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TeamViewer 로그 수집

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

이 문서에서는 Amazon S3를 사용하여 TeamViewer 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다. 파서는 JSON 형식 로그에서 감사 이벤트를 추출합니다. 이벤트 세부정보를 반복하여 특정 속성을 통합 데이터 모델 (UDM) 필드에 매핑하고, 참여자 및 발표자 정보를 처리하고, 사용자 활동에 따라 이벤트를 분류합니다. 파서는 라벨 병합, 타임스탬프를 표준 형식으로 변환과 같은 데이터 변환도 실행합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

Google SecOps 인스턴스입니다.
TeamViewer에 대한 액세스 권한
AWS (S3, Identity and Access Management (IAM), Lambda, EventBridge)에 대한 권한 있는 액세스

TeamViewer 기본 요건 가져오기

관리자로 TeamViewer Management Console에 로그인합니다.
내 프로필 > 앱으로 이동합니다.
앱 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 앱 이름: 설명이 포함된 이름을 입력합니다 (예: Google SecOps Integration).
- 설명: 앱에 대한 설명을 입력합니다.
- 권한: 감사 로그 액세스 권한을 선택합니다.
만들기를 클릭하고 생성된 API 사용자 인증 정보를 안전한 위치에 저장합니다.
TeamViewer API 기준 URL (예: https://webapi.teamviewer.com/api/v1)을 기록합니다.
다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.
- CLIENT_ID
- CLIENT_SECRET
- API_BASE_URL

Google SecOps용 AWS S3 버킷 및 IAM 구성

이 사용자 가이드(버킷 만들기)에 따라 Amazon S3 버킷을 만듭니다.
나중에 참조할 수 있도록 버킷 이름과 리전을 저장합니다 (예: teamviewer-logs).
이 사용자 가이드(IAM 사용자 만들기)에 따라 사용자를 만듭니다.
생성된 사용자를 선택합니다.
보안 사용자 인증 정보 탭을 선택합니다.
액세스 키 섹션에서 액세스 키 만들기를 클릭합니다.
사용 사례로 서드 파티 서비스를 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
선택사항: 설명 태그를 추가합니다.
액세스 키 만들기를 클릭합니다.
CSV 파일 다운로드를 클릭하여 향후 참조할 수 있도록 액세스 키와 비밀 액세스 키를 저장합니다.
완료를 클릭합니다.
권한 탭을 선택합니다.
권한 정책 섹션에서 권한 추가를 클릭합니다.
권한 추가를 선택합니다.
정책 직접 연결을 선택합니다.
AmazonS3FullAccess 정책을 검색합니다.
정책을 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
권한 추가를 클릭합니다.

S3 업로드용 IAM 정책 및 역할 구성

AWS 콘솔에서 IAM > 정책으로 이동합니다.
정책 만들기 > JSON 탭을 클릭합니다.
다음 정책을 복사하여 붙여넣습니다.

정책 JSON (다른 버킷 이름을 입력한 경우 teamviewer-logs 대체):

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "AllowPutObjects",
      "Effect": "Allow",
      "Action": "s3:PutObject",
      "Resource": "arn:aws:s3:::teamviewer-logs/*"
    },
    {
      "Sid": "AllowGetStateObject",
      "Effect": "Allow",
      "Action": "s3:GetObject",
      "Resource": "arn:aws:s3:::teamviewer-logs/teamviewer/audit/state.json"
    }
  ]
}

다음 > 정책 만들기를 클릭합니다.
IAM > 역할 > 역할 생성 > AWS 서비스 > Lambda로 이동합니다.
새로 만든 정책을 연결합니다.
역할 이름을 TeamViewerToS3Role로 지정하고 역할 만들기를 클릭합니다.

Lambda 함수 만들기

AWS 콘솔에서 Lambda > 함수 > 함수 만들기로 이동합니다.
처음부터 작성을 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정 값

이름 teamviewer_to_s3

런타임 Python 3.13

아키텍처 x86_64

실행 역할 TeamViewerToS3Role

설정	값
이름	`teamviewer_to_s3`
런타임	Python 3.13
아키텍처	x86_64
실행 역할	`TeamViewerToS3Role`

함수가 생성되면 코드 탭을 열고 스텁을 삭제한 후 다음 코드 (teamviewer_to_s3.py)를 붙여넣습니다.

