Workday 사용자 활동 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Cloud Storage V2를 사용하여 Workday 사용자 활동 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다.

Workday는 사용자 활동, 인증, 보안 감사 로그를 생성하는 클라우드 기반 인적 자본 관리 (HCM) 및 금융 플랫폼입니다. 사용자 활동 로깅 REST API는 이러한 로그에 대한 프로그래매틱 액세스를 제공합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

  • Google SecOps 인스턴스
  • {storage_api}가 사용 설정된 Google Cloud 프로젝트
  • Cloud Storage 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
  • Cloud Storage 버킷의 Identity and Access Management (IAM) 정책을 관리할 수 있는 권한
  • Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
  • 보안 관리자 또는 이에 준하는 권한으로 Workday에 대한 권한 액세스
  • Workday 테넌트에서 사용자 활동 로깅이 사용 설정됨

Cloud Storage 버킷 만들기

  1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
  2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
  3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  4. 버킷 만들기를 클릭합니다.

  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    버킷 이름 지정 전역적으로 고유한 이름 (예: workday-activity-logs)을 입력합니다.
    위치 유형 필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
    위치 위치를 선택합니다 (예: us-central1).
    스토리지 클래스 Standard (자주 액세스하는 로그에 권장)
    액세스 제어 균일 (권장)
    보호 조치 선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

  6. 만들기를 클릭합니다.

Workday API 사용자 인증 정보 수집

사용자 활동 로깅 사용 설정

  1. 보안 관리자로 Workday 테넌트에 로그인합니다.
  2. Workday 검색창에서 Edit Tenant Setup - System(테넌트 설정 수정 - 시스템) 작업을 검색하여 엽니다.
  3. 보안 섹션에서 사용자 활동 로깅 사용 설정 체크박스를 선택합니다.
  4. 확인을 클릭하여 변경사항을 저장합니다.

통합 시스템 사용자 (ISU) 만들기

  1. Workday 검색창에서 통합 시스템 사용자 만들기를 검색합니다.
  2. 사용자 이름 (예: ISU_SIEM_Export)과 안전한 비밀번호를 입력합니다.
  3. 다음 로그인 시 새 비밀번호 요구 체크박스를 선택 해제합니다.
  4. 확인을 클릭합니다.
  5. 보안 그룹 만들기를 검색하고 통합 시스템 보안 그룹 (제약 없음)을 만듭니다.
  6. 이 보안 그룹에 ISU (ISU_SIEM_Export)를 추가합니다.
  7. 도메인 보기를 검색하고 사용자 활동 로깅 도메인을 찾습니다. 이 도메인의 ISU 보안 그룹에 Get 액세스 권한을 부여합니다.
  8. 보류 중인 보안 정책 변경사항 활성화를 검색하고 변경사항을 활성화합니다.

OAuth용 API 클라이언트 등록

  1. Workday 검색창에서 Register API Client for Integrations를 검색합니다.
  2. 클라이언트 이름을 입력합니다 (예: SIEM_OAuth_Client).
  3. 만료되지 않는 새로고침 토큰 옵션을 선택합니다.
  4. System (또는 사용자 활동 Logging API에 필요한 범위) 범위를 추가합니다.
  5. 확인을 클릭합니다.
  6. 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.
    • 클라이언트 ID: API 클라이언트 식별자입니다.
    • 클라이언트 보안 비밀번호: API 클라이언트 보안 비밀번호입니다.
  7. 통합의 갱신 토큰 관리를 검색합니다.
  8. ISU 계정 (ISU_SIEM_Export)을 선택합니다.
  9. API 클라이언트의 새 갱신 토큰을 생성합니다.
  10. Refresh Token을 복사하여 저장합니다.

테넌트 URL 확인

API 엔드포인트는 Workday 테넌트를 기반으로 합니다. 형식은 다음과 같습니다.

구성요소 값
토큰 엔드포인트 https://HOST/ccx/oauth2/TENANT/token
Activity Logging API https://HOST/ccx/api/privacy/v1/TENANT/activityLogging

권한 확인

ISU에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 보안 관리자로 Workday에 로그인합니다.
  2. 통합 시스템 사용자 보기를 검색하고 ISU (ISU_SIEM_Export)를 선택합니다.
  3. 사용자가 사용자 활동 로깅 도메인에 대한 Get 액세스 권한이 있는 보안 그룹의 구성원인지 확인합니다.
  4. 액세스 권한이 누락된 경우 보안 그룹을 업데이트하고 대기 중인 보안 정책 변경사항을 활성화합니다.

