el resto de la configuración con sus valores predeterminados.
  4. Haz clic en Crear.

Crea una función de Cloud Run para recopilar registros

La función de Cloud Run se activará con mensajes de Pub/Sub de Cloud Scheduler para recuperar registros de la API de Splunk Attack Analyzer y escribirlos en GCS.

  1. En Google Cloud Console, ve a Cloud Run.
  2. Haz clic en Crear servicio.
  3. Selecciona Función (usa un editor intercalado para crear una función).

  4. En la sección Configurar, proporciona los siguientes detalles de configuración:

    Parámetro de configuración Valor
    Nombre del servicio saa-collector
    Región Selecciona la región que coincida con tu bucket de GCS (por ejemplo, us-central1).
    Tiempo de ejecución Selecciona Python 3.12 o una versión posterior.

  5. En la sección Activador (opcional), haz lo siguiente:

    1. Haz clic en + Agregar activador.
    2. Selecciona Cloud Pub/Sub.
    3. En Selecciona un tema de Cloud Pub/Sub, elige el tema saa-trigger.
    4. Haz clic en Guardar.

  6. En la sección Autenticación, haz lo siguiente:

    1. Selecciona Necesita autenticación.
    2. Verifica Identity and Access Management (IAM).

  7. Desplázate hacia abajo y expande Contenedores, redes y seguridad.

  8. Ve a la pestaña Seguridad:

    • Cuenta de servicio: Selecciona la cuenta de servicio saa-collector-sa.

  9. Ve a la pestaña Contenedores:

    1. Haz clic en Variables y secretos.
    2. Haz clic en + Agregar variable para cada variable de entorno:
    Nombre de la variable Valor de ejemplo Descripción
    GCS_BUCKET splunk-attack-analyzer-logs Nombre del bucket de GCS
    GCS_PREFIX saa Prefijo para los archivos de registro
    STATE_KEY saa/state.json Ruta de acceso al archivo de estado
    API_KEY your-api-key Clave de API de Splunk Attack Analyzer
    API_BASE https://app.twinwave.io URL base de la API
    MAX_RECORDS 5000 Cantidad máxima de registros por ejecución
    PAGE_SIZE 100 Registros por página
    LOOKBACK_HOURS 24 Período de visualización inicial

  10. En la pestaña Variables y secretos, desplázate hacia abajo hasta Solicitudes:

    • Tiempo de espera de la solicitud: Ingresa 600 segundos (10 minutos).

  11. Ve a la pestaña Configuración en Contenedores:

    • En la sección Recursos, haz lo siguiente:
      • Memoria: Selecciona 512 MiB o más.
      • CPU: Selecciona 1.

  12. En la sección Escalamiento de revisión, haz lo siguiente:

    • Cantidad mínima de instancias: Ingresa 0.
    • Cantidad máxima de instancias: Ingresa 100 (o ajusta según la carga esperada).

  13. Haz clic en Crear.

  14. Espera a que se cree el servicio (de 1 a 2 minutos).

  15. Después de crear el servicio, se abrirá automáticamente el editor de código intercalado.

Agregar el código de función

  1. Ingresa main en Punto de entrada de la función.

  2. En el editor de código intercalado, crea dos archivos:

    • Primer archivo: 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', 'saa')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'saa/state.json')
API_KEY = os.environ.get('API_KEY', '')
API_BASE = os.environ.get('API_BASE', 'https://app.twinwave.io').rstrip('/')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
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 Splunk Attack Analyzer logs and write to GCS.

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

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

    # Fetch completed jobs
    jobs, newest_event_time = fetch_jobs(
      start_time=last_time,
      end_time=now,
      page_size=PAGE_SIZE,
      max_records=MAX_RECORDS,
    )

    if not jobs:
      print("No new completed jobs found.")
      save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
      return

    # Fetch forensics for each job
    all_records = []
    for job in jobs:
      job_id = job.get('id', '')
      if not job_id:
        continue

      forensics = fetch_forensics(job_id)
      if forensics:
        # Combine job metadata with forensics
        record = {
          'job': job,
          'forensics': forensics
        }
        all_records.append(record)

    if not all_records:
      print("No forensics data retrieved.")
      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}")

    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_jobs(start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch completed jobs from Splunk Attack Analyzer API with pagination and rate limiting.

