TeamViewer のログを収集する

以下でサポートされています。

Google SecOps SIEM

このドキュメントでは、Google Cloud Storage を使用して TeamViewer ログを Google Security Operations に取り込む方法について説明します。パーサーは、JSON 形式のログから監査イベントを抽出します。イベントの詳細を反復処理し、特定のプロパティを統合データモデル（UDM）フィールドにマッピングし、参加者と発表者の情報を処理し、ユーザーアクティビティに基づいてイベントを分類します。また、ラベルの統合やタイムスタンプの標準形式への変換などのデータ変換も行います。

始める前に

次の前提条件を満たしていることを確認します。

Google SecOps インスタンス
Cloud Storage API が有効になっている GCP プロジェクト
GCS バケットを作成および管理する権限
GCS バケットの IAM ポリシーを管理する権限
Cloud Run サービス、Pub/Sub トピック、Cloud Scheduler ジョブを作成する権限
TeamViewer Management Console への特権アクセス
TeamViewer Business、Premium、Corporate、Tensor のいずれかのライセンス（API アクセスに必要）

Google Cloud Storage バケットを作成する

Google Cloud Console に移動します。
プロジェクトを選択するか、新しいプロジェクトを作成します。
ナビゲーションメニューで、[Cloud Storage > バケット] に移動します。
[バケットを作成] をクリックします。

次の構成情報を提供してください。

設定	値
バケットに名前を付ける	グローバルに一意の名前（`teamviewer-logs` など）を入力します。
ロケーションタイプ	ニーズに基づいて選択します（リージョン、デュアルリージョン、マルチリージョン）。
ロケーション	ロケーションを選択します（例: `us-central1`）。
ストレージクラス	Standard（頻繁にアクセスされるログにおすすめ）
アクセス制御	均一（推奨）
保護ツール	省略可: オブジェクトのバージョニングまたは保持ポリシーを有効にする

[作成] をクリックします。

TeamViewer の前提条件を取得する

https://login.teamviewer.com/ で TeamViewer Management Console にログインします。
右上にあるユーザーアイコンをクリックし、[プロフィールを編集] を選択します。
[アプリ] を選択します
[スクリプトトークンを作成] をクリックします。
次の構成の詳細を指定します。
- トークン名: わかりやすい名前を入力します（例: Google SecOps Integration）。
- 権限: 次の権限を選択します。
  - アカウント管理 > アカウントデータを表示する
  - セッション管理 > セッションデータを表示する
  - 接続レポート > 接続レポートを表示する
[作成] をクリックします。
生成されたスクリプトトークンをコピーして安全な場所に保存します。

注: スクリプトトークンは 1 回だけ表示されます。トークンを紛失した場合は、新しいトークンを作成する必要があります。スクリプトトークンには、/api/v1/reports/connections で必要な Connections.Read スコープに対応する接続レポート権限が含まれている必要があります。
TeamViewer API ベース URL（https://webapi.teamviewer.com/api/v1）を記録します。

権限を確認する

アカウントに必要な権限があることを確認するには:

TeamViewer Management Console にログインします。
[プロフィールを編集> アプリ] に移動します。
リストでスクリプトトークンを見つけます。
[接続レポート] > [接続レポートを表示] が有効になっていることを確認します。
この権限が有効になっていない場合は、トークンを編集して必要な権限を追加します。

テスト API アクセス

統合に進む前に、認証情報をテストします。

# Replace with your actual script token
SCRIPT_TOKEN="your-script-token"
API_BASE="https://webapi.teamviewer.com/api/v1"

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${SCRIPT_TOKEN}" \
  -H "Accept: application/json" \
  "${API_BASE}/reports/connections?from_date=2024-01-01T00:00:00Z&to_date=2024-01-01T01:00:00Z"