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트합니다.

    ```bash
# Replace with your actual credentials
CLIENT_ID="your-client-id"
CLIENT_SECRET="your-client-secret"
REFRESH_TOKEN="your-refresh-token"
HOST="your-workday-host"
TENANT="your-tenant"

# Get OAuth access token
TOKEN=$(curl -s -X POST "https://${HOST}/ccx/oauth2/${TENANT}/token" \
    -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
    -d "grant_type=refresh_token&client_id=${CLIENT_ID}&client_secret=${CLIENT_SECRET}&refresh_token=${REFRESH_TOKEN}" \
    | jq -r '.access_token')

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
    "https://${HOST}/ccx/api/privacy/v1/${TENANT}/activityLogging?from=2024-01-01T00:00:00Z&to=2024-01-01T01:00:00Z"
```

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 Cloud Storage 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에 의해 호출될 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

  1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
  2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 서비스 계정 이름: workday-activity-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Workday User Activity logs을 입력합니다.
  4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
  5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
    1. 역할 선택을 클릭합니다.
    2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
    3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
    4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
    5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
    6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
  6. 계속을 클릭합니다.
  7. 완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

  • 스토리지 객체 관리자: Cloud Storage 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
  • Cloud Run 호출자: Pub/Sub에서 함수를 호출하도록 허용
  • Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

Cloud Storage 버킷에 대한 IAM 권한 부여

다음과 같이 Cloud Storage 버킷에 대한 서비스 계정 쓰기 권한을 부여합니다.

  1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름 (예: workday-activity-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: workday-activity-collector-sa@your-project.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
  6. 저장을 클릭합니다.

Pub/Sub 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

  1. GCP 콘솔에서 Pub/Sub> 주제로 이동합니다.
  2. 주제 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주제 ID: workday-activity-trigger를 입력합니다.
    • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
  4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Workday 사용자 활동 Logging API에서 로그를 가져와 Cloud Storage에 씁니다.

  1. GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
  2. 함수 작성을 클릭합니다.

  3. 구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 입력합니다.

    설정 값
    서비스 이름 workday-activity-collector
    리전 Cloud Storage 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
    런타임 Python 3.12 이상 선택

  4. 트리거 섹션에서 트리거 추가를 클릭하고 Pub/Sub 트리거를 선택합니다.

  5. Eventarc 트리거 창에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    • 트리거 이름: 생성된 이름을 유지하거나 트리거 이름을 입력합니다.
    • 트리거 유형: Google 소스를 선택합니다.
    • 이벤트 제공자: Pub/Sub를 선택합니다.
    • 이벤트 유형: google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished를 선택합니다.
    • Cloud Pub/Sub 주제 선택: workday-activity-trigger 주제를 선택합니다.
    • 리전: 함수와 동일한 리전을 선택합니다.
    • 서비스 계정: 서비스 계정 workday-activity-collector-sa를 선택합니다.

  6. 트리거 저장을 클릭합니다.

  7. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

    1. 인증 필요를 선택합니다.
    2. Identity and Access Management (IAM)를 선택합니다.

  8. 컨테이너, 네트워킹, 보안으로 이동하여 펼칩니다.

  9. 보안 탭으로 이동합니다.

    • 서비스 계정: 서비스 계정 workday-activity-collector-sa를 선택합니다.

  10. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

    1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
    2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.
    변수 이름 예시 값 설명
    GCS_BUCKET workday-activity-logs Cloud Storage 버킷 이름
    GCS_PREFIX workday 로그 파일의 접두사
    STATE_KEY workday-state.json 로그 접두사 외부의 상태 경로
    WORKDAY_HOST your-workday-host Workday 호스트 이름
    WORKDAY_TENANT your-tenant Workday 테넌트 이름
    CLIENT_ID your-client-id OAuth 클라이언트 ID
    CLIENT_SECRET your-client-secret OAuth 클라이언트 보안 비밀번호
    REFRESH_TOKEN your-refresh-token OAuth 갱신 토큰
    MAX_RECORDS 10000 실행당 최대 레코드 수
    PAGE_SIZE 100 페이지당 레코드 수
    LOOKBACK_HOURS 24 초기 전환 확인 기간

  11. 변수 및 보안 비밀 탭에서 요청으로 이동합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

  12. 컨테이너의 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
      • CPU: 1을 선택합니다.

  13. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).

  14. 만들기를 클릭합니다.

  15. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

  16. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

