Collecter les journaux de chiffrement des e-mails Virtru

Compatible avec :

Ce document explique comment ingérer les journaux de chiffrement des e-mails Virtru dans Google Security Operations à l'aide de Google Cloud Storage V2.

Virtru Email Encryption est une plate-forme de chiffrement des e-mails de bout en bout avec contrôle des accès, protection contre la perte de données et journaux d'audit pour les communications d'entreprise. Une fonction Cloud Run interroge l'API Virtru Audit selon une programmation, écrit les journaux dans un bucket GCS au format NDJSON et Google SecOps les ingère via un flux GCS V2.

Avant de commencer

Assurez-vous de remplir les conditions préalables suivantes :

  • Une instance Google SecOps
  • Un projet GCP avec l'API Cloud Storage activée
  • Autorisations permettant de créer et de gérer des buckets GCS
  • Autorisations permettant de gérer les stratégies IAM sur les buckets GCS
  • Autorisations permettant de créer des services Cloud Run, des sujets Pub/Sub et des jobs Cloud Scheduler
  • Accès privilégié au tableau de bord Virtru avec des autorisations d'administrateur

Créer un bucket Google Cloud Storage

  1. Accédez à la console Google Cloud.
  2. Sélectionnez votre projet ou créez-en un.
  3. Dans le menu de navigation, accédez à Cloud Storage > Buckets.
  4. Cliquez sur Créer un bucket.

  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Attribuez un nom au bucket Saisissez un nom unique (par exemple, virtru-email-encryption-logs).
    Type d'emplacement Choisissez en fonction de vos besoins (région, birégion, multirégion).
    Emplacement Sélectionnez l'emplacement (par exemple, us-central1).
    Classe de stockage Standard (recommandé pour les journaux auxquels vous accédez fréquemment)
    Access control (Contrôle des accès) Uniforme (recommandé)
    Outils de protection Facultatif : Activez la gestion des versions des objets ou la règle de conservation.

  6. Cliquez sur Créer.

Collecter les identifiants de l'API de chiffrement des e-mails Virtru

Générer un jeton d'API

  1. Connectez-vous au tableau de bord Virtru en tant qu'administrateur.
  2. Accédez à Paramètres > Clés API.
  3. Cliquez sur Générer une clé API.
  4. Saisissez un libellé pour la clé (par exemple, Google Security Operations Integration).
  5. Copiez et enregistrez les informations suivantes dans un emplacement sécurisé :
    • Jeton d'API : jeton d'authentification de l'API.
  6. Cliquez sur Créer.

Vérifier les autorisations

Pour vérifier que le compte dispose des autorisations requises :

  1. Connectez-vous au tableau de bord Virtru.
  2. Accédez à Paramètres > Clés API.
  3. Si vous pouvez voir la section Clés API et générer des clés, cela signifie que vous disposez des autorisations d'administrateur requises.
  4. Si vous ne voyez pas cette option, contactez votre administrateur Virtru pour obtenir un accès administrateur.

Tester l'accès à l'API

  • Testez vos identifiants avant de procéder à l'intégration :

    # Replace with your actual credentials
API_TOKEN="your-api-token"

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
  "https://api.virtru.com/audit/api/messages?start=2024-01-01T00:00:00Z&end=2024-01-02T00:00:00Z&limit=1"

Créer un compte de service pour la fonction Cloud Run

La fonction Cloud Run a besoin d'un compte de service disposant des autorisations nécessaires pour écrire dans le bucket GCS et être appelée par Pub/Sub.

Créer un compte de service

  1. Dans la console GCP, accédez à IAM et administration > Comptes de service.
  2. Cliquez sur Créer un compte de service.
  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Nom du compte de service : saisissez virtru-logs-collector-sa.
    • Description du compte de service : saisissez Service account for Cloud Run function to collect Virtru Email Encryption logs.
  4. Cliquez sur Créer et continuer.
  5. Dans la section Autoriser ce compte de service à accéder au projet, ajoutez les rôles suivants :
    1. Cliquez sur Sélectionner un rôle.
    2. Recherchez et sélectionnez Administrateur des objets Storage.
    3. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
    4. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Run.
    5. Cliquez sur + Ajouter un autre rôle.
    6. Recherchez et sélectionnez Demandeur Cloud Functions.
  6. Cliquez sur Continuer.
  7. Cliquez sur OK.

