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Virtru Email Encryption 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 V2 を使用して Virtru Email Encryption ログを Google Security Operations に取り込む方法について説明します。

Virtru Email Encryption は、エンタープライズコミュニケーション向けのアクセス制御、データ損失防止、監査ロギングを備えたエンドツーエンドのメール暗号化プラットフォームです。Cloud Run functions は、スケジュールに従って Virtru Audit API をポーリングし、ログを NDJSON 形式で GCS バケットに書き込みます。Google SecOps は、GCS V2 フィードを介してログを取り込みます。

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
管理者権限を持つ Virtru ダッシュボードへの特権アクセス

Google Cloud Storage バケットを作成する

Google Cloud コンソールに移動します。
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（`virtru-email-encryption-logs` など）を入力します。
ロケーションタイプ	ニーズに応じて選択します（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	場所を選択します（例: `us-central1`）。
ストレージクラス	Standard（アクセス頻度の高いログにおすすめ）
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。

Virtru Email Encryption API 認証情報を収集する

API トークンを生成する

管理者として Virtru ダッシュボードにログインします。
[設定] > [API キー] に移動します。
[API キーを生成] をクリックします。
キーのラベルを入力します（例: Google Security Operations Integration）。
次の詳細をコピーして安全な場所に保存します。
- API トークン: 認証用の API ベアラートークン。
[作成] をクリックします。

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:

Virtru ダッシュボードにログインします。
[設定] > [API キー] に移動します。
[API キー] セクションが表示され、キーを生成できる場合は、必要な管理者権限があります。
このオプションが表示されない場合は、Virtru 管理者に連絡して管理者権限を付与してもらってください。

テスト API へのアクセス

統合に進む前に、認証情報をテストします。

# Replace with your actual 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"

Cloud Run functions のサービスアカウントを作成する

Cloud Run functions には、GCS バケットへの書き込み権限があり、Pub/Sub によって呼び出される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 コンソールで、[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。
次の構成情報を指定します。
- サービスアカウント名: 「virtru-logs-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 Virtru Email Encryption 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、次の操作に必要です。

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します。
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（virtru-email-encryption-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。
次の構成情報を指定します。
- 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: virtru-logs-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com）を入力します。
- ロールを割り当てる: [ストレージ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 関数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。
次の構成情報を指定します。
- トピック ID: 「virtru-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、Virtru Audit 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	`virtru-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、トピック virtru-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 virtru-logs-collector-sa を選択します。

[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	説明
`GCS_BUCKET`	`virtru-email-encryption-logs`	GCS バケット名
`GCS_PREFIX`	`virtru`	ログファイルの接頭辞
`STATE_KEY`	`virtru/state.json`	状態ファイルのパス
`VIRTRU_API_TOKEN`	`your-api-token`	Virtru API 署名なしトークン
`MAX_RECORDS`	`10000`	実行あたりの最大レコード数
`PAGE_SIZE`	`500`	1 ページあたりのレコード数
`LOOKBACK_HOURS`	`24`	初期ルックバック期間

[変数とシークレット] タブで [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。
[コンテナ] の [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。
- [完了] をクリックします。
[実行環境] まで下にスクロールします。
- [デフォルト]（推奨）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、想定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 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

2 つ目のファイル: requirements.txt:

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

[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: Pub/Sub トリガー構成では、必要なサブスクリプションと権限が自動的に作成されます。

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	`virtru-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、毎正時）
タイムゾーン	タイムゾーンを選択（UTC を推奨）
ターゲットタイプ	Pub/Sub
トピック	トピック「`virtru-logs-trigger`」を選択します
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 分おき	`/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 * * *`	過去のデータの収集

統合をテストする

Cloud Scheduler コンソールで、ジョブ（virtru-logs-collector-hourly）を見つけます。
[強制実行] をクリックして、手動でトリガーします。
数秒待ってから、[Cloud Run] > [サービス] > [virtru-logs-collector] > [ログ] に移動します。