JSON データを含む 200 レスポンスを受け取った場合は、認証情報が正しく構成されています。

Cloud Run functions のサービスアカウントを作成する

Cloud Run 関数には、GCS バケットに書き込み、Pub/Sub によって呼び出される権限を持つサービスアカウントが必要です。

サービスアカウントの作成

GCP Console で、[IAM と管理>サービスアカウント] に移動します。
[サービスアカウントを作成] をクリックします。
次の構成の詳細を指定します。
- サービスアカウント名: 「teamviewer-collector-sa」と入力します。
- サービスアカウントの説明: 「Service account for Cloud Run function to collect TeamViewer logs」と入力します。
[作成して続行] をクリックします。
[このサービスアカウントにプロジェクトへのアクセスを許可する] セクションで、次のロールを追加します。
1. [ロールを選択] をクリックします。
2. [ストレージオブジェクト管理者] を検索して選択します。
3. [+ 別のロールを追加] をクリックします。
4. [Cloud Run 起動元] を検索して選択します。
5. [+ 別のロールを追加] をクリックします。
6. [Cloud Functions 起動元] を検索して選択します。
[続行] をクリックします。
[完了] をクリックします。

これらのロールは、次の目的で必要です。 - Storage オブジェクト管理者: ログを GCS バケットに書き込み、状態ファイルを管理する - Cloud Run 起動元: Pub/Sub が関数を呼び出すことを許可する - Cloud Functions 起動元: 関数の呼び出しを許可する

GCS バケットに対する IAM 権限を付与する

GCS バケットに対する書き込み権限をサービスアカウントに付与します。

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名（teamviewer-logs など）をクリックします。
[権限] タブに移動します。
[アクセス権を付与] をクリックします。
次の構成の詳細を指定します。
- プリンシパルを追加: サービスアカウントのメールアドレス（例: teamviewer-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）を入力します。
- ロールを割り当てる: [Storage オブジェクト管理者] を選択します。
[保存] をクリックします。

Pub/Sub トピックの作成

Cloud Scheduler がパブリッシュし、Cloud Run functions がサブスクライブする Pub/Sub トピックを作成します。

GCP Console で、[Pub/Sub> トピック] に移動します。
[トピックを作成] をクリックします。
次の構成の詳細を指定します。
- トピック ID: 「teamviewer-logs-trigger」と入力します。
- その他の設定はデフォルトのままにします。
[作成] をクリックします。

ログを収集する Cloud Run 関数を作成する

Cloud Run 関数は、Cloud Scheduler からの Pub/Sub メッセージによってトリガーされ、TeamViewer API からログを取得して GCS に書き込みます。

GCP Console で、[Cloud Run] に移動します。
[サービスを作成] をクリックします。
[関数] を選択します（インラインエディタを使用して関数を作成します）。

[構成] セクションで、次の構成の詳細を指定します。

設定	値
サービス名	`teamviewer-logs-collector`
リージョン	GCS バケットと一致するリージョンを選択します（例: `us-central1`）。
ランタイム	[Python 3.12] 以降を選択します。

[トリガー（省略可）] セクションで、次の操作を行います。
1. [+ トリガーを追加] をクリックします。
2. [Cloud Pub/Sub] を選択します。
3. [Cloud Pub/Sub トピックを選択してください] で、Pub/Sub トピック（teamviewer-logs-trigger）を選択します。
4. [保存] をクリックします。
[認証] セクションで、次の操作を行います。
1. [認証が必要] を選択します。
2. Identity and Access Management（IAM）を確認します。
注: Pub/Sub は、関数を呼び出すときに認証を自動的に処理します。
下にスクロールして、[コンテナ、ネットワーキング、セキュリティ] を開きます。
[セキュリティ] タブに移動します。
- サービスアカウント: サービスアカウントを選択します（teamviewer-collector-sa）。

[コンテナ] タブに移動します。

[変数とシークレット] をクリックします。
環境変数ごとに [+ 変数を追加] をクリックします。

変数名	値の例
`GCS_BUCKET`	`teamviewer-logs`
`GCS_PREFIX`	`teamviewer/audit/`
`STATE_KEY`	`teamviewer/audit/state.json`
`WINDOW_SECONDS`	`3600`
`HTTP_TIMEOUT`	`60`
`MAX_RETRIES`	`3`
`USER_AGENT`	`teamviewer-to-gcs/1.0`
`SCRIPT_TOKEN`	`your-script-token`（TeamViewer の前提条件）
`API_BASE_URL`	`https://webapi.teamviewer.com/api/v1`

