收集 Tines 审核日志

支持的平台：

Google SecOps SIEM

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage 将 Tines 审核日志提取到 Google Security Operations。

Tines 是一个免编码自动化平台，可让安全团队构建工作流并实现安全运营自动化。Tines 审核日志可让您了解 Tines 平台中的用户操作、配置变更和系统事件。

准备工作

确保您满足以下前提条件：

Google SecOps 实例
已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
创建和管理 GCS 存储分区的权限
管理 GCS 存储分区的 IAM 政策的权限
创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
对 Tines 的特权访问权限

获取 Tines 网址

在浏览器中，打开您租户的 Tines 界面。
从地址栏中复制网域，您将使用该网域作为 TINES_BASE_URL。
格式：https://<tenant-domain>（例如，https://<tenant-domain>.tines.com）。

创建 Tines 服务 API 密钥（推荐）或个人 API 密钥

要保存的值以供后续步骤使用：

TINES_BASE_URL - 例如，https://<domain>.tines.com
TINES_API_KEY - 您将在后续步骤中创建的令牌

方式 1 - 服务 API 密钥（推荐）

依次前往导航菜单 > API 密钥。
点击 + 新建密钥。
选择 Service API key（服务 API 密钥）。
输入一个描述性名称（例如，SecOps Audit Logs）。
点击创建。
立即复制生成的令牌并妥善保存，您将使用它作为 TINES_API_KEY。

方法 2 - 个人 API 密钥（如果服务密钥不可用）

依次前往导航菜单 > API 密钥。
点击 + 新建密钥。
选择个人 API 密钥。
输入一个描述性名称。
点击创建。
复制生成的令牌并妥善保存。

注意：建议使用服务 API 密钥，因为它们与具有特定权限的服务账号相关联，而不是继承用户账号的所有权限。

授予“读取审核日志”权限

以租户所有者的身份登录（或让租户所有者执行此操作）。
依次前往设置 > 管理 > 用户管理（或点击左上角菜单中的团队名称，然后选择用户）。
找到与您的 Service API 密钥关联的服务账号用户（其名称与您的 API 密钥相同）。如果使用的是个人 API 密钥，请改为查找自己的用户账号。
点击相应用户以打开其个人资料。
在租户权限部分，启用 AUDIT_LOG_READ。
点击保存。

验证权限

如需验证账号是否具有所需权限，请执行以下操作：

登录 Tines。
依次前往设置 > 监控 > 审核日志。
如果您能看到审核日志条目，则说明您拥有所需的权限。
如果您看不到此选项，请与您的租户所有者联系，以授予 AUDIT_LOG_READ 权限。

测试 API 访问权限

在继续进行集成之前，请先测试您的凭据：

# Replace with your actual credentials
TINES_BASE_URL="https://<tenant-domain>.tines.com"
TINES_API_KEY="<your-api-key>"

# Test API access
curl -X GET "${TINES_BASE_URL}/api/v1/audit_logs?per_page=1" \
  -H "Authorization: Bearer ${TINES_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json"

您应该会收到包含审核日志条目的 JSON 响应。

创建 Google Cloud Storage 存储分区

前往 Google Cloud 控制台。
选择您的项目或创建新项目。
在导航菜单中，依次前往 Cloud Storage > 存储分区。
点击创建存储分区。

提供以下配置详细信息：

设置	值
为存储分区命名	输入一个全局唯一的名称（例如 `tines-audit-logs`）
位置类型	根据您的需求进行选择（区域级、双区域级、多区域级）
位置	选择相应位置（例如 `us-central1`）
存储类别	标准（建议用于经常访问的日志）
访问权限控制	统一（推荐）
保护工具	可选：启用对象版本控制或保留政策

点击创建。

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号具有向 GCS 存储分区写入内容以及被 Pub/Sub 调用的权限。

创建服务账号

在 GCP 控制台中，依次前往 IAM 和管理 > 服务账号。
点击创建服务账号。
提供以下配置详细信息：
- 服务账号名称：输入 tines-audit-to-gcs-sa。
- 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Tines Audit Logs。
点击创建并继续。
在向此服务账号授予对项目的访问权限部分中，添加以下角色：
1. 点击选择角色。
2. 搜索并选择 Storage Object Admin。
3. 点击 + 添加其他角色。
4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker。
5. 点击 + 添加其他角色。
6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker。
点击继续。
点击完成。

必须拥有这些角色，才能：

Storage Object Admin：将日志写入 GCS 存储分区并管理状态文件
Cloud Run Invoker：允许 Pub/Sub 调用函数
Cloud Functions Invoker：允许调用函数

授予对 GCS 存储分区的 IAM 权限

向服务账号授予对 GCS 存储分区的写入权限：

前往 Cloud Storage > 存储分区。
点击您的存储分区名称。
前往权限标签页。
点击授予访问权限。
提供以下配置详细信息：
- 添加主账号：输入服务账号电子邮件地址（例如 tines-audit-to-gcs-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）。
- 分配角色：选择 Storage Object Admin。
点击保存。