関数が正常に実行されたことを確認します。以下のものを探します。

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

GCS バケット（virtru-email-encryption-logs）を調べて、ログが書き込ま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: 環境変数で API トークンを確認する
HTTP 403: Virtru ダッシュボードでアカウントに管理者権限があることを確認します
HTTP 429: レート制限 - 関数は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: 必要な変数がすべて設定されていることを確認します。

Virtru Email Encryption 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: Virtru Email Encryption 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 [Virtru Email Encryption] 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の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ます。次のステップでこれを使用します。

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。
[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://virtru-email-encryption-logs/virtru/
```
  - 次のように置き換えます。
    - virtru-email-encryption-logs: GCS バケット名。
    - virtru/: 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（/）を含めてください。
- 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: 過去の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）。
- 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。

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のロールが必要です。

[Cloud Storage] > [バケット] に移動します。
バケット名（virtru-email-encryption-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。
次の構成情報を指定します。
- 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: [Storage 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。

UDM マッピングテーブル

ログフィールド	UDM マッピング	ロジック
`audit_RecordId`	`additional.fields`	統合済み
`audit_RecordType`	`additional.fields`	統合済み
`objid_label`	`additional.fields`	統合済み
`objtype_label`	`additional.fields`	統合済み
`orgId_label`	`additional.fields`	統合済み
`platform_label`	`additional.fields`	統合済み
`attributelabel.value`	`metadata.description`	直接マッピングされます。
`desc`	`metadata.description`	直接マッピングされます。
`timestamp`	`metadata.event_timestamp`	`ISO8601` として解析済み
`has_principal`	`metadata.event_type`	マッピング: `true` → `STATUS_UPDATE`
`has_user`	`metadata.event_type`	マッピング: `true` → `USER_UNCATEGORIZED`
`eventMetaData.auditDataType`	`metadata.product_event_type`	直接マッピングされます。
`id`	`metadata.product_log_id`	直接マッピングされます。
`object.name`	`network.email.subject`	統合済み
`email`	`network.email.to`	マッピング: `^.+@.+$` → `email`
`clientInfo.userAgent`	`network.http.parsed_user_agent`	名前変更済み/マッピング済み
`clientInfo.userAgent`	`network.http.user_agent`	直接マッピングされます。
`prin_host`	`principal.asset.hostname`	直接マッピングされます。
`clientInfo.requestIp`	`principal.asset.ip`	統合済み
`prin_ip`	`principal.asset.ip`	統合済み
`actorattributes.value`	`principal.group.email_addresses`	統合済み
`prin_host`	`principal.hostname`	直接マッピングされます。
`clientInfo.requestIp`	`principal.ip`	統合済み
`prin_ip`	`principal.ip`	統合済み
`pid`	`principal.process.pid`	直接マッピングされます。
`actor_attri_label`	`principal.resource.attribute.labels`	統合済み
`actor.id`	`principal.user.email_addresses`	統合済み
`object.name`	`principal.user.email_addresses`	統合済み
`actor.id`	`principal.user.user_display_name`	直接マッピングされます。
`action_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`action_result_label`	`security_result.detection_fields`	統合済み
`attributelabel.value`	`src.user.user_display_name`	直接マッピングされます。
`object.name`	`target.file.full_path`	直接マッピングされます。
`attributelabel.value`	`target.group.email_addresses`	統合済み
`attrikey`	`target.group.email_addresses`	マッピング: `virtru:data:org:1e148cd2-139d-4d27-9891-98f7275550a2:group` → `attributelabel.value`
`attri_label`	`target.resource.attribute.labels`	統合済み
`email`	`target.user.email_addresses`	マッピング: `^.+@.+$` → `email`
なし	`metadata.event_type`	定数: `EMAIL_TRANSACTION`
なし	`metadata.product_name`	定数: `virtru encrytion`
なし	`metadata.vendor_name`	定数: `virtru`

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