Ces rôles sont requis pour :

  • Administrateur des objets Storage : écrire des journaux dans un bucket GCS et gérer les fichiers d'état
  • Demandeur Cloud Run : autorise Pub/Sub à appeler la fonction
  • Demandeur Cloud Functions : autorise l'appel de fonctions

Accorder des autorisations IAM sur le bucket GCS

Accordez au compte de service des autorisations d'écriture dans le bucket GCS :

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom de votre bucket (par exemple, virtru-email-encryption-logs).
  3. Accédez à l'onglet Autorisations.
  4. Cliquez sur Accorder l'accès.
  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Ajouter des comptes principaux : saisissez l'adresse e-mail du compte de service (par exemple, virtru-logs-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com).
    • Attribuer des rôles : sélectionnez Administrateur des objets Storage.
  6. Cliquez sur Enregistrer.

Créer un sujet Pub/Sub

Créez un sujet Pub/Sub auquel Cloud Scheduler publiera des messages et auquel la fonction Cloud Run s'abonnera.

  1. Dans la console GCP, accédez à Pub/Sub > Sujets.
  2. Cliquez sur Créer un sujet.
  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • ID du sujet : saisissez virtru-logs-trigger.
    • Conservez les valeurs par défaut des autres paramètres.
  4. Cliquez sur Créer.

Créer une fonction Cloud Run pour collecter les journaux

La fonction Cloud Run sera déclenchée par les messages Pub/Sub de Cloud Scheduler pour extraire les journaux de l'API Virtru Audit et les écrire dans GCS.

  1. Dans la console GCP, accédez à Cloud Run.
  2. Cliquez sur Créer un service.
  3. Sélectionnez Fonction (utilisez un éditeur intégré pour créer une fonction).

  4. Dans la section Configurer, fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Nom du service virtru-logs-collector
    Région Sélectionnez la région correspondant à votre bucket GCS (par exemple, us-central1).
    Durée d'exécution Sélectionnez Python 3.12 ou version ultérieure.

  5. Dans la section Déclencheur (facultatif) :

    1. Cliquez sur + Ajouter un déclencheur.
    2. Sélectionnez Cloud Pub/Sub.
    3. Dans Sélectionner un sujet Cloud Pub/Sub, choisissez le sujet virtru-logs-trigger.
    4. Cliquez sur Enregistrer.

  6. Dans la section Authentification :

    1. Sélectionnez Exiger l'authentification.
    2. Consultez Identity and Access Management (IAM).

  7. Faites défiler la page vers le bas, puis développez Conteneurs, mise en réseau, sécurité.

  8. Accédez à l'onglet Sécurité :

    • Compte de service : sélectionnez le compte de service virtru-logs-collector-sa.

  9. Accédez à l'onglet Conteneurs :

    1. Cliquez sur Variables et secrets.
    2. Cliquez sur + Ajouter une variable pour chaque variable d'environnement :
    Nom de la variable Exemple de valeur Description
    GCS_BUCKET virtru-email-encryption-logs Nom du bucket GCS
    GCS_PREFIX virtru Préfixe des fichiers journaux
    STATE_KEY virtru/state.json Chemin d'accès au fichier d'état
    VIRTRU_API_TOKEN your-api-token Jeton de support de l'API Virtru
    MAX_RECORDS 10000 Nombre maximal d'enregistrements par exécution
    PAGE_SIZE 500 Enregistrements par page
    LOOKBACK_HOURS 24 Période d'analyse initiale

  10. Dans l'onglet Variables et secrets, faites défiler la page jusqu'à Requêtes :

    • Délai avant expiration de la requête : saisissez 600 secondes (10 minutes).

  11. Accédez à l'onglet Paramètres dans Conteneurs :

    • Dans la section Ressources :
      • Mémoire : sélectionnez 512 Mio ou plus.
      • CPU : sélectionnez 1.
    • Cliquez sur OK.

  12. Faites défiler la page jusqu'à Environnement d'exécution :

    • Sélectionnez Par défaut (recommandé).

  13. Dans la section Scaling de révision :

    • Nombre minimal d'instances : saisissez 0.
    • Nombre maximal d'instances : saisissez 100 (ou ajustez en fonction de la charge attendue).

  14. Cliquez sur Créer.

  15. Attendez que le service soit créé (une à deux minutes).

  16. Une fois le service créé, l'éditeur de code intégré s'ouvre automatiquement.

Ajouter un code de fonction

  1. Saisissez main dans Point d'entrée de la fonction.

  2. Dans l'éditeur de code intégré, créez deux fichiers :

    • Premier fichier : 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', 'virtru')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'virtru/state.json')
API_TOKEN = os.environ.get('VIRTRU_API_TOKEN')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '500'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

API_BASE = 'https://api.virtru.com'

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 Virtru Email Encryption
    audit logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, API_TOKEN]):
        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"])
                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()}")

        # Fetch logs
        records, newest_event_time = fetch_logs(
            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(start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch audit logs from Virtru API with pagination and rate limiting.

