Swimlane 플랫폼 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 Swimlane Platform 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다. Swimlane Platform은 계정 및 테넌트 전반에서 사용자 활동, 구성 변경사항, 시스템 이벤트를 추적하는 감사 로깅 기능을 제공하는 보안 조정, 자동화, 응답 (SOAR) 플랫폼입니다.

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
  • 감사 로그에 액세스할 수 있는 계정 관리자 권한이 있는 Swimlane 플랫폼에 대한 권한 액세스
  • Swimlane Platform 인스턴스 URL 및 계정 사용자 인증 정보

Swimlane Platform 사용자 인증 정보 수집

Swimlane Platform 인스턴스 URL 가져오기

  1. Swimlane Platform 인스턴스에 로그인합니다.
  2. 브라우저 주소 표시줄에서 인스턴스 URL을 확인합니다.
    • 형식: https://<region>.swimlane.app (예: https://us.swimlane.app 또는 https://eu.swimlane.app)
    • 예: https://us.swimlane.app/workspace에서 Swimlane에 액세스하는 경우 기본 URL은 https://us.swimlane.app입니다.

개인 액세스 토큰 만들기

  1. 계정 관리자로 Swimlane Platform에 로그인합니다.
  2. 프로필 옵션으로 이동합니다.
  3. 프로필을 클릭하여 프로필 편집기를 엽니다.
  4. 개인 액세스 토큰 섹션으로 이동합니다.
  5. 토큰 생성을 클릭하여 새 개인 액세스 토큰을 만듭니다.
  6. 토큰을 즉시 복사하여 안전하게 저장하세요. 다시 표시되지 않습니다.

계정 ID 가져오기

계정 ID를 모르는 경우 Swimlane 관리자에게 문의하세요. 감사 로그 API 경로에는 계정 ID가 필요합니다.

통합에 대한 다음 세부정보를 기록합니다.

  • 개인 액세스 토큰 (PAT): API 호출의 Private-Token 헤더에 사용됩니다.
  • 계정 ID: 감사 로그 API 경로 /api/public/audit/account/{ACCOUNT_ID}/auditlogs에 필요합니다.
  • 기준 URL: 스윔레인 도메인 (예: https://eu.swimlane.app, https://us.swimlane.app)

권한 확인

계정에 감사 로그에 액세스하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Swimlane Platform에 로그인합니다.
  2. 계정 관리자 액세스 권한이 있는지 확인합니다.

  3. 감사 로그 기능에 액세스할 수 없는 경우 Swimlane 관리자에게 문의하세요.

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 API 사용자 인증 정보가 올바르게 작동하는지 확인하세요.

    # Replace with your actual credentials
SWIMLANE_BASE_URL="https://<region>.swimlane.app"
SWIMLANE_ACCOUNT_ID="<your-account-id>"
SWIMLANE_PAT_TOKEN="<your-personal-access-token>"

# Test API access
curl -v -X GET "${SWIMLANE_BASE_URL}/api/public/audit/account/${SWIMLANE_ACCOUNT_ID}/auditlogs?pageNumber=1&pageSize=10" \
  -H "Private-Token: ${SWIMLANE_PAT_TOKEN}" \
  -H "Accept: application/json"

예상 응답: 감사 로그가 포함된 JSON과 함께 HTTP 200

오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 개인 액세스 토큰이 올바른지 확인
  • HTTP 403: 계정에 계정 관리자 권한이 있는지 확인합니다.
  • HTTP 404: 계정 ID와 기본 URL이 올바른지 확인

Google Cloud Storage 버킷 만들기

  1. Google Cloud Console로 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: swimlane-audit)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 도구 선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

  6. 만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에서 호출할 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: swimlane-audit-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Swimlane Platform logs을 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 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

  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: 서비스 계정 이메일 (예: swimlane-audit-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
  6. 저장을 클릭합니다.

게시/구독 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: swimlane-audit-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 Swimlane Platform API에서 로그를 가져오고 GCS에 기록합니다.

  1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
  2. 서비스 만들기를 클릭합니다.
  3. 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).