创建发布/订阅主题

创建一个 Pub/Sub 主题，供 Cloud Scheduler 发布消息，并供 Cloud Run 函数订阅。

在 GCP 控制台中，前往 Pub/Sub > 主题。
点击创建主题。
提供以下配置详细信息：
- 主题 ID：输入 tines-audit-trigger。
- 将其他设置保留为默认值。
点击创建。

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，用于从 Tines API 中提取日志并将其写入 GCS。

在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
点击创建服务。
选择函数（使用内嵌编辑器创建函数）。
在配置部分中，提供以下配置详细信息：

设置值

Service 名称 tines-audit-to-gcs

区域选择与您的 GCS 存储分区匹配的区域（例如 us-central1）

运行时 选择 Python 3.12 或更高版本
在触发器（可选）部分中：
1. 点击 + 添加触发器。
2. 选择 Cloud Pub/Sub。
3. 在选择 Cloud Pub/Sub 主题中，选择 Pub/Sub 主题 (tines-audit-trigger)。
4. 点击保存。
在身份验证部分中：
1. 选择需要进行身份验证。
2. 检查 Identity and Access Management (IAM)。
注意：调用函数时，Pub/Sub 会自动处理身份验证。
向下滚动并展开容器、网络、安全性。
前往安全标签页：
- 服务账号：选择服务账号 (tines-audit-to-gcs-sa)。

设置	值
Service 名称	`tines-audit-to-gcs`
区域	选择与您的 GCS 存储分区匹配的区域（例如 `us-central1`）
运行时	选择 Python 3.12 或更高版本

前往容器标签页：

点击变量和密钥。
为每个环境变量点击 + 添加变量：

变量名称	示例值	说明
`GCS_BUCKET`	`tines-audit-logs`	GCS 存储分区名称
`GCS_PREFIX`	`tines/audit/`	日志文件的前缀
`STATE_KEY`	`tines/audit/state.json`	状态文件路径
`TINES_BASE_URL`	`https://your-tenant.tines.com`	API 基本网址
`TINES_API_KEY`	`your-tines-api-key`	API 密钥
`LOOKBACK_SECONDS`	`3600`	初始回溯期
`PAGE_SIZE`	`500`	每页记录数
`MAX_PAGES`	`20`	每次运行的页数上限
`HTTP_TIMEOUT`	`60`	HTTP 请求超时
`HTTP_RETRIES`	`3`	HTTP 重试次数

在变量和 Secret 部分中，向下滚动到请求：
- 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）。
前往设置标签页：
- 在资源部分中：
  - 内存：选择 512 MiB 或更高值。
  - CPU：选择 1。
在修订版本扩缩部分中：
- 实例数下限：输入 0。
- 实例数上限：输入 100（或根据预期负载进行调整）。
点击创建。
等待服务创建完成（1-2 分钟）。
创建服务后，系统会自动打开内嵌代码编辑器。

添加函数代码

在函数入口点中输入 main

在内嵌代码编辑器中，创建两个文件：

第一个文件：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', 'tines/audit/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'tines/audit/state.json')
TINES_BASE_URL = os.environ.get('TINES_BASE_URL')
TINES_API_KEY = os.environ.get('TINES_API_KEY')
LOOKBACK_SECONDS = int(os.environ.get('LOOKBACK_SECONDS', '3600'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '500'))
MAX_PAGES = int(os.environ.get('MAX_PAGES', '20'))
HTTP_TIMEOUT = int(os.environ.get('HTTP_TIMEOUT', '60'))
HTTP_RETRIES = int(os.environ.get('HTTP_RETRIES', '3'))

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 Tines Audit Logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, TINES_BASE_URL, TINES_API_KEY]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        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(seconds=LOOKBACK_SECONDS)

        print(f"Fetching logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

        # Fetch logs
        records, newest_event_time = fetch_logs(
            api_base=TINES_BASE_URL,
            api_key=TINES_API_KEY,
            start_time=last_time,
            page_size=PAGE_SIZE,
            max_pages=MAX_PAGES,
        )

        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(api_base: str, api_key: str, start_time: datetime, page_size: int, max_pages: int):
    """
    Fetch logs from Tines API with pagination and rate limiting.

    Args:
        api_base: API base URL
        api_key: Tines API key
        start_time: Start time for log query
        page_size: Number of records per page
        max_pages: Maximum pages to fetch

    Returns:
        Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
    """
    base_url = api_base.rstrip('/')
    endpoint = f"{base_url}/api/v1/audit_logs"

    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {api_key}',
        'Accept': 'application/json',
        'Content-Type': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-TinesCollector/1.0'
    }

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

    while page_num <= max_pages:
        # Build URL with query parameters
        params = {
            'page': page_num,
            'per_page': page_size
        }
        param_str = '&'.join([f"{k}={v}" for k, v in params.items()])
        url = f"{endpoint}?{param_str}"

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

            # Extract results
            page_results = []
            if isinstance(data, dict):
                page_results = data.get('audit_logs', [])
            elif isinstance(data, list):
                page_results = data

