Talon-Logs erfassen

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

Talon (jetzt Teil von Palo Alto Networks) ist eine Browsersicherheitsplattform für Unternehmen, die sicheres Surfen, Data Loss Prevention (DLP) und Zugriffssteuerung für verwaltete und nicht verwaltete Geräte bietet. Nach der Übernahme wurde Talon als Prisma Access Browser in die Prisma Access-Plattform integriert. Die Logs werden über den Strata Logging Service weitergeleitet. Die Strata Logging Service API bietet programmatischen Zugriff auf Sicherheitsereignisprotokolle.

Hinweis

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

  • 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
  • Berechtigter Zugriff auf Strata Cloud Manager mit Administratorberechtigungen
  • OAuth2-Clientanmeldedaten (Client-ID, Clientschlüssel und TSG-ID) aus dem Palo Alto Networks Hub

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. talon-logs.
    Standorttyp Wählen Sie die Option aus, die am besten zu Ihren Anforderungen passt (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)
    Schutztools Optional: Objektversionierung oder Aufbewahrungsrichtlinie aktivieren
  6. Klicken Sie auf Erstellen.

Talon API-Anmeldedaten erfassen

OAuth2-Clientanmeldedaten erstellen

  1. Melden Sie sich im Palo Alto Networks Hub an.
  2. Gehen Sie zu Einstellungen> Dienstkonten.
  3. Klicken Sie auf Dienstkonto hinzufügen.
  4. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name: Geben Sie einen aussagekräftigen Namen ein, z. B. Google SecOps Talon Integration.
    • Rolle: Wählen Sie eine Rolle mit Lesezugriff auf Protokolle aus.
  5. Klicken Sie auf Hinzufügen.
  6. Kopieren Sie die folgenden Details und speichern Sie sie an einem sicheren Ort:
    • Client-ID: Die OAuth2-Client-ID
    • Clientschlüssel: Der OAuth2-Clientschlüssel
  7. Notieren Sie sich die Tenant Service Group (TSG) ID aus der Hub-URL oder der Seite „Einstellungen“.

API-Basis-URL ermitteln

Die Basis-URL der Strata Logging Service API:

Region API-Basis-URL
Global https://api.strata.paloaltonetworks.com

API-Zugriff testen

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

    # Replace with your actual credentials
    CLIENT_ID="your-client-id"
    CLIENT_SECRET="your-client-secret"
    TSG_ID="your-tsg-id"
    
    # Get access token
    curl -s -X POST "https://auth.apps.paloaltonetworks.com/oauth2/access_token" \
      -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
      -d "grant_type=client_credentials&scope=tsg_id:${TSG_ID}" \
      -u "${CLIENT_ID}:${CLIENT_SECRET}"
    

Dienstkonto für Cloud Run-Funktion erstellen

Für die Cloud Run-Funktion ist ein Dienstkonto mit Berechtigungen zum Schreiben in den GCS-Bucket und zum Aufrufen durch Pub/Sub erforderlich.

Dienstkonto erstellen

  1. Wechseln Sie in der GCP Console zu IAM und Verwaltung > Dienstkonten.
  2. Klicken Sie auf Dienstkonto erstellen.
  3. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Name des Dienstkontos: Geben Sie talon-logs-collector-sa ein.
    • Beschreibung des Dienstkontos: Geben Sie Service account for Cloud Run function to collect Talon 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 Object Admin 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 für Folgendes erforderlich:

  • Storage-Objekt-Administrator: Protokolle in GCS-Bucket schreiben und Statusdateien verwalten
  • Cloud Run Invoker: 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. talon-logs).
  3. Wechseln Sie zum Tab Berechtigungen.
  4. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.
  5. Geben Sie die folgenden Konfigurationsdetails an:
    • Hauptkonten hinzufügen: Geben Sie die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ein (z. B. talon-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
    • Rollen zuweisen: Wählen Sie Storage Object Admin 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 talon-logs-trigger ein.
    • Übernehmen Sie die anderen Einstellungen.
  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 Strata Logging Service 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 talon-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 talon-logs-trigger aus.
    4. Klicken Sie auf Speichern.
  6. Im Abschnitt Authentifizierung:

    1. Wählen Sie Authentifizierung erforderlich aus.
    2. Weitere Informationen finden Sie unter Identity and Access Management (IAM).
  7. Scrollen Sie nach unten und maximieren Sie Container, Netzwerk, Sicherheit.