  Args:
    start_time: Start time for job query
    end_time: End time for job query
    page_size: Number of records per page
    max_records: Maximum total records to fetch

  Returns:
    Tuple of (jobs list, newest_event_time ISO string)
  """
  endpoint = f"{API_BASE}/api/v1/jobs"

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

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

  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))
    url = f"{endpoint}?done=true&limit={current_limit}&offset={offset}"

    try:
      response = http.request('GET', url, 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 [], None

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

      page_results = data.get('jobs', [])

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

      # Filter by time window
      filtered = []
      for job in page_results:
        created = job.get('created_at', '')
        if created:
          try:
            job_time = parse_datetime(created)
            if start_time <= job_time <= end_time:
              filtered.append(job)
              if newest_time is None or job_time > parse_datetime(newest_time):
                newest_time = created
          except Exception as e:
            print(f"Warning: Could not parse job time: {e}")
            filtered.append(job)

      print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} jobs, {len(filtered)} in time window")
      records.extend(filtered)

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

      offset += len(page_results)

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching jobs: {e}")
      return [], None

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

def fetch_forensics(job_id: str):
  """
  Fetch normalized forensics for a specific job.

  Args:
    job_id: The job ID

  Returns:
    Forensics data dict or None
  """
  endpoint = f"{API_BASE}/api/v1/jobs/{job_id}/normalizedforensics"

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

  backoff = 1.0
  max_retries = 3

  for attempt in range(max_retries):
    try:
      response = http.request('GET', endpoint, headers=headers)

      if response.status == 429:
        retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
        print(f"Rate limited (429) on forensics for job {job_id}. Retrying after {retry_after}s...")
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        continue

      if response.status != 200:
        print(f"Warning: Could not fetch forensics for job {job_id}: HTTP {response.status}")
        return None

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

    except Exception as e:
      print(f"Warning: Error fetching forensics for job {job_id}: {e}")
      if attempt < max_retries - 1:
        time.sleep(backoff)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        continue
      return None

  return None

    • Segundo archivo: requirements.txt:

      functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Haz clic en Implementar para guardar y, luego, implementar la función.

  4. Espera a que se complete la implementación (de 2 a 3 minutos).

Crea un trabajo de Cloud Scheduler

Cloud Scheduler publicará mensajes en el tema de Pub/Sub a intervalos regulares, lo que activará la función de Cloud Run.

  1. En Google Cloud Console, ve a Cloud Scheduler.
  2. Haz clic en Crear trabajo.

  3. Proporciona los siguientes detalles de configuración:

    Parámetro de configuración Valor
    Nombre saa-collector-hourly
    Región Selecciona la misma región que la función de Cloud Run
    Frecuencia 0 * * * * (cada hora en punto)
    Zona horaria Selecciona la zona horaria (se recomienda UTC)
    Tipo de objetivo Pub/Sub
    Tema Selecciona el tema saa-trigger.
    Cuerpo del mensaje {} (objeto JSON vacío)

  4. Haz clic en Crear.

Opciones de frecuencia de programación

Elige la frecuencia según los requisitos de volumen y latencia de los registros:

Frecuencia Expresión cron Caso de uso
Cada 5 minutos */5 * * * * Alto volumen y baja latencia
Cada 15 minutos */15 * * * * Volumen medio
Cada 1 hora 0 * * * * Estándar (recomendado)
Cada 6 horas 0 */6 * * * Procesamiento por lotes de bajo volumen
Diario 0 0 * * * Recopilación de datos históricos

Prueba la integración

  1. En la consola de Cloud Scheduler, busca tu trabajo (saa-collector-hourly).
  2. Haz clic en Forzar ejecución para activar el DAG de forma manual.
  3. Espera unos segundos y ve a Cloud Run > Servicios > saa-collector > Registros.