    Args:
        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)
    """
    endpoint = f"{API_BASE}/audit/api/messages"

    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}',
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-VirtruCollector/1.0'
    }

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 0
    backoff = 1.0
    offset = 0

    while True:
        page_num += 1

        if len(records) >= max_records:
            print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
            break

        start_iso = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        end_iso = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        current_limit = min(page_size, max_records - len(records))

        url = f"{endpoint}?start={start_iso}&end={end_iso}&limit={current_limit}&offset={offset}"

        try:
            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

            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'))

            page_results = data if isinstance(data, list) else data.get('messages', data.get('data', []))

            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_time = event.get('timestamp') or event.get('date') or event.get('created')
                    if event_time:
                        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
            if len(page_results) < page_size:
                print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={page_size})")
                break

            offset += len(page_results)

        except Exception as e:
            print(f"Error fetching logs: {e}")
            return [], None

    print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
    return records, newest_time
    • Deuxième fichier : requirements.txt: :
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. Cliquez sur Déployer pour enregistrer et déployer la fonction.

  4. Attendez la fin du déploiement (deux à trois minutes).

Créer une tâche Cloud Scheduler

Cloud Scheduler publiera des messages dans le sujet Pub/Sub à intervalles réguliers, ce qui déclenchera la fonction Cloud Run.

  1. Dans la console GCP, accédez à Cloud Scheduler.
  2. Cliquez sur Créer une tâche.

  3. Fournissez les informations de configuration suivantes :

    Paramètre Valeur
    Nom virtru-logs-collector-hourly
    Région Sélectionnez la même région que la fonction Cloud Run.
    Fréquence 0 * * * * (toutes les heures, à l'heure pile)
    Fuseau horaire Sélectionnez un fuseau horaire (UTC recommandé).
    Type de cible Pub/Sub
    Sujet Sélectionnez le thème virtru-logs-trigger.
    Corps du message {} (objet JSON vide)

  4. Cliquez sur Créer.

Options de fréquence de programmation

Choisissez la fréquence en fonction du volume de journaux et des exigences de latence :

Fréquence Expression Cron Cas d'utilisation
Toutes les 5 minutes */5 * * * * Volume élevé, faible latence
Toutes les 15 minutes */15 * * * * Volume moyen
Toutes les heures 0 * * * * Standard (recommandé)
Toutes les 6 heures 0 */6 * * * Traitement par lot à faible volume
Tous les jours 0 0 * * * Collecte de données historiques

Tester l'intégration

  1. Dans la console Cloud Scheduler, recherchez votre job (virtru-logs-collector-hourly).
  2. Cliquez sur Exécuter de force pour déclencher manuellement.
  3. Patientez quelques secondes, puis accédez à Cloud Run > Services > virtru-logs-collector > Journaux.

  4. Vérifiez que la fonction s'est exécutée correctement. Par exemple :

    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://virtru-email-encryption-logs/virtru/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  5. Consultez le bucket GCS (virtru-email-encryption-logs) pour vérifier que les journaux ont été écrits.

Si des erreurs s'affichent dans les journaux :

  • HTTP 401 : vérifiez le jeton d'API dans les variables d'environnement
  • HTTP 403 : vérifiez que le compte dispose des autorisations d'administrateur dans le tableau de bord Virtru
  • HTTP 429 : limitation du débit. La fonction effectuera automatiquement une nouvelle tentative avec un intervalle entre les tentatives.
  • Variables d'environnement manquantes : vérifiez que toutes les variables requises sont définies.

Configurer un flux dans Google SecOps pour ingérer les journaux Virtru Email Encryption

  1. Accédez à Paramètres SIEM> Flux.
  2. Cliquez sur Ajouter un flux.
  3. Cliquez sur Configurer un flux unique.
  4. Dans le champ Nom du flux, saisissez un nom pour le flux (par exemple, Virtru Email Encryption Logs).
  5. Sélectionnez Google Cloud Storage V2 comme Type de source.
  6. Sélectionnez Virtru Email Encryption comme Type de journal.