  8. Rufen Sie den Tab Sicherheit auf:

    • Dienstkonto: Wählen Sie das Dienstkonto talon-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 talon-logs Name des GCS-Buckets
    GCS_PREFIX talon Präfix für Logdateien
    STATE_KEY talon/state.json Pfad der Statusdatei
    CLIENT_ID your-client-id OAuth2-Client-ID
    CLIENT_SECRET your-client-secret OAuth2-Clientschlüssel
    TSG_ID your-tsg-id Mandantendienstgruppen-ID
    API_BASE_URL https://api.strata.paloaltonetworks.com Basis-URL der Strata Logging Service API
    MAX_RECORDS 5000 Maximale Anzahl von Datensätzen pro Ausführung
    PAGE_SIZE 1000 Einträge pro Seite
    LOOKBACK_HOURS 24 Anfänglicher Rückschauzeitraum
  10. Scrollen Sie im Bereich Variablen und Secrets nach unten zu Anfragen:

    • Zeitlimit für die Anfrage: Geben Sie 600 Sekunden (10 Minuten) ein.
  11. Gehen Sie zum Tab Einstellungen:

    • 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, bis der Dienst erstellt wurde (1–2 Minuten).

  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:

    • 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', 'talon')
    STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'talon/state.json')
    CLIENT_ID = os.environ.get('CLIENT_ID')
    CLIENT_SECRET = os.environ.get('CLIENT_SECRET')
    TSG_ID = os.environ.get('TSG_ID')
    API_BASE_URL = os.environ.get('API_BASE_URL', 'https://api.strata.paloaltonetworks.com')
    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'))
    
    AUTH_URL = "https://auth.apps.paloaltonetworks.com/oauth2/access_token"
    
    def to_unix_millis(dt: datetime) -> int:
      """Convert datetime to Unix epoch milliseconds."""
      if dt.tzinfo is None:
        dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
      dt = dt.astimezone(timezone.utc)
      return int(dt.timestamp() * 1000)
    
    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)
    
    def get_access_token():
      """
      Obtain OAuth2 access token using client credentials grant.
      """
      import base64
      credentials = base64.b64encode(f"{CLIENT_ID}:{CLIENT_SECRET}".encode()).decode()
    
      headers = {
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Authorization': f'Basic {credentials}',
        'Accept': 'application/json'
      }
    
      body = f"grant_type=client_credentials&scope=tsg_id:{TSG_ID}"
    
      backoff = 1.0
      for attempt in range(3):
        response = http.request('POST', AUTH_URL, body=body, headers=headers)
    
        if response.status == 429:
          retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
          print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
          time.sleep(retry_after)
          backoff = min(backoff * 2, 30.0)
          continue
    
        if response.status != 200:
          raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
    
        data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        return data['access_token']
    
      raise RuntimeError("Failed to get access token after 3 retries")
    
    @functions_framework.cloud_event
    def main(cloud_event):
      """
      Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Talon
      (Prisma Access Browser) logs and write to GCS.
    
      Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
      """
    
      if not all([GCS_BUCKET, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, TSG_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()}")
    
        # Get access token
        token = get_access_token()
    
        # Fetch logs
        records, newest_event_time = fetch_logs(
          token=token,
          start_time=last_time,
          end_time=now,
          page_size=PAGE_SIZE,
          max_records=MAX_RECORDS,
        )
    
        if not 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 records]) + '\n'
        blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')
    
        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}
        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(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
      """
      Fetch event logs from Strata Logging Service API
      with pagination and rate limiting.
    
      Args:
        token: OAuth2 access token
        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 = API_BASE_URL.rstrip('/')
      endpoint = f"{api_base}/logging-service/v1/queries"
    
      headers = {
        'Authorization': f'Bearer {token}',
        'Accept': 'application/json',
        'Content-Type': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-TalonCollector/1.0'
      }
    
      records = []
      newest_time = None
      page_num = 0
      backoff = 1.0
    
      # Create log query
      query_body = json.dumps({
        'query': 'SELECT * FROM `firewall.traffic`',
        'startTime': int(start_time.timestamp()),
        'endTime': int(end_time.timestamp()),
        'maxWaitTime': 30000,
        'pageSize': min(page_size, max_records)
      })
    
      try:
        response = http.request('POST', endpoint, body=query_body, 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)
          response = http.request('POST', endpoint, body=query_body, headers=headers)
    
        if response.status not in (200, 201):
          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'))
        query_id = data.get('queryId')
        query_status = data.get('queryStatus', '')
    
      except Exception as e:
        print(f"Error creating query: {e}")
        return [], None
    
      # Poll for results
      results_endpoint = f"{api_base}/logging-service/v1/queries/{query_id}/results"
      scroll_token = None
    
      while True:
        page_num += 1
    
        if len(records) >= max_records:
          print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
          break
    
        try:
          params = {'pageSize': min(page_size, max_records - len(records))}
          if scroll_token:
            params['scrollToken'] = scroll_token
    
          url = results_endpoint + '?' + '&'.join(f'{k}={v}' for k, v in params.items())
          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
    
          if response.status == 202:
            print("Query still processing, waiting...")
            time.sleep(5)
            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('result', {}).get('logs', [])
    