[変数とシークレット] セクションで、[リクエスト] まで下にスクロールします。
- リクエストのタイムアウト: 600 秒（10 分）を入力します。
[設定] タブに移動します。
- [リソース] セクションで次の操作を行います。
  - メモリ: 512 MiB 以上を選択します。
  - CPU: [1] を選択します。
[リビジョンスケーリング] セクションで、次の操作を行います。
- [インスタンスの最小数] に「0」と入力します。
- インスタンスの最大数: 100 と入力します（または、予想される負荷に基づいて調整します）。
[作成] をクリックします。
サービスが作成されるまで待ちます（1 ～ 2 分）。
サービスを作成すると、インラインコードエディタが自動的に開きます。

関数コードを追加する

[関数のエントリポイント] に「main」と入力します。

インラインコードエディタで、次の 2 つのファイルを作成します。

最初のファイル: main.py:

import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib.request
import urllib.parse
import urllib.error
from datetime import datetime, timezone
import time
import uuid

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch TeamViewer audit logs and write to GCS.

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

    # Get environment variables
    bucket_name = os.environ.get('GCS_BUCKET')
    prefix = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'teamviewer/audit/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'teamviewer/audit/state.json')
    window_sec = int(os.environ.get('WINDOW_SECONDS', '3600'))
    http_timeout = int(os.environ.get('HTTP_TIMEOUT', '60'))
    max_retries = int(os.environ.get('MAX_RETRIES', '3'))
    user_agent = os.environ.get('USER_AGENT', 'teamviewer-to-gcs/1.0')

    # TeamViewer API credentials
    api_base_url = os.environ.get('API_BASE_URL')
    script_token = os.environ.get('SCRIPT_TOKEN')

    if not all([bucket_name, api_base_url, script_token]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        # Load state (last processed timestamp)
        state = load_state(bucket, state_key)
        now = time.time()
        from_ts = float(state.get('last_to_ts') or (now - window_sec))
        to_ts = now

        print(f'Fetching TeamViewer audit data from {iso_format(from_ts)} to {iso_format(to_ts)}')

        # Build audit API URL
        url = build_audit_url(api_base_url, from_ts, to_ts)

        print(f'Fetching TeamViewer audit data from: {url}')

        # Fetch audit data with retries and pagination
        all_records = []
        offset_id = None

        while True:
            blob_data, content_type, next_offset = fetch_audit_data(
                url, script_token, user_agent, http_timeout, max_retries, offset_id
            )

            # Validate JSON data
            try:
                audit_data = json.loads(blob_data)
                records = audit_data.get('records', [])
                all_records.extend(records)
                print(f"Retrieved {len(records)} audit records (total: {len(all_records)})")

                # Check for pagination
                if next_offset and len(records) == 1000:
                    offset_id = next_offset
                    print(f"Fetching next page with offset_id: {offset_id}")
                else:
                    break

            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"Warning: Invalid JSON received: {e}")
                break

        if all_records:
            # Write to GCS
            key = put_audit_data(bucket, prefix, json.dumps({'records': all_records}), 
                               'application/json', from_ts, to_ts)
            print(f'Successfully wrote {len(all_records)} audit records to {key}')
        else:
            print('No audit records found')