  4. Verifica que la función se haya ejecutado correctamente. Busca lo siguiente:

    Fetching jobs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X jobs, Y in time window
Wrote Z records to gs://splunk-attack-analyzer-logs/saa/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed Z records

  5. Verifica el bucket de GCS (splunk-attack-analyzer-logs) para confirmar que se escribieron los registros.

Si ves errores en los registros, haz lo siguiente:

  • HTTP 401: Verifica la clave de API en las variables de entorno
  • HTTP 403: Verifica que la clave de API tenga los permisos necesarios
  • HTTP 429: Limitación de frecuencia. La función volverá a intentarlo automáticamente con una espera exponencial.
  • Faltan variables de entorno: Verifica que estén configuradas todas las variables obligatorias.

Configura un feed en Google SecOps para transferir registros de Splunk Attack Analyzer

  1. Ve a Configuración de SIEM > Feeds.
  2. Haz clic en Add New Feed.
  3. Haz clic en Configura un feed único.
  4. En el campo Nombre del feed, ingresa un nombre para el feed (por ejemplo, Splunk Attack Analyzer Logs).
  5. Selecciona Google Cloud Storage V2 como el Tipo de fuente.
  6. Selecciona Splunk Attack Analyzer como el Tipo de registro.

  7. Haz clic en Obtener cuenta de servicio. Se mostrará un correo electrónico único de la cuenta de servicio, por ejemplo:

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

  8. Copia esta dirección de correo electrónico. la usarás en el próximo paso.

  9. Haz clic en Siguiente.

  10. Especifica valores para los siguientes parámetros de entrada:

    • URL del bucket de almacenamiento: Ingresa el URI del bucket de GCS con la ruta de acceso del prefijo:

      gs://splunk-attack-analyzer-logs/saa/
      • Reemplaza:
        • splunk-attack-analyzer-logs: Es el nombre de tu bucket de GCS.
        • saa: Es el prefijo o la ruta de carpeta opcional en la que se almacenan los registros (déjalo vacío para la raíz).

    • Opción de eliminación del código fuente: Selecciona la opción de eliminación según tu preferencia:

      • Nunca: Nunca borra ningún archivo después de las transferencias (se recomienda para las pruebas).
      • Borrar archivos transferidos: Borra los archivos después de que se transfirieron correctamente.

      • Borrar los archivos transferidos y los directorios vacíos: Borra los archivos y los directorios vacíos después de que se transfirieron correctamente.

    • Antigüedad máxima del archivo: Incluye los archivos modificados en la cantidad de días especificada (el valor predeterminado es de 180 días).

    • Espacio de nombres del recurso: Es el espacio de nombres del recurso.

    • Etiquetas de transferencia: Es la etiqueta que se aplicará a los eventos de este feed.

  11. Haz clic en Siguiente.

  12. Revisa la nueva configuración del feed en la pantalla Finalizar y, luego, haz clic en Enviar.

Otorga permisos de IAM a la cuenta de servicio de Google SecOps

La cuenta de servicio de Google SecOps necesita el rol de visualizador de objetos de Storage en tu bucket de GCS.

  1. Ve a Cloud Storage > Buckets.
  2. Haz clic en el nombre de tu bucket (splunk-attack-analyzer-logs).
  3. Ve a la pestaña Permisos.
  4. Haz clic en Otorgar acceso.
  5. Proporciona los siguientes detalles de configuración:
    • Agregar entidades: Pega el correo electrónico de la cuenta de servicio de Google SecOps.
    • Asignar roles: Selecciona Visualizador de objetos de Storage.

  6. Haz clic en Guardar.

Tabla de asignación de UDM

Campo de registro Asignación de UDM Lógica
cuando metadata.event_timestamp Cuándo ocurrió el evento
deviceName principal.hostname Nombre de host de la entidad principal
messageid metadata.id Identificador único para el evento
acción security_result.action Acción que tomó el producto de seguridad
protocolo network.ip_protocol Protocolo IP
srcAddr principal.ip Dirección IP de la entidad principal
srcPort principal.port Número de puerto de la entidad principal
dstAddr target.ip Dirección IP del objetivo
dstPort target.port Número de puerto del objetivo
metadata.event_type Tipo de evento
metadata.product_name Nombre del producto
metadata.vendor_name Nombre del proveedor o la empresa
Attack Analyzer metadata.product_name Se asignó desde el registro de cambios
Splunk metadata.vendor_name Se asignó desde el registro de cambios

Registro de cambios

Consulta el registro de cambios de este analizador

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