#!/usr/bin/env python3
# Lambda: Pull TeamViewer audit logs and store raw JSON payloads to S3
# - Time window via {FROM}/{TO} placeholders (UTC ISO8601), URL-encoded.
# - Preserves vendor-native JSON format for audit and session data.
# - Retries with exponential backoff; unique S3 keys to avoid overwrites.

import os, json, time, uuid, urllib.parse
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import URLError, HTTPError

import boto3

S3_BUCKET   = os.environ["S3_BUCKET"]
S3_PREFIX   = os.environ.get("S3_PREFIX", "teamviewer/audit/")
STATE_KEY   = os.environ.get("STATE_KEY", "teamviewer/audit/state.json")
WINDOW_SEC  = int(os.environ.get("WINDOW_SECONDS", "3600"))  # default 1h
HTTP_TIMEOUT= int(os.environ.get("HTTP_TIMEOUT", "60"))
API_BASE_URL = os.environ["API_BASE_URL"]
CLIENT_ID   = os.environ["CLIENT_ID"]
CLIENT_SECRET = os.environ["CLIENT_SECRET"]
MAX_RETRIES = int(os.environ.get("MAX_RETRIES", "3"))
USER_AGENT  = os.environ.get("USER_AGENT", "teamviewer-to-s3/1.0")

s3 = boto3.client("s3")

def _load_state():
    try:
        obj = s3.get_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=STATE_KEY)
        return json.loads(obj["Body"].read())
    except Exception:
        return {}

def _save_state(st):
    s3.put_object(
        Bucket=S3_BUCKET,
        Key=STATE_KEY,
        Body=json.dumps(st, separators=(",", ":")).encode("utf-8"),
        ContentType="application/json",
    )

def _iso(ts: float) -> str:
    return time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", time.gmtime(ts))

def _get_access_token() -> str:
    # OAuth2 Client Credentials flow for TeamViewer API
    token_url = f"{API_BASE_URL.rstrip('/')}/oauth2/token"
    data = urllib.parse.urlencode({
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': CLIENT_ID,
        'client_secret': CLIENT_SECRET
    }).encode('utf-8')

    req = Request(token_url, data=data, method="POST")
    req.add_header("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")
    req.add_header("User-Agent", USER_AGENT)

    with urlopen(req, timeout=HTTP_TIMEOUT) as r:
        response = json.loads(r.read())
        return response["access_token"]

def _build_audit_url(from_ts: float, to_ts: float, access_token: str) -> str:
    # Build URL for TeamViewer audit API endpoint
    base_endpoint = f"{API_BASE_URL.rstrip('/')}/reports/connections"
    params = {
        "from_date": _iso(from_ts),
        "to_date": _iso(to_ts)
    }
    query_string = urllib.parse.urlencode(params)
    return f"{base_endpoint}?{query_string}"

def _fetch_audit_data(url: str, access_token: str) -> tuple[bytes, str]:
    attempt = 0
    while True:
        req = Request(url, method="GET")
        req.add_header("User-Agent", USER_AGENT)
        req.add_header("Authorization", f"Bearer {access_token}")
        req.add_header("Accept", "application/json")

        try:
            with urlopen(req, timeout=HTTP_TIMEOUT) as r:
                return r.read(), (r.headers.get("Content-Type") or "application/json")
        except (HTTPError, URLError) as e:
            attempt += 1
            print(f"HTTP error on attempt {attempt}: {e}")
            if attempt > MAX_RETRIES:
                raise
            # exponential backoff with jitter
            time.sleep(min(60, 2 ** attempt) + (time.time() % 1))

