Raccogliere i log di Virtru Email Encryption

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Questo documento spiega come importare i log di Virtru Email Encryption in Google Security Operations utilizzando Google Cloud Storage V2.

Virtru Email Encryption è una piattaforma di crittografia delle email end-to-end con controllo dell'accesso, prevenzione della perdita di dati e audit logging per le comunicazioni aziendali. Una funzione Cloud Run esegue il polling dell'API Virtru Audit in base a una pianificazione, scrive i log in un bucket GCS in formato NDJSON e Google SecOps li importa tramite un feed GCS V2.

Prima di iniziare

Assicurati di soddisfare i seguenti prerequisiti:

  • Un'istanza Google SecOps
  • Un progetto GCP con l'API Cloud Storage abilitata
  • Autorizzazioni per creare e gestire bucket GCS
  • Autorizzazioni per gestire le policy IAM nei bucket GCS
  • Autorizzazioni per creare servizi Cloud Run, argomenti Pub/Sub e job Cloud Scheduler
  • Accesso privilegiato alla dashboard Virtru con autorizzazioni di amministratore

Crea un bucket Google Cloud Storage

  1. Vai alla console Google Cloud.
  2. Seleziona il tuo progetto o creane uno nuovo.
  3. Nel menu di navigazione, vai a Cloud Storage > Bucket.
  4. Fai clic su Crea bucket.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Assegna un nome al bucket Inserisci un nome univoco globale (ad esempio virtru-email-encryption-logs).
    Tipo di località Scegli in base alle tue esigenze (regione singola, a due regioni, multiregionale)
    Località Seleziona la posizione (ad esempio, us-central1).
    Classe di archiviazione Standard (consigliato per i log a cui si accede di frequente)
    Controllo degli accessi Uniforme (consigliato)
    Strumenti di protezione (Facoltativo) Abilita il controllo delle versioni degli oggetti o la policy di conservazione
  6. Fai clic su Crea.

Raccogliere le credenziali API di Virtru Email Encryption

Genera token API

  1. Accedi alla dashboard Virtru come amministratore.
  2. Vai a Impostazioni > Chiavi API.
  3. Fai clic su Genera chiave API.
  4. Inserisci un'etichetta per la chiave (ad esempio, Google Security Operations Integration).
  5. Copia e salva i seguenti dettagli in una posizione sicura:
    • Token API: il token di autenticazione dell'API.
  6. Fai clic su Crea.

Verifica le autorizzazioni

Per verificare che l'account disponga delle autorizzazioni richieste:

  1. Accedi alla dashboard di Virtru.
  2. Vai a Impostazioni > Chiavi API.
  3. Se riesci a visualizzare la sezione Chiavi API e a generare chiavi, disponi delle autorizzazioni di amministratore richieste.
  4. Se non riesci a visualizzare questa opzione, contatta l'amministratore di Virtru per concedere l'accesso amministrativo.

Testare l'accesso API

  • Testa le tue credenziali prima di procedere con l'integrazione:

    # 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"
    

Crea un account di servizio per la funzione Cloud Run

La funzione Cloud Run richiede un account di servizio con autorizzazioni di scrittura nel bucket GCS e di invocazione da parte di Pub/Sub.

Crea service account

  1. Nella console Google Cloud, vai a IAM e amministrazione > Service account.
  2. Fai clic su Crea account di servizio.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Nome service account: inserisci virtru-logs-collector-sa.
    • Descrizione del service account: inserisci Service account for Cloud Run function to collect Virtru Email Encryption logs.
  4. Fai clic su Crea e continua.
  5. Nella sezione Concedi a questo account di servizio l'accesso al progetto, aggiungi i seguenti ruoli:
    1. Fai clic su Seleziona un ruolo.
    2. Cerca e seleziona Storage Object Admin.
    3. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    4. Cerca e seleziona Cloud Run Invoker.
    5. Fai clic su + Aggiungi un altro ruolo.
    6. Cerca e seleziona Cloud Functions Invoker.
  6. Fai clic su Continua.
  7. Fai clic su Fine.