          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_ts = event.get('time_generated') or event.get('receive_time')
              if event_ts:
                if isinstance(event_ts, (int, float)):
                  event_dt = datetime.fromtimestamp(event_ts, tz=timezone.utc)
                  event_time = event_dt.isoformat()
                else:
                  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 more results
          scroll_token = data.get('result', {}).get('scrollToken')
          if not scroll_token:
            print("No more pages (no scroll token)")
            break
    
        except Exception as e:
          print(f"Error fetching logs: {e}")
          return records, newest_time
    
      print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
      return records, newest_time
    
    • 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 (2–3 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 talon-logs-collector-hourly
    Region Dieselbe Region wie die Cloud Run-Funktion auswählen
    Frequenz 0 * * * * (stündlich zur vollen Stunde)
    Zeitzone Zeitzone auswählen (UTC empfohlen)
    Zieltyp Pub/Sub
    Thema Wählen Sie das Thema talon-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 Ausführung erzwingen, um den Job manuell auszulösen.
  3. Warten Sie einige Sekunden.
  4. Rufen Sie Cloud Run > Dienste auf.
  5. Klicken Sie auf talon-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
    Page 1: Retrieved X events
    Wrote X records to gs://talon-logs/talon/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  8. Rufen Sie Cloud Storage > Buckets auf.

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

  10. Rufen Sie den Ordner talon/ auf.

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

Wenn in den Logs Fehler angezeigt werden:

  • HTTP 401: OAuth2-Anmeldedaten in Umgebungsvariablen prüfen
  • HTTP 403: Prüfen Sie, ob das Dienstkonto die erforderlichen Berechtigungen in Strata Cloud Manager hat.
  • HTTP 429: Ratenbegrenzung – die Funktion wird automatisch mit Backoff wiederholt.
  • Fehlende Umgebungsvariablen: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Variablen festgelegt sind.

Feed in Google SecOps konfigurieren, um Talon-Logs aufzunehmen

  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. Talon Logs.
  5. Wählen Sie Google Cloud Storage V2 als Quelltyp aus.
  6. Wählen Sie Talon 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://talon-logs/talon/
      
      • Ersetzen Sie:
        • talon-logs: Der Name Ihres GCS-Buckets.
        • talon: 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: Löscht nach Übertragungen nie Dateien (empfohlen für Tests).
      • Übertragene Dateien löschen: Dateien werden nach der erfolgreichen Übertragung gelöscht.
      • Übertragene Dateien und leere Verzeichnisse löschen: Löscht Dateien und leere Verzeichnisse nach der erfolgreichen Übertragung.

    • Höchstalter der Datei: Dateien einbeziehen, die in den letzten Tagen geändert wurden (Standardwert: 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 Object Viewer 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 Object Viewer aus.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

UDM-Zuordnungstabelle

Logfeld UDM-Zuordnung Logik
user.externalId, user.tenantExternalId, policy.action additional.fields Wird mit Labels für jedes Quellfeld zusammengeführt, sofern nicht leer
timestamp metadata.event_timestamp Geparsed mit Datumsfilter mit den Formaten ISO8601 und yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSSSSSSSZ
has_principal, has_target metadata.event_type Wird auf STATUS_UPDATE gesetzt, wenn „has_principal“ auf „true“ und „has_target“ auf „false“ gesetzt ist. Andernfalls wird GENERIC_EVENT verwendet.
user.tenantId metadata.product_deployment_id Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
Typ metadata.product_event_type Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
device.deviceUuid metadata.product_log_id Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
network.protocol network.application_protocol Wird auf „HTTPS“ gesetzt, wenn (?i)https übereinstimmt.
network.http.method network.http.method Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
device.userAgent network.http.parsed_user_agent Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
device.userAgent network.http.user_agent Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
user.tenantName observer.hostname Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
device.hostname principal.hostname Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
device.ipAddress principal.ip Extrahierte IP-Adresse mit dem Grok-Muster %{IP:prin_ip}, zusammengeführt, wenn nicht leer
user.email principal.user.email_addresses Zusammengeführt, wenn mit dem regulären Ausdruck für E‑Mail-Adressen übereinstimmt: ^.+@.+$
nutzer.name principal.user.user_display_name Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
user.id principal.user.userid Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
device.browserType, device.browserVersion, device.browserBrand, batchId security_result.about.resource.attribute.labels Wird mit Labels für jedes Quellfeld zusammengeführt, sofern nicht leer
policy.ruleId security_result.rule_id Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
policy.ruleDescription security_result.summary Wert wird direkt kopiert, wenn er nicht leer ist
device.os.type, event_platform target.platform Auf WINDOWS setzen, wenn device.os.type == „windows“, andernfalls auf MAC, wenn event_platform in [„Mac“, „iOS“], andernfalls auf LINUX, wenn event_platform == „Lin“
metadata.product_name Auf „Talon“ festgelegt
metadata.vendor_name Auf „TALON“ festgelegt

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