  1. 함수 진입점에 main을 입력합니다.

  2. 인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

    • 첫 번째 파일 - main.py:

      import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time
import hashlib

# 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', 'workday')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'workday-state.json')
WORKDAY_HOST = os.environ.get('WORKDAY_HOST', '')
WORKDAY_TENANT = os.environ.get('WORKDAY_TENANT', '')
CLIENT_ID = os.environ.get('CLIENT_ID', '')
CLIENT_SECRET = os.environ.get('CLIENT_SECRET', '')
REFRESH_TOKEN = os.environ.get('REFRESH_TOKEN', '')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

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)

# Activity Logging entries carry no per-event identifier (taskId and
# sessionId are reused), so the content hash is the identity.
ID_FIELDS = ()

def event_keys(event):
    """Return every identity this event can be recognised by."""
    keys = {'sha256:' + hashlib.sha256(
        json.dumps(event, sort_keys=True, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
    ).hexdigest()}
    for field in ID_FIELDS:
        value = event.get(field)
        if value:
            keys.add(f'{field}:{value}')
    return keys

def get_token():
    """Get OAuth 2.0 access token using refresh token flow."""
    token_url = f"https://{WORKDAY_HOST}/ccx/oauth2/{WORKDAY_TENANT}/token"

    body = f"grant_type=refresh_token&client_id={CLIENT_ID}&client_secret={CLIENT_SECRET}&refresh_token={REFRESH_TOKEN}"

    headers = {
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept': 'application/json'
    }

    backoff = 1.0
    max_retries = 3

    for attempt in range(max_retries):
        response = http.request('POST', token_url, body=body.encode('utf-8'), headers=headers)

        if response.status == 429:
            retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
            print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
            time.sleep(retry_after)
            backoff = min(backoff * 2, 30.0)
            continue

        if response.status != 200:
            raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")

        data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        return data['access_token']

    raise RuntimeError(f"Failed to get token after {max_retries} retries due to rate limiting")

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Workday User Activity logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, WORKDAY_HOST, WORKDAY_TENANT, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, REFRESH_TOKEN]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

        # Load state
        state = load_state(bucket, STATE_KEY)
        seen_keys = load_seen(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()}")

        # Get access token
        token = get_token()

        # Fetch logs
        records, newest_event_time = fetch_logs(
            token=token,
            start_time=last_time,
            end_time=now,
            page_size=PAGE_SIZE,
            max_records=MAX_RECORDS,
        )

        # Drop the events the overlap window re-read from the previous run
        fresh = [r for r in records if not (event_keys(r) & seen_keys)]
        all_keys = set()
        for record in records:
            all_keys |= event_keys(record)

        if not fresh:
            print("No new log records found.")
            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 fresh]) + '\n'
        blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

        print(f"Wrote {len(fresh)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")

        # Remember every fetched record so the next overlap window skips it
        save_seen(bucket, STATE_KEY, all_keys)

        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(fresh)} 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}")
        raise

    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}")
        raise

def load_seen(bucket, key):
    """Load the event keys written by the previous run (sidecar object)."""
    try:
        blob = bucket.blob(key + '.seen')
        if blob.exists():
            return set(json.loads(blob.download_as_text()))
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not load seen keys: {e}")
        raise

    return set()

def save_seen(bucket, key, keys):
    """Save the event keys of this run to the sidecar object."""
    try:
        blob = bucket.blob(key + '.seen')
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(sorted(keys)),