  4. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    서비스 이름 swimlane-audit-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 Pub/Sub 주제 (swimlane-audit-trigger)를 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 (swimlane-audit-collector-sa)을 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 swimlane-audit GCS 버킷 이름
    GCS_PREFIX swimlane/audit/ 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY swimlane/audit/state.json 상태 파일 경로
    SWIMLANE_BASE_URL https://us.swimlane.app Swimlane Platform 기본 URL
    SWIMLANE_PAT_TOKEN your-personal-access-token Swimlane 개인 액세스 토큰
    SWIMLANE_ACCOUNT_ID your-account-id 스윔레인 계정 식별자
    SWIMLANE_TENANT_LIST `` 쉼표로 구분된 테넌트 ID (선택사항, 모든 테넌트의 경우 비워 두기)
    INCLUDE_ACCOUNT true 계정 수준 로그 포함 (참/거짓)
    PAGE_SIZE 100 페이지당 레코드 수 (최대 100개)
    LOOKBACK_HOURS 24 초기 전환 확인 기간
    TIMEOUT 30 API 요청 제한 시간(초)

  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 이상을 선택합니다.
      • 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. 함수 진입점에 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
import uuid
import gzip
import io

# 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', 'swimlane/audit/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'swimlane/audit/state.json')
SWIMLANE_BASE_URL = os.environ.get('SWIMLANE_BASE_URL', '').rstrip('/')
SWIMLANE_PAT_TOKEN = os.environ.get('SWIMLANE_PAT_TOKEN')
SWIMLANE_ACCOUNT_ID = os.environ.get('SWIMLANE_ACCOUNT_ID')
SWIMLANE_TENANT_LIST = os.environ.get('SWIMLANE_TENANT_LIST', '')
INCLUDE_ACCOUNT = os.environ.get('INCLUDE_ACCOUNT', 'true').lower() == 'true'
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
TIMEOUT = int(os.environ.get('TIMEOUT', '30'))

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 Swimlane Platform logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, SWIMLANE_BASE_URL, SWIMLANE_PAT_TOKEN, SWIMLANE_ACCOUNT_ID]):
        print('Error: Missing required environment variables (GCS_BUCKET, SWIMLANE_BASE_URL, SWIMLANE_PAT_TOKEN, SWIMLANE_ACCOUNT_ID)')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        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
        records, newest_event_time = fetch_logs(
            base_url=SWIMLANE_BASE_URL,
            pat_token=SWIMLANE_PAT_TOKEN,
            account_id=SWIMLANE_ACCOUNT_ID,
            tenant_list=SWIMLANE_TENANT_LIST,
            include_account=INCLUDE_ACCOUNT,
            start_time=last_time,
            end_time=now,
            page_size=PAGE_SIZE,
        )

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

        # Write to GCS as gzipped NDJSON
        timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
        object_key = f"{GCS_PREFIX}{now:%Y/%m/%d}/swimlane-audit-{uuid.uuid4()}.json.gz"

        buf = io.BytesIO()
        with gzip.GzipFile(fileobj=buf, mode='w') as gz:
            for record in records:
                gz.write((json.dumps(record, ensure_ascii=False) + '\n').encode())

        buf.seek(0)
        blob = bucket.blob(object_key)
        blob.upload_from_file(buf, content_type='application/gzip')

        print(f"Wrote {len(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(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,
            'updated_at': datetime.now(timezone.utc).isoformat() + 'Z'
        }
        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(base_url: str, pat_token: str, account_id: str, tenant_list: str, include_account: bool, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int):
    """
    Fetch logs from Swimlane Platform API with pagination and rate limiting.

    Args:
        base_url: Swimlane Platform base URL
        pat_token: Personal Access Token
        account_id: Swimlane account identifier
        tenant_list: Comma-separated tenant IDs (optional)
        include_account: Include account-level logs
        start_time: Start time for log query
        end_time: End time for log query
        page_size: Number of records per page (max 100)

    Returns:
        Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
    """

    endpoint = f"{base_url}/api/public/audit/account/{account_id}/auditlogs"

    headers = {
        'Private-Token': pat_token,
        'Accept': 'application/json',
        'Content-Type': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-SwimlaneCollector/1.0'
    }