Questi ruoli sono necessari per:

  • Storage Object Admin: scrive i log nel bucket GCS e gestisce i file di stato
  • Cloud Run Invoker: consente a Pub/Sub di richiamare la funzione
  • Cloud Functions Invoker: consente la chiamata di funzioni

Concedi autorizzazioni IAM sul bucket GCS

Concedi al account di servizio le autorizzazioni di scrittura sul bucket GCS:

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket (ad esempio virtru-email-encryption-logs).
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: inserisci l'email del account di servizio (ad esempio, virtru-logs-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com).
    • Assegna i ruoli: seleziona Storage Object Admin.
  6. Fai clic su Salva.

Crea argomento Pub/Sub

Crea un argomento Pub/Sub a cui Cloud Scheduler pubblicherà e a cui la funzione Cloud Run si iscriverà.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Pub/Sub > Argomenti.
  2. Fai clic su Crea argomento.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • ID argomento: inserisci virtru-logs-trigger.
    • Lascia invariate le altre impostazioni predefinite.
  4. Fai clic su Crea.

Crea una funzione Cloud Run per raccogliere i log

La funzione Cloud Run verrà attivata dai messaggi Pub/Sub di Cloud Scheduler per recuperare i log dall'API Virtru Audit e scriverli in GCS.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Cloud Run.
  2. Fai clic su Crea servizio.
  3. Seleziona Funzione (utilizza un editor in linea per creare una funzione).
  4. Nella sezione Configura, fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome servizio virtru-logs-collector
    Regione Seleziona la regione corrispondente al tuo bucket GCS (ad esempio, us-central1)
    Tempo di esecuzione Seleziona Python 3.12 o versioni successive.
  5. Nella sezione Trigger (facoltativo):

    1. Fai clic su + Aggiungi trigger.
    2. Seleziona Cloud Pub/Sub.
    3. In Seleziona un argomento Cloud Pub/Sub, scegli l'argomento virtru-logs-trigger.
    4. Fai clic su Salva.
  6. Nella sezione Autenticazione:

    1. Seleziona Richiedi autenticazione.
    2. Controlla Identity and Access Management (IAM).
  7. Scorri verso il basso ed espandi Container, networking, sicurezza.

  8. Vai alla scheda Sicurezza:

    • Service account: seleziona il account di servizio virtru-logs-collector-sa.
  9. Vai alla scheda Container:

    1. Fai clic su Variabili e secret.
    2. Fai clic su + Aggiungi variabile per ogni variabile di ambiente:
    Nome variabile Valore di esempio Descrizione
    GCS_BUCKET virtru-email-encryption-logs Nome bucket GCS
    GCS_PREFIX virtru Prefisso per i file di log
    STATE_KEY virtru/state.json Percorso file di stato
    VIRTRU_API_TOKEN your-api-token Token di connessione API Virtru
    MAX_RECORDS 10000 Numero massimo di record per esecuzione
    PAGE_SIZE 500 Record per pagina
    LOOKBACK_HOURS 24 Periodo di riferimento iniziale
  10. Scorri verso il basso nella scheda Variabili e secret fino a Richieste:

    • Timeout richiesta: inserisci 600 secondi (10 minuti).
  11. Vai alla scheda Impostazioni in Container:

    • Nella sezione Risorse:
      • Memoria: seleziona 512 MiB o un valore superiore.
      • CPU: seleziona 1.
    • Fai clic su Fine.
  12. Scorri verso il basso fino ad Ambiente di esecuzione:

    • Seleziona Predefinita (opzione consigliata).
  13. Nella sezione Scalabilità della revisione:

    • Numero minimo di istanze: inserisci 0.
    • Numero massimo di istanze: inserisci 100 (o modifica in base al carico previsto).
  14. Fai clic su Crea.