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

            # Filter by start_time
            filtered_results = []
            for event in page_results:
                try:
                    event_time = event.get('created_at')
                    if event_time:
                        event_dt = parse_datetime(event_time)
                        if event_dt >= start_time:
                            filtered_results.append(event)
                            # Track newest event time
                            if newest_time is None or event_dt > parse_datetime(newest_time):
                                newest_time = event_time
                except Exception as e:
                    print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")
                    filtered_results.append(event)

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

            # Check for more results
            if isinstance(data, dict):
                meta = data.get('meta', {})
                next_page = meta.get('next_page_number')
                if not next_page:
                    print("No more pages (no next_page_number)")
                    break
                page_num = next_page
            else:
                # If response is a list, check if we got fewer results than requested
                if len(page_results) < page_size:
                    print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={page_size})")
                    break
                page_num += 1

        except Exception as e:
            print(f"Error fetching logs: {e}")
            if page_num <= HTTP_RETRIES:
                print(f"Retrying... (attempt {page_num}/{HTTP_RETRIES})")
                time.sleep(backoff)
                backoff = min(backoff * 2, 30.0)
                continue
            return [], None

    print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
    return records, newest_time

第二个文件：requirements.txt:：

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

点击部署以保存并部署该函数。
等待部署完成（2-3 分钟）。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

在 GCP Console 中，前往 Cloud Scheduler。
点击创建作业。

提供以下配置详细信息：

设置	值
名称	`tines-audit-hourly`
区域	选择与 Cloud Run 函数相同的区域
频率	`0 * * * *`（每小时一次，在整点时）
时区	选择时区（建议选择世界协调时间 [UTC]）
目标类型	Pub/Sub
主题	选择 Pub/Sub 主题 (`tines-audit-trigger`)
消息正文	`{}`（空 JSON 对象）

点击创建。

时间表频率选项

根据日志量和延迟时间要求选择频次：

频率	Cron 表达式	使用场景
每隔 5 分钟	`/5 * * *`	高容量、低延迟
每隔 15 分钟	`/15 * * *`	搜索量中等
每小时	`0 * * * *`	标准（推荐）
每 6 小时	`0 /6 * *`	量小、批处理
每天	`0 0 * * *`	历史数据收集

测试集成

在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业 (tines-audit-hourly)。
点击强制运行以手动触发作业。
等待几秒钟。
前往 Cloud Run > 服务。
点击函数名称 (tines-audit-to-gcs)。
点击日志标签页。

验证函数是否已成功执行。查找以下项：

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/tines/audit/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

前往 Cloud Storage > 存储分区。
点击您的存储分区名称 (tines-audit-logs)。
导航到 tines/audit/ 文件夹。
验证是否已创建具有当前时间戳的新 .ndjson 文件。

如果您在日志中看到错误，请执行以下操作：

HTTP 401：检查环境变量中的 API 凭据
HTTP 403：验证账号是否具有 AUDIT_LOG_READ 权限
HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 使用唯一的服务账号从您的 GCS 存储分区中读取数据。您必须授予此服务账号对您的存储分区的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

依次前往 SIEM 设置 > Feed。
点击添加新 Feed。
点击配置单个 Feed。
在Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Tines Audit Logs）。
选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
选择 Tines 作为日志类型。
点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址，例如：
```
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
```
复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

注意：每个 Google SecOps 实例都有一个唯一的服务账号。请勿使用其他文档或示例中的服务账号。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要对您的 GCS 存储分区具有 Storage Object Viewer 角色。

前往 Cloud Storage > 存储分区。
点击您的存储分区名称 (tines-audit-logs)。
前往权限标签页。
点击授予访问权限。
提供以下配置详细信息：
- 添加主账号：粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址。
- 分配角色：选择 Storage Object Viewer。
点击保存。

注意：如果您打算使用“删除已转移的文件”或“删除已转移的文件和空目录”删除选项，请授予存储对象管理员角色，而不是存储对象查看者角色。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Tines 审核日志

依次前往 SIEM 设置 > Feed。
点击添加新 Feed。
点击配置单个 Feed。
在Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Tines Audit Logs）。
选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
选择 Tines 作为日志类型。
点击下一步。
为以下输入参数指定值：
- 存储分区网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储分区 URI：
```
gs://tines-audit-logs/tines/audit/
```
  - 将
    - tines-audit-logs：您的 GCS 存储分区名称。
    - tines/audit/：存储日志的前缀/文件夹路径。
  注意：请务必在 URI 末尾添加尾随斜杠 (/)。
- 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项：
  - 永不：永不删除转移后的任何文件（建议用于测试）。
  - 删除已转移的文件：在成功转移后删除文件。
  - 删除已转移的文件和空目录：在成功转移后删除文件和空目录。
    
    注意：如果您选择删除选项，服务账号必须具有 Storage Object Admin 角色，而不是 Storage Object Viewer 角色。相应地更新 IAM 权限。
- 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件。默认值为 180 天。
- 资产命名空间：资产命名空间。
- 注入标签：要应用于此 Feed 中事件的标签。
点击下一步。
在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。