  7. Cliquez sur Obtenir un compte de service. Une adresse e-mail de compte de service unique s'affiche, par exemple :

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com

  8. Copiez cette adresse e-mail. Vous en aurez besoin lors de la tâche suivante.

  9. Cliquez sur Suivant.

  10. Spécifiez les valeurs des paramètres d'entrée suivants :

    • URL du bucket de stockage : saisissez l'URI du bucket GCS avec le chemin d'accès au préfixe :

      gs://virtru-email-encryption-logs/virtru/
      • Remplacez :
        • virtru-email-encryption-logs : nom de votre bucket GCS.
        • virtru/ : préfixe/chemin d'accès au dossier dans lequel les journaux sont stockés.

    • Option de suppression de la source : sélectionnez l'option de suppression de votre choix :

      • Jamais : ne supprime jamais aucun fichier après les transferts (recommandé pour les tests).
      • Supprimer les fichiers transférés : supprime les fichiers une fois le transfert réussi.

      • Supprimer les fichiers transférés et les répertoires vides : supprime les fichiers et les répertoires vides une fois le transfert réussi.

    • Âge maximal du fichier : incluez les fichiers modifiés au cours des derniers jours (180 jours par défaut).

    • Espace de noms de l'élément : espace de noms de l'élément.

    • Libellés d'ingestion : libellé à appliquer aux événements de ce flux.

  11. Cliquez sur Suivant.

  12. Vérifiez la configuration de votre nouveau flux sur l'écran Finaliser, puis cliquez sur Envoyer.

Accorder des autorisations IAM au compte de service Google SecOps

Le compte de service Google SecOps a besoin du rôle Lecteur des objets Storage sur votre bucket GCS.

  1. Accédez à Cloud Storage > Buckets.
  2. Cliquez sur le nom de votre bucket (virtru-email-encryption-logs).
  3. Accédez à l'onglet Autorisations.
  4. Cliquez sur Accorder l'accès.
  5. Fournissez les informations de configuration suivantes :
    • Ajouter des comptes principaux : collez l'adresse e-mail du compte de service Google SecOps.
    • Attribuer des rôles : sélectionnez Lecteur d'objets Storage.

  6. Cliquez sur Enregistrer.

Table de mappage UDM

Champ du journal Mappage UDM Logique
audit_RecordId additional.fields Fusionné
audit_RecordType additional.fields Fusionné
objid_label additional.fields Fusionné
objtype_label additional.fields Fusionné
orgId_label additional.fields Fusionné
platform_label additional.fields Fusionné
attributelabel.value metadata.description Mappé directement
desc metadata.description Mappé directement
timestamp metadata.event_timestamp Analysé en tant que ISO8601
has_principal metadata.event_type Mappé : true → STATUS_UPDATE
has_user metadata.event_type Mappé : true → USER_UNCATEGORIZED
eventMetaData.auditDataType metadata.product_event_type Mappé directement
id metadata.product_log_id Mappé directement
object.name network.email.subject Fusionné
email network.email.to Mappé : ^.+@.+$ → email
clientInfo.userAgent network.http.parsed_user_agent Renommé/Mappé
clientInfo.userAgent network.http.user_agent Mappé directement
prin_host principal.asset.hostname Mappé directement
clientInfo.requestIp principal.asset.ip Fusionné
prin_ip principal.asset.ip Fusionné
actorattributes.value principal.group.email_addresses Fusionné
prin_host principal.hostname Mappé directement
clientInfo.requestIp principal.ip Fusionné
prin_ip principal.ip Fusionné
pid principal.process.pid Mappé directement
actor_attri_label principal.resource.attribute.labels Fusionné
actor.id principal.user.email_addresses Fusionné
object.name principal.user.email_addresses Fusionné
actor.id principal.user.user_display_name Mappé directement
action_label security_result.detection_fields Fusionné
action_result_label security_result.detection_fields Fusionné
attributelabel.value src.user.user_display_name Mappé directement
object.name target.file.full_path Mappé directement
attributelabel.value target.group.email_addresses Fusionné
attrikey target.group.email_addresses Mappé : virtru:data:org:1e148cd2-139d-4d27-9891-98f7275550a2:group → attributelabel.value
attri_label target.resource.attribute.labels Fusionné
email target.user.email_addresses Mappé : ^.+@.+$ → email
N/A metadata.event_type Constante : EMAIL_TRANSACTION
N/A metadata.product_name Constante : virtru encrytion
N/A metadata.vendor_name Constante : virtru

Journal des modifications

Afficher le journal des modifications pour ce parseur

Vous avez encore besoin d'aide ? Obtenez des réponses de membres de la communauté et de professionnels Google SecOps.