  15. Attendi la creazione del servizio (1-2 minuti).

  16. Dopo aver creato il servizio, si aprirà automaticamente l'editor di codice incorporato.

Aggiungi codice per la funzione

  1. Inserisci main in Entry point della funzione.
  2. Nell'editor di codice incorporato, crea due file:

    • Primo file: 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
    
    • Secondo file: requirements.txt::
    functions-framework==3.*
    google-cloud-storage==2.*
    urllib3>=2.0.0
    
  3. Fai clic su Esegui il deployment per salvare la funzione ed eseguirne il deployment.

  4. Attendi il completamento del deployment (2-3 minuti).

Crea job Cloud Scheduler

Cloud Scheduler pubblicherà messaggi nell'argomento Pub/Sub a intervalli regolari, attivando la funzione Cloud Run.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Cloud Scheduler.
  2. Fai clic su Crea job.
  3. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:

    Impostazione Valore
    Nome virtru-logs-collector-hourly
    Regione Seleziona la stessa regione della funzione Cloud Run
    Frequenza 0 * * * * (ogni ora, allo scoccare dell'ora)
    Fuso orario Seleziona il fuso orario (UTC consigliato)
    Tipo di target Pub/Sub
    Argomento Seleziona l'argomento virtru-logs-trigger
    Corpo del messaggio {} (oggetto JSON vuoto)
  4. Fai clic su Crea.

Opzioni di frequenza di pianificazione

Scegli la frequenza in base al volume dei log e ai requisiti di latenza:

Frequenza Espressione cron Caso d'uso
Ogni 5 minuti */5 * * * * Volume elevato, bassa latenza
Ogni 15 minuti */15 * * * * Volume medio
Ogni ora 0 * * * * Standard (consigliato)
Ogni 6 ore 0 */6 * * * Volume basso, elaborazione batch
Ogni giorno 0 0 * * * Raccolta dei dati storici

Testare l'integrazione

  1. Nella console Cloud Scheduler, trova il tuo job (virtru-logs-collector-hourly).
  2. Fai clic su Forza esecuzione per attivarlo manualmente.
  3. Attendi qualche secondo e vai a Cloud Run > Servizi > virtru-logs-collector > Log.
  4. Verifica che la funzione sia stata eseguita correttamente. Cerca:

    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. Controlla il bucket GCS (virtru-email-encryption-logs) per verificare che i log siano stati scritti.

Se nei log vengono visualizzati errori:

  • HTTP 401: controlla il token API nelle variabili di ambiente
  • HTTP 403: verifica che l'account disponga delle autorizzazioni di amministratore nel dashboard Virtru
  • HTTP 429: limitazione della frequenza: la funzione verrà ritentata automaticamente con backoff
  • Variabili di ambiente mancanti: controlla che tutte le variabili richieste siano impostate

Configura un feed in Google SecOps per importare i log di Virtru Email Encryption

  1. Vai a Impostazioni SIEM > Feed.
  2. Fai clic su Aggiungi nuovo feed.
  3. Fai clic su Configura un singolo feed.
  4. Nel campo Nome feed, inserisci un nome per il feed (ad esempio, Virtru Email Encryption Logs).
  5. Seleziona Google Cloud Storage V2 come Tipo di origine.
  6. Seleziona Virtru Email Encryption come Tipo di log.
  7. Fai clic su Ottieni service account. Verrà visualizzato un indirizzo email del account di servizio univoco, ad esempio:

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  8. Copia l'indirizzo email. Lo utilizzerai nel prossimo passaggio.