        # Update state
        state['last_to_ts'] = to_ts
        state['last_successful_run'] = now
        save_state(bucket, state_key, state)

    except Exception as e:
        print(f'Error processing TeamViewer 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: {str(e)}')
    return {}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, separators=(',', ':')),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')

def iso_format(ts):
    """Convert Unix timestamp to ISO 8601 format."""
    return time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ', time.gmtime(ts))

def build_audit_url(api_base_url, from_ts, to_ts):
    """Build URL for TeamViewer audit API endpoint."""
    base_endpoint = f"{api_base_url.rstrip('/')}/reports/connections"
    params = {
        'from_date': iso_format(from_ts),
        'to_date': iso_format(to_ts)
    }
    query_string = urllib.parse.urlencode(params)
    return f"{base_endpoint}?{query_string}"

def fetch_audit_data(url, script_token, user_agent, http_timeout, max_retries, offset_id=None):
    """Fetch audit data from TeamViewer API with retries and pagination support."""
    # Add offset_id parameter if provided
    if offset_id:
        separator = '&' if '?' in url else '?'
        url = f"{url}{separator}offset_id={offset_id}"

    attempt = 0
    while True:
        req = urllib.request.Request(url, method='GET')
        req.add_header('User-Agent', user_agent)
        req.add_header('Authorization', f'Bearer {script_token}')
        req.add_header('Accept', 'application/json')

        try:
            with urllib.request.urlopen(req, timeout=http_timeout) as r:
                response_data = r.read()
                content_type = r.headers.get('Content-Type') or 'application/json'

                # Extract next_offset from response if present
                try:
                    data = json.loads(response_data)
                    next_offset = data.get('next_offset')
                except:
                    next_offset = None

                return response_data, content_type, next_offset

        except urllib.error.HTTPError as e:
            if e.code == 429:
                attempt += 1
                print(f'Rate limited (429) on attempt {attempt}')
                if attempt > max_retries:
                    raise
                time.sleep(min(60, 2 ** attempt) + (time.time() % 1))
            else:
                print(f'HTTP error {e.code}: {e.reason}')
                raise
        except urllib.error.URLError as e:
            attempt += 1
            print(f'URL error on attempt {attempt}: {e}')
            if attempt > max_retries:
                raise
            time.sleep(min(60, 2 ** attempt) + (time.time() % 1))

def put_audit_data(bucket, prefix, blob_data, content_type, from_ts, to_ts):
    """Write audit data to GCS."""
    ts_path = time.strftime('%Y/%m/%d', time.gmtime(to_ts))
    uniq = f"{int(time.time() * 1e6)}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
    key = f"{prefix}{ts_path}/teamviewer_audit_{int(from_ts)}_{int(to_ts)}_{uniq}.json"

    blob = bucket.blob(key)
    blob.metadata = {
        'source': 'teamviewer-audit',
        'from_timestamp': str(int(from_ts)),
        'to_timestamp': str(int(to_ts))
    }
    blob.upload_from_string(blob_data, content_type=content_type)

    return key

2 つ目のファイル: requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*

[デプロイ] をクリックして、関数を保存してデプロイします。
デプロイが完了するまで待ちます（2 ～ 3 分）。

注: /api/v1/reports/connections エンドポイントは、1 回の呼び出しあたり 1,000 件のレコードに制限されています。実装では、レスポンスから next_offset を読み取り、すべてのレコードが取得されるまで offset_id でループします。

Cloud Scheduler ジョブの作成

Cloud Scheduler は、定期的に Pub/Sub トピックにメッセージをパブリッシュし、Cloud Run functions の関数をトリガーします。

GCP Console で、[Cloud Scheduler] に移動します。
[ジョブを作成] をクリックします。

次の構成情報を提供してください。

設定	値
名前	`teamviewer-logs-collector-hourly`
リージョン	Cloud Run functions と同じリージョンを選択する
周波数	`0 * * * *`（1 時間ごとに正時）
タイムゾーン	タイムゾーンを選択します（UTC を推奨）。
ターゲットタイプ	Pub/Sub
トピック	Pub/Sub トピック（`teamviewer-logs-trigger`）を選択する
メッセージ本文	`{}`（空の JSON オブジェクト）

[作成] をクリックします。

スケジュールの頻度のオプション

ログの量とレイテンシの要件に基づいて頻度を選択します。

頻度	CRON 式	ユースケース
5 分毎	`/5 * * *`	大容量、低レイテンシ
15 分ごと	`/15 * * *`	検索量が普通
1 時間ごと	`0 * * * *`	標準（推奨）
6 時間ごと	`0 /6 * *`	少量、バッチ処理
毎日	`0 0 * * *`	履歴データの収集