            content_type='application/json'
        )
        print(f"Saved {len(keys)} event keys for deduplication")
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not save seen keys: {e}")
        raise

def fetch_logs(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch user activity logs from Workday Activity Logging API with pagination and rate limiting.

    Args:
        token: OAuth 2.0 access token
        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)
    """
    base_url = f"https://{WORKDAY_HOST}/ccx/api/privacy/v1/{WORKDAY_TENANT}/activityLogging"

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

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

    from_iso = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    to_iso = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')

    while True:
        page_num += 1

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

        current_limit = min(page_size, max_records - len(records))
        url = f"{base_url}?from={from_iso}&to={to_iso}&limit={current_limit}&offset={offset}"

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

            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.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('requestTime') or event.get('systemAccount', {}).get('signOnDateTime')
                    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 pagination
            total = data.get('total', 0)
            if offset + len(page_results) >= total:
                print(f"Reached end of results (offset={offset + len(page_results)}, total={total})")
                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

    • 두 번째 파일: requirements.txt:

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

  3. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

  4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

  1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
  2. 작업 만들기를 클릭합니다.

  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정 값
    이름 workday-activity-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 workday-activity-trigger 주제를 선택합니다.
    메일 본문 {} (빈 JSON 객체)

  4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도 크론 표현식 사용 사례
5분마다 */5 * * * * 대용량, 저지연
15분마다 */15 * * * * 검색량 보통
1시간마다 0 * * * * 표준 (권장)
6시간마다 0 */6 * * * 적은 볼륨, 일괄 처리
매일 0 0 * * * 이전 데이터 수집

통합 테스트

  1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다 (workday-activity-collector-hourly).
  2. 강제 실행을 클릭하여 수동으로 트리거합니다.
  3. 몇 초간 기다린 후 Cloud Run > 서비스 > workday-activity-collector > 로그로 이동합니다.

  4. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음 항목을 찾습니다.

    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://workday-activity-logs/workday/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  5. Cloud Storage 버킷 (workday-activity-logs)을 확인하여 로그가 기록되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되는 경우:

  • HTTP 401: 환경 변수에서 OAuth 사용자 인증 정보 확인
  • HTTP 403: ISU에 사용자 활동 로깅 도메인에 필요한 권한이 있는지 확인
  • HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 백오프로 자동 재시도됨
  • 액세스 토큰을 가져오지 못함: WORKDAY_HOST, WORKDAY_TENANT, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, REFRESH_TOKEN이 올바른지 확인합니다.

Workday 사용자 활동 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

  1. SIEM 설정 > 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Workday User Activity Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Workday 사용자 활동을 선택합니다.

  7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

  8. 이 이메일 주소를 복사합니다. 다음 단계에서 이를 사용합니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 Cloud Storage 버킷 URI를 입력합니다.

      gs://workday-activity-logs/workday/
      • 다음과 같이 바꿉니다.
        • workday-activity-logs: Cloud Storage 버킷 이름
        • workday: 로그가 저장되는 선택적 접두사 또는 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).

    • 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.

      • 파일 삭제 안함: 소스에서 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
      • 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 가져오기가 완료되면 소스에서 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.

    • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다 (기본값은 180일).

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

  11. 다음을 클릭합니다.

  12. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 Cloud Storage 버킷에 대한 두 가지 역할이 필요합니다. 로그 객체를 읽기 위한 스토리지 객체 뷰어와 버킷 메타데이터를 읽기 위한 버킷 수준 역할입니다.

  1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름 (workday-activity-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
    • 역할 할당: 다음 두 가지를 모두 선택합니다.
      • 스토리지 객체 뷰어: 로그 객체를 읽습니다.