  9. Fai clic su Avanti.

  10. Specifica i valori per i seguenti parametri di input:

    • URL del bucket di archiviazione: inserisci l'URI del bucket GCS con il percorso del prefisso:

      gs://virtru-email-encryption-logs/virtru/
      
      • Sostituisci:
        • virtru-email-encryption-logs: il nome del bucket GCS.
        • virtru/: il percorso del prefisso/della cartella in cui sono archiviati i log.
    • Opzione di eliminazione dell'origine: seleziona l'opzione di eliminazione in base alle tue preferenze:

      • Mai: non elimina mai i file dopo i trasferimenti (opzione consigliata per i test).
      • Elimina file trasferiti: elimina i file dopo il trasferimento riuscito.
      • Elimina file trasferiti e directory vuote: elimina i file e le directory vuote dopo il trasferimento riuscito.

    • Età massima file: includi i file modificati nell'ultimo numero di giorni (il valore predefinito è 180 giorni).

    • Spazio dei nomi dell'asset: lo spazio dei nomi dell'asset.

    • Etichette di importazione: l'etichetta da applicare agli eventi di questo feed.

  11. Fai clic su Avanti.

  12. Controlla la nuova configurazione del feed nella schermata Finalizza e poi fai clic su Invia.

Concedi le autorizzazioni IAM al account di servizio Google SecOps

Il account di servizio Google SecOps deve avere il ruolo Visualizzatore oggetti Storage nel tuo bucket GCS.

  1. Vai a Cloud Storage > Bucket.
  2. Fai clic sul nome del bucket (virtru-email-encryption-logs).
  3. Vai alla scheda Autorizzazioni.
  4. Fai clic su Concedi l'accesso.
  5. Fornisci i seguenti dettagli di configurazione:
    • Aggiungi entità: incolla l'email del account di servizio Google SecOps.
    • Assegna ruoli: seleziona Visualizzatore oggetti Storage.
  6. Fai clic su Salva.

Tabella di mappatura UDM

Campo log mappatura UDM Logica
audit_RecordId additional.fields Unita
audit_RecordType additional.fields Unita
objid_label additional.fields Unita
objtype_label additional.fields Unita
orgId_label additional.fields Unita
platform_label additional.fields Unita
attributelabel.value metadata.description Mappato direttamente
desc metadata.description Mappato direttamente
timestamp metadata.event_timestamp Analizzato come ISO8601
has_principal metadata.event_type Mappato: true → STATUS_UPDATE
has_user metadata.event_type Mappato: true → USER_UNCATEGORIZED
eventMetaData.auditDataType metadata.product_event_type Mappato direttamente
id metadata.product_log_id Mappato direttamente
object.name network.email.subject Unita
email network.email.to Mappato: ^.+@.+$ → email
clientInfo.userAgent network.http.parsed_user_agent Rinominate/mappate
clientInfo.userAgent network.http.user_agent Mappato direttamente
prin_host principal.asset.hostname Mappato direttamente
clientInfo.requestIp principal.asset.ip Unita
prin_ip principal.asset.ip Unita
actorattributes.value principal.group.email_addresses Unita
prin_host principal.hostname Mappato direttamente
clientInfo.requestIp principal.ip Unita
prin_ip principal.ip Unita
pid principal.process.pid Mappato direttamente
actor_attri_label principal.resource.attribute.labels Unita
actor.id principal.user.email_addresses Unita
object.name principal.user.email_addresses Unita
actor.id principal.user.user_display_name Mappato direttamente
action_label security_result.detection_fields Unita
action_result_label security_result.detection_fields Unita
attributelabel.value src.user.user_display_name Mappato direttamente
object.name target.file.full_path Mappato direttamente
attributelabel.value target.group.email_addresses Unita
attrikey target.group.email_addresses Mappato: virtru:data:org:1e148cd2-139d-4d27-9891-98f7275550a2:group → attributelabel.value
attri_label target.resource.attribute.labels Unita
email target.user.email_addresses Mappato: ^.+@.+$ → email
N/D metadata.event_type Costante: EMAIL_TRANSACTION
N/D metadata.product_name Costante: virtru encrytion
N/D metadata.vendor_name Costante: virtru

Log delle modifiche

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