def _put_audit_data(blob: bytes, content_type: str, from_ts: float, to_ts: float) -> str:
    # Create unique S3 key for audit data
    ts_path = time.strftime("%Y/%m/%d", time.gmtime(to_ts))
    uniq = f"{int(time.time()*1e6)}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
    key = f"{S3_PREFIX}{ts_path}/teamviewer_audit_{int(from_ts)}_{int(to_ts)}_{uniq}.json"

    s3.put_object(
        Bucket=S3_BUCKET, 
        Key=key, 
        Body=blob, 
        ContentType=content_type,
        Metadata={
            'source': 'teamviewer-audit',
            'from_timestamp': str(int(from_ts)),
            'to_timestamp': str(int(to_ts))
        }
    )
    return key

def lambda_handler(event=None, context=None):
    st = _load_state()
    now = time.time()
    from_ts = float(st.get("last_to_ts") or (now - WINDOW_SEC))
    to_ts = now

    # Get OAuth2 access token
    access_token = _get_access_token()

    url = _build_audit_url(from_ts, to_ts, access_token)
    print(f"Fetching TeamViewer audit data from: {url}")

    blob, ctype = _fetch_audit_data(url, access_token)

    # Validate that we received valid JSON data
    try:
        audit_data = json.loads(blob)
        print(f"Successfully retrieved {len(audit_data.get('records', []))} audit records")
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"Warning: Invalid JSON received: {e}")

    key = _put_audit_data(blob, ctype, from_ts, to_ts)

    st["last_to_ts"] = to_ts
    st["last_successful_run"] = now
    _save_state(st)

    return {
        "statusCode": 200,
        "body": {
            "success": True, 
            "s3_key": key, 
            "content_type": ctype,
            "from_timestamp": from_ts,
            "to_timestamp": to_ts
        }
    }

if __name__ == "__main__":
    print(lambda_handler())

구성 > 환경 변수로 이동합니다.
수정 > 새 환경 변수 추가를 클릭합니다.

다음 표에 제공된 환경 변수를 입력하고 예시 값을 실제 값으로 바꿉니다.

환경 변수

키	예시 값
`S3_BUCKET`	`teamviewer-logs`
`S3_PREFIX`	`teamviewer/audit/`
`STATE_KEY`	`teamviewer/audit/state.json`
`WINDOW_SECONDS`	`3600`
`HTTP_TIMEOUT`	`60`
`MAX_RETRIES`	`3`
`USER_AGENT`	`teamviewer-to-s3/1.0`
`API_BASE_URL`	`https://webapi.teamviewer.com/api/v1`
`CLIENT_ID`	`your-client-id` (2단계에서)
`CLIENT_SECRET`	`your-client-secret` (2단계에서)

함수가 생성되면 해당 페이지에 머무르거나 Lambda > 함수 > your-function을 엽니다.
구성 탭을 선택합니다.
일반 구성 패널에서 수정을 클릭합니다.
제한 시간을 5분 (300초)으로 변경하고 저장을 클릭합니다.

EventBridge 일정 만들기

Amazon EventBridge > 스케줄러 > 일정 만들기로 이동합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 반복 일정: 요금 (1 hour)
- 타겟: Lambda 함수 teamviewer_to_s3
- 이름: teamviewer-audit-1h.
일정 만들기를 클릭합니다.

(선택사항) Google SecOps용 읽기 전용 IAM 사용자 및 키 만들기

AWS 콘솔 > IAM > 사용자 > 사용자 추가로 이동합니다.
Add users를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 사용자: secops-reader를 입력합니다.
- 액세스 유형: 액세스 키 – 프로그래매틱 액세스를 선택합니다.
사용자 만들기를 클릭합니다.
최소 읽기 정책 (맞춤) 연결: 사용자 > secops-reader > 권한 > 권한 추가 > 정책 직접 연결 > 정책 만들기

JSON:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": ["s3:GetObject"],
      "Resource": "arn:aws:s3:::teamviewer-logs/*"
    },
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": ["s3:ListBucket"],
      "Resource": "arn:aws:s3:::teamviewer-logs"
    }
  ]
}

이름 = secops-reader-policy
정책 만들기 > 검색/선택 > 다음 > 권한 추가를 클릭합니다.
secops-reader의 액세스 키를 만듭니다(보안 사용자 인증 정보 > 액세스 키).
액세스 키 만들기를 클릭합니다.
CSV을 다운로드합니다. (이 값은 피드에 붙여넣습니다.)