      • 스토리지 기존 버킷 리더: 버킷 메타데이터를 읽습니다. 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제 삭제 옵션을 선택한 경우 삭제 권한도 부여하는 스토리지 기존 버킷 작성자를 대신 선택합니다.

  6. 저장을 클릭합니다.

UDM 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 로직
Account_Locked__Disabled_or_Expired_label additional.fields 병합됨
Authentication_Type_label additional.fields 병합됨
Created_Moment_label additional.fields 병합됨
Current_OMS_Version_label additional.fields 병합됨
Device_is_Trusted_label additional.fields 병합됨
Elapsed_Time__Minutes_label additional.fields 병합됨
Failed_Sign_On_label additional.fields 병합됨
Hire_Date_for_Signon_Worker_label additional.fields 병합됨
Job_Family_for_Signon_Worker_label additional.fields 병합됨
Operating_System_label additional.fields 병합됨
Pay_Rate_type_label additional.fields 병합됨
Request_Originator_label additional.fields 병합됨
SAML_Identity_Provider_label additional.fields 병합됨
Sign-on_Time_label additional.fields 병합됨
Signoff_Time_label additional.fields 병합됨
Signon_Day_of_the_Week_label additional.fields 병합됨
Signon_Hour_of_Day_label additional.fields 병합됨
Tenant_Access_Read_Only_label additional.fields 병합됨
UI_Client_Type_label additional.fields 병합됨
Worker_Active_for_Signon_Worker_label additional.fields 병합됨
Worker_Type_for_Signon_Worker_label additional.fields 병합됨
awaiting_details_label additional.fields 병합됨
data_label additional.fields 병합됨
evp_nme_label additional.fields 병합됨
evpminus_label additional.fields 병합됨
signon_ip_address_label additional.fields 병합됨
@requestTime metadata.event_timestamp ISO8601로 파싱됨
Sign-on_Time metadata.event_timestamp yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZZ로 파싱됨
event_type metadata.event_type 직접 매핑됨
status_code metadata.product_event_type 직접 매핑됨
tenant metadata.product_event_type 직접 매핑됨
taskId metadata.product_log_id 직접 매핑됨
User_Agent network.http.parsed_user_agent 이름이 변경됨/매핑됨
Browser_Type network.http.user_agent 직접 매핑됨
User_Agent network.http.user_agent 직접 매핑됨
userAgent network.http.user_agent 직접 매핑됨
Session_ID network.session_id 직접 매핑됨
sessionId network.session_id 직접 매핑됨
Client_TLS_Version network.tls.version 이름이 변경됨/매핑됨
Worker principal.asset.hostname 직접 매핑됨
ip principal.asset.ip 병합됨
ipaddress principal.asset.ip 병합됨
Worker principal.hostname 직접 매핑됨
manager_name principal.hostname 직접 매핑됨
ip principal.ip 병합됨
ipaddress principal.ip 병합됨
Signon_Worker_label principal.user.attribute.labels 병합됨
Supervisory_Organization_of_Signon_Worker_label principal.user.attribute.labels 병합됨
System_Account_label principal.user.attribute.labels 병합됨
Workday_Account_Sign_On_label principal.user.attribute.labels 병합됨
user_credentials_label principal.user.attribute.labels 병합됨
User_Name principal.user.email_addresses 병합됨
Role principal.user.user_display_name 직접 매핑됨
manager_id principal.user.userid 직접 매핑됨
Active_Session_label security_result.detection_fields 병합됨
Authentication_Failure_Message_label security_result.detection_fields 병합됨
Forgotten_Password_Reset_Request_label security_result.detection_fields 병합됨
Invalid_Credentials_label security_result.detection_fields 병합됨
Is_Device_Managed_label security_result.detection_fields 병합됨
MFA_Exempt_label security_result.detection_fields 병합됨
Password_Changed_label security_result.detection_fields 병합됨
Position_label security_result.detection_fields 병합됨
taskDisplayName security_result.summary 직접 매핑됨
hostname target.hostname 직접 매핑됨
CITY_NME target.location.city 직접 매핑됨
Location target.location.city 직접 매핑됨
COUNTRY_NME target.location.country_or_region 직접 매핑됨
Location_Country_for_Signon_Worker target.location.country_or_region 직접 매핑됨
Location_State target.location.state 직접 매핑됨
STATE_NME target.location.state 직접 매핑됨
Exempt_labels target.resource.attribute.labels 병합됨
browser_type_label target.resource.attribute.labels 병합됨
class_of_instance_label target.resource.attribute.labels 병합됨
device target.resource.resource_subtype 직접 매핑됨
device1 target.resource.resource_subtype 직접 매핑됨
device target.resource.type 매핑됨: (?i)(Desktop/Laptop/Mobile/Phone) → DEVICE
device1 target.resource.type 매핑됨: (?i)(Desktop/Laptop/Mobile/Phone) → DEVICE
BUSINESSGROUP_NME target.user.department 병합됨
email_name target.user.email_addresses 병합됨
EMPLOYEE_ID target.user.employee_id 직접 매핑됨
Employee_ID target.user.employee_id 직접 매핑됨
FIRST_NME target.user.first_name 직접 매핑됨
EMPLOYEE_TYPE target.user.group_identifiers 병합됨
LAST_NME target.user.last_name 직접 매핑됨
JOBTITLE_NME target.user.title 직접 매핑됨
title target.user.title 직접 매핑됨
target.id target.user.userid 직접 매핑됨
해당 사항 없음 metadata.product_name 상수: WORKDAY_USER_ACTIVITY
해당 사항 없음 metadata.vendor_name 상수: WORKDAY_USER_ACTIVITY
해당 사항 없음 target.resource.type 상수: DEVICE

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