統合をテストする

Cloud Scheduler コンソールで、ジョブ（teamviewer-logs-collector-hourly）を見つけます。
[強制実行] をクリックして、ジョブを手動でトリガーします。
数秒待ちます。
Cloud Run > サービスに移動します。
関数名（teamviewer-logs-collector）をクリックします。
[Logs] タブをクリックします。

関数が正常に実行されたことを確認します。次の内容を確認します。

Fetching TeamViewer audit data from YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ to YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ
Retrieved X audit records (total: X)
Successfully wrote X audit records to teamviewer/audit/YYYY/MM/DD/teamviewer_audit_...json

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名（teamviewer-logs）をクリックします。
プレフィックスフォルダ（teamviewer/audit/）に移動します。
現在のタイムスタンプで新しい .json ファイルが作成されたことを確認します。

ログにエラーが表示された場合:

HTTP 401: SCRIPT_TOKEN 環境変数が TeamViewer スクリプトトークンと一致していることを確認します。
HTTP 403: スクリプトトークンに [接続レポート] > [接続レポートを表示] の権限があることを確認します。
HTTP 429: レート制限 - 関数は指数バックオフで自動的に再試行されます
環境変数が不足している: 必要な変数（GCS_BUCKET、API_BASE_URL、SCRIPT_TOKEN）がすべて設定されていることを確認します。

Google SecOps サービスアカウントを取得する

Google SecOps は、一意のサービスアカウントを使用して GCS バケットからデータを読み取ります。このサービスアカウントにバケットへのアクセス権を付与する必要があります。

サービスアカウントのメールアドレスを取得する

[SIEM 設定] > [フィード] に移動します。
[Add New Feed] をクリックします。
[単一フィードを設定] をクリックします。
[フィード名] フィールドに、フィードの名前を入力します（例: TeamViewer logs）。
[ソースタイプ] として [Google Cloud Storage V2] を選択します。
[ログタイプ] として [TeamViewer] を選択します。
[サービスアカウントを取得する] をクリックします。一意のサービスアカウントメールアドレスが表示されます（例:）。
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
このメールアドレスをコピーして、次のステップで使用します。

注: 各 Google SecOps インスタンスには一意のサービスアカウントがあります。他のドキュメントや例のサービスアカウントは使用しないでください。

Google SecOps サービスアカウントに IAM 権限を付与する

Google SecOps サービスアカウントには、GCS バケットに対する Storage オブジェクト閲覧者ロールが必要です。

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名（teamviewer-logs）をクリックします。
[権限] タブに移動します。
[アクセス権を付与] をクリックします。
次の構成の詳細を指定します。
- プリンシパルを追加: Google SecOps サービスアカウントのメールアドレスを貼り付けます。
- ロールを割り当てる: [ストレージオブジェクト閲覧者] を選択します。
[保存] をクリックします。

注: 削除オプションの [転送されたファイルを削除] または [転送されたファイルと空のディレクトリを削除] を使用する場合は、Storage オブジェクト閲覧者ではなく、Storage オブジェクト管理者ロールを付与します。

TeamViewer のログを取り込むように Google SecOps でフィードを構成する

[SIEM 設定] > [フィード] に移動します。
[Add New Feed] をクリックします。
[単一フィードを設定] をクリックします。
[フィード名] フィールドに、フィードの名前を入力します（例: TeamViewer logs）。
[ソースタイプ] として [Google Cloud Storage V2] を選択します。
[ログタイプ] として [TeamViewer] を選択します。
[次へ] をクリックします。
次の入力パラメータの値を指定します。
- ストレージバケットの URL: 接頭辞パスを含む GCS バケット URI を入力します。
```
gs://teamviewer-logs/teamviewer/audit/
```
  - 次のように置き換えます。
    - teamviewer-logs: GCS バケット名。
    - teamviewer/audit/: ログが保存される接頭辞/フォルダパス。
  注: URI の末尾には常にスラッシュ（/）を付けます。
- Source deletion option: 必要に応じて削除オプションを選択します。
  - なし: 転送後にファイルを削除しません（テストにおすすめ）。
  - 転送されたファイルを削除する: 転送が完了した後にファイルを削除します。
  - 転送されたファイルと空のディレクトリを削除する: 転送が完了した後にファイルと空のディレクトリを削除します。
    