TeamViewer 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
+ 새 피드 추가를 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다 (예: TeamViewer logs).
소스 유형으로 Amazon S3 V2를 선택합니다.
로그 유형으로 TeamViewer를 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 파라미터의 값을 지정합니다.
- S3 URI: s3://teamviewer-logs/teamviewer/audit/
- 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.
- 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다. 기본값은 180일입니다.
- 액세스 키 ID: S3 버킷에 대한 액세스 권한이 있는 사용자 액세스 키입니다.
- 보안 비밀 액세스 키: S3 버킷에 액세스할 수 있는 사용자 보안 비밀 키입니다.
- 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용된 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드	UDM 매핑	논리
`AffectedItem`	`metadata.product_log_id`	원시 로그의 `AffectedItem` 값이 이 UDM 필드에 직접 매핑됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`principal.resource.attribute.labels.value`	`PropertyName`에 `(server)`이 포함된 경우 `NewValue`이 `principal.resource.attribute.labels`의 라벨 값으로 사용됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`principal.user.user_display_name`	`PropertyName`이 `Name of participant`인 경우 `NewValue`이 주 구성원의 사용자 표시 이름으로 사용됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`principal.user.userid`	`PropertyName`이 `ID of participant`인 경우 `NewValue`이 주 구성원의 사용자 ID로 사용됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`security_result.about.labels.value`	다른 모든 `PropertyName` 값 (특정 조건에 의해 처리되는 값 제외)의 경우 `NewValue`이 `security_result.about.labels` 배열 내 라벨의 값으로 사용됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`target.file.full_path`	`PropertyName`이 `Source file`인 경우 `NewValue`이 대상 파일의 전체 경로로 사용됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`target.resource.attribute.labels.value`	`PropertyName`에 `(client)`이 포함된 경우 `NewValue`이 `target.resource.attribute.labels`의 라벨 값으로 사용됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`target.user.user_display_name`	`PropertyName`이 `Name of presenter`이면 `NewValue`가 파싱됩니다. 정수인 경우 삭제됩니다. 그렇지 않으면 타겟의 사용자 표시 이름으로 사용됩니다.
`EventDetails.NewValue`	`target.user.userid`	`PropertyName`이 `ID of presenter`인 경우 `NewValue`이 타겟의 사용자 ID로 사용됩니다.
`EventDetails.PropertyName`	`principal.resource.attribute.labels.key`	`PropertyName`에 `(server)`이 포함된 경우 `PropertyName`이 `principal.resource.attribute.labels`의 라벨 키로 사용됩니다.
`EventDetails.PropertyName`	`security_result.about.labels.key`	다른 모든 `PropertyName` 값 (특정 조건에 의해 처리되는 값 제외)의 경우 `PropertyName`이 `security_result.about.labels` 배열 내 라벨의 키로 사용됩니다.
`EventDetails.PropertyName`	`target.resource.attribute.labels.key`	`PropertyName`에 `(client)`이 포함된 경우 `PropertyName`이 `target.resource.attribute.labels`의 라벨 키로 사용됩니다.
`EventName`	`metadata.product_event_type`	원시 로그의 `EventName` 값이 이 UDM 필드에 직접 매핑됩니다.
`Timestamp`	`metadata.event_timestamp`	원시 로그의 `Timestamp` 값이 파싱되어 메타데이터의 이벤트 타임스탬프로 사용됩니다. `src_user` (`ID of participant`에서 파생됨)이 비어 있지 않으면 `USER_UNCATEGORIZED`로 설정하고, 그렇지 않으면 `USER_RESOURCE_ACCESS`로 설정합니다. `TEAMVIEWER`로 하드코딩되었습니다. `TEAMVIEWER`로 하드코딩되었습니다. `TEAMVIEWER`로 하드코딩되었습니다.

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