Talon 로그 수집

다음에서 지원:

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

Talon (현재 Palo Alto Networks의 일부)은 관리형 및 비관리형 기기에 보안 브라우징, 데이터 손실 방지 (DLP), 액세스 제어를 제공하는 엔터프라이즈 브라우저 보안 플랫폼입니다. 인수 후 Talon은 Prisma Access 플랫폼에 Prisma Access 브라우저로 통합되었으며 로그는 Strata Logging Service를 통해 전달됩니다. Strata Logging Service API는 보안 이벤트 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 권한으로 Strata Cloud Manager에 대한 액세스 권한 관리
  • Palo Alto Networks Hub의 OAuth2 클라이언트 사용자 인증 정보 (클라이언트 ID, 클라이언트 보안 비밀번호, TSG ID)

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: talon-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.

Talon API 사용자 인증 정보 수집

OAuth2 클라이언트 사용자 인증 정보 만들기

  1. Palo Alto Networks Hub에 로그인합니다.
  2. 설정 > 서비스 계정으로 이동합니다.
  3. 서비스 계정 추가를 클릭합니다.
  4. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 이름: 설명이 포함된 이름을 입력합니다 (예: Google SecOps Talon Integration).
    • 역할: 로깅 읽기 액세스 권한이 있는 역할을 선택합니다.
  5. 추가를 클릭합니다.
  6. 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.
    • 클라이언트 ID: OAuth2 클라이언트 ID
    • 클라이언트 보안 비밀번호: OAuth2 클라이언트 보안 비밀번호

  7. 허브 URL 또는 설정 페이지에서 테넌트 서비스 그룹 (TSG) ID를 확인합니다.

API 기본 URL 확인

Strata Logging Service API 기본 URL:

리전 API 기본 URL
전역 https://api.strata.paloaltonetworks.com

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

    # 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}"

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: talon-logs-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Talon 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/Sub에서 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 이름 (예: talon-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: talon-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 콘솔에서 Pub/Sub> 주제로 이동합니다.
  2. 주제 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주제 ID: talon-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 Strata Logging Service API에서 로그를 가져와 GCS에 씁니다.

  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 talon-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/Sub을 선택합니다.
    3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 talon-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 talon-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 talon-logs GCS 버킷 이름
    GCS_PREFIX talon 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY talon/state.json 상태 파일 경로
    CLIENT_ID your-client-id OAuth2 클라이언트 ID
    CLIENT_SECRET your-client-secret OAuth2 클라이언트 보안 비밀번호
    TSG_ID your-tsg-id 테넌트 서비스 그룹 ID
    API_BASE_URL https://api.strata.paloaltonetworks.com Strata Logging Service 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.

    • 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. 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 talon-logs-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 talon-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 * * * 적은 볼륨, 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. talon-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
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://talon-logs/talon/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름 (talon-logs)을 클릭합니다.

  10. talon/ 폴더로 이동합니다.

  11. 현재 타임스탬프로 새 .ndjson 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수에서 OAuth2 사용자 인증 정보 확인
  • HTTP 403: 서비스 계정에 Strata Cloud Manager에서 필요한 권한이 있는지 확인
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프로 자동 재시도됨
  • 환경 변수 누락: 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.

Talon 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: Talon Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Talon을 선택합니다.

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

    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://talon-logs/talon/
      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • talon-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • talon: 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 라벨

  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 이메일을 붙여넣습니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
  6. 저장을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 로직
user.externalId, user.tenantExternalId, policy.action additional.fields 비어 있지 않은 경우 각 소스 필드의 라벨과 병합됨
타임스탬프 metadata.event_timestamp ISO8601 및 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSSSSSSSZ 형식의 날짜 필터를 사용하여 파싱됨
has_principal, has_target metadata.event_type has_principal이 true이고 has_target이 false인 경우 STATUS_UPDATE로 설정하고, 그렇지 않으면 GENERIC_EVENT로 설정합니다.
user.tenantId metadata.product_deployment_id 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
유형 metadata.product_event_type 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
device.deviceUuid metadata.product_log_id 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
network.protocol network.application_protocol (?i)https와 일치하는 경우 'HTTPS'로 설정됩니다.
network.http.method network.http.method 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
device.userAgent network.http.parsed_user_agent 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
device.userAgent network.http.user_agent 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
user.tenantName observer.hostname 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
device.hostname principal.hostname 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
device.ipAddress principal.ip 그록 패턴 %{IP:prin_ip}을 사용하여 추출된 IP입니다. 비어 있지 않은 경우 병합됩니다.
user.email principal.user.email_addresses 이메일 정규식 ^.+@.+$와 일치하는 경우 병합됨
user.name principal.user.user_display_name 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
user.id principal.user.userid 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
device.browserType, device.browserVersion, device.browserBrand, batchId security_result.about.resource.attribute.labels 비어 있지 않은 경우 각 소스 필드의 라벨과 병합됨
policy.ruleId security_result.rule_id 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
policy.ruleDescription security_result.summary 비어 있지 않은 경우 값이 직접 복사됨
device.os.type, event_platform target.platform device.os.type == 'windows'인 경우 WINDOWS로 설정하고, event_platform이 ['Mac','iOS']에 있는 경우 MAC으로 설정하고, event_platform == 'Lin'인 경우 LINUX로 설정합니다.
metadata.product_name 'Talon'으로 설정
metadata.vendor_name 'TALON'으로 설정

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