    注: 削除オプションを選択する場合は、サービスアカウントに Storage オブジェクト閲覧者ではなく、Storage オブジェクト管理者のロールが必要です。必要に応じて IAM 権限を更新します。
- ファイルの最大経過日数: 指定した日数以内に変更されたファイルを含めます。デフォルトは 180 日です。
- アセットの名前空間: アセットの名前空間。
- Ingestion labels: このフィードのイベントに適用されるラベル。
[次へ] をクリックします。
[Finalize] 画面で新しいフィードの設定を確認し、[送信] をクリックします。

UDM マッピングテーブル

ログフィールド	UDM マッピング	論理
AffectedItem	metadata.product_log_id	未加工ログの AffectedItem の値は、この UDM フィールドに直接マッピングされます。
EventDetails.NewValue	principal.resource.attribute.labels.value	PropertyName に（server）が含まれている場合、NewValue は principal.resource.attribute.labels のラベルの値として使用されます。
EventDetails.NewValue	principal.user.user_display_name	PropertyName が Name of participant の場合、NewValue はプリンシパルのユーザー表示名として使用されます。
EventDetails.NewValue	principal.user.userid	PropertyName が参加者の ID の場合、NewValue はプリンシパルのユーザー ID として使用されます。
EventDetails.NewValue	security_result.about.labels.value	他のすべての PropertyName 値（特定の条件で処理される値を除く）では、NewValue が security_result.about.labels 配列内のラベルの値として使用されます。
EventDetails.NewValue	target.file.full_path	PropertyName が Source file の場合、NewValue はターゲットファイルのフルパスとして使用されます。
EventDetails.NewValue	target.resource.attribute.labels.value	PropertyName に（client）が含まれている場合、NewValue は target.resource.attribute.labels のラベルの値として使用されます。
EventDetails.NewValue	target.user.user_display_name	PropertyName が Name of presenter の場合、NewValue が解析されます。整数である場合は破棄されます。それ以外の場合は、ターゲットのユーザー表示名として使用されます。
EventDetails.NewValue	target.user.userid	PropertyName が発表者の ID の場合、NewValue はターゲットのユーザー ID として使用されます。
EventDetails.PropertyName	principal.resource.attribute.labels.key	PropertyName に（server）が含まれている場合、PropertyName は principal.resource.attribute.labels のラベルのキーとして使用されます。
EventDetails.PropertyName	security_result.about.labels.key	他のすべての PropertyName 値（特定の条件で処理されるものを除く）については、PropertyName は security_result.about.labels 配列内のラベルのキーとして使用されます。
EventDetails.PropertyName	target.resource.attribute.labels.key	PropertyName に（client）が含まれている場合、PropertyName は target.resource.attribute.labels のラベルのキーとして使用されます。
EventName	metadata.product_event_type	未加工ログの EventName の値は、この UDM フィールドに直接マッピングされます。
タイムスタンプ	metadata.event_timestamp	未加工ログのタイムスタンプの値が解析され、メタデータのイベントタイムスタンプとして使用されます。
metadata.event_type		src_user（参加者の ID から派生）が空でない場合は USER_UNCATEGORIZED に設定し、それ以外の場合は USER_RESOURCE_ACCESS に設定します。
metadata.vendor_name		TEAMVIEWER にハードコードされています。
metadata.product_name		TEAMVIEWER にハードコードされています。
network.application_protocol		TEAMVIEWER にハードコードされています。

ご不明な点がございましたら、コミュニティメンバーや Google SecOps のプロフェッショナルから回答を得ることができます。