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 1
    backoff = 1.0

    while True:
        params = []
        params.append(f"pageNumber={page_num}")
        params.append(f"pageSize={min(page_size, 100)}")
        params.append(f"fromdate={start_time.isoformat()}")
        params.append(f"todate={end_time.isoformat()}")

        if tenant_list:
            params.append(f"tenantList={tenant_list}")

        params.append(f"includeAccount={'true' if include_account else 'false'}")

        url = f"{endpoint}?{'&'.join(params)}"

        try:
            response = http.request('GET', url, headers=headers, timeout=TIMEOUT)

            # 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 == 401:
                print(f"Authentication failed (401). Verify SWIMLANE_PAT_TOKEN is correct.")
                return [], None

            if response.status == 403:
                print(f"Access forbidden (403). Verify account has Account Admin permissions to access audit logs.")
                return [], None

            if response.status == 400:
                print(f"Bad request (400). Verify account_id and query parameters are correct.")
                response_text = response.data.decode('utf-8')
                print(f"Response body: {response_text}")
                return [], None

            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('auditlogs', [])

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

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

            # Track newest event time
            for event in page_results:
                try:
                    event_time = event.get('eventTime') or event.get('EventTime')
                    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}")

            # Check for more results
            has_next = data.get('next')
            total_count = data.get('totalCount', 0)

            if not has_next:
                print(f"Reached last page (no next link)")
                break

            # Check if we've hit the 10,000 log limit
            if total_count > 10000 and len(records) >= 10000:
                print(f"Warning: Reached Swimlane API limit of 10,000 logs. Consider narrowing the time range.")
                break

            page_num += 1

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

    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

  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 swimlane-audit-schedule-15min
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 */15 * * * * (15분마다)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 Pub/Sub 주제 (swimlane-audit-trigger)를 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 * * * * 일반(권장)
    1시간마다 0 * * * * 검색량 보통
    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. 함수 이름 (swimlane-audit-collector)을 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음을 확인하세요.

    Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://bucket-name/swimlane/audit/YYYY/MM/DD/swimlane-audit-UUID.json.gz
Successfully processed X records

  8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름을 클릭합니다.

  10. 접두사 폴더 (swimlane/audit/)로 이동합니다.

  11. 현재 타임스탬프를 사용하여 새 .json.gz 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되면 다음 단계를 따르세요.

  • HTTP 401: 환경 변수에서 SWIMLANE_PAT_TOKEN을 확인하고 개인 액세스 토큰이 올바른지 확인합니다.
  • HTTP 403: 계정에 감사 로그에 액세스할 수 있는 계정 관리자 권한이 있는지 확인
  • HTTP 400: SWIMLANE_ACCOUNT_ID가 올바르고 쿼리 매개변수가 유효한지 확인합니다.
  • HTTP 404: SWIMLANE_BASE_URL 및 API 엔드포인트 경로가 올바른지 확인
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프를 사용하여 자동으로 재시도됩니다.
  • 환경 변수 누락: 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다 (GCS_BUCKET, SWIMLANE_BASE_URL, SWIMLANE_PAT_TOKEN, SWIMLANE_ACCOUNT_ID).
  • 연결 오류: Swimlane Platform에 대한 네트워크 연결 및 방화벽 규칙 확인
  • 10,000개 로그 제한 경고: Swimlane의 API 제한을 초과하지 않도록 LOOKBACK_HOURS를 줄이거나 Cloud Scheduler 빈도를 늘리세요.

Google SecOps 서비스 계정 가져오기

Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다.

서비스 계정 이메일 가져오기

  1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Swimlane Platform logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Swimlane Platform을 선택합니다.

  7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

  8. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

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 이메일을 붙여넣습니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.

  6. 저장을 클릭합니다.

Swimlane Platform 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

  1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Swimlane Platform logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Swimlane Platform을 선택합니다.
  7. 다음을 클릭합니다.

  8. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

      gs://swimlane-audit/swimlane/audit/

      • 다음과 같이 바꿉니다.

        • swimlane-audit: GCS 버킷 이름입니다.
        • swimlane/audit/: 로그가 저장되는 접두사/폴더 경로입니다.

    • 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 180일입니다.

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

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