ZeroFox 플랫폼 로그 수집
이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 ZeroFox Platform 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다. ZeroFox 플랫폼은 소셜 미디어, 모바일 앱, 클라우드, 이메일, 기타 디지털 채널에서 위협을 모니터링하고 분석하여 디지털 위험 보호를 제공합니다.
시작하기 전에
다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.
- Google SecOps 인스턴스
- Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
- GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
- GCS 버킷의 IAM 정책을 관리할 수 있는 권한
- Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
- ZeroFox Platform 테넌트에 대한 액세스 권한
Google Cloud Storage 버킷 만들기
- Google Cloud Console로 이동합니다.
- 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
- 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
- 버킷 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
설정 값 버킷 이름 지정 전역적으로 고유한 이름 (예: zerofox-platform-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 도구 선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정 만들기를 클릭합니다.
ZeroFox Platform 사용자 인증 정보 수집
ZeroFox 개인 액세스 토큰 가져오기
- https://cloud.zerofox.com에서 ZeroFox Platform에 로그인합니다.
- 설정 > 데이터 연결 > API 데이터 피드로 이동합니다.
- 직접 URL (로그인 후): https://cloud.zerofox.com/data_connectors/api
- 참고: 이 메뉴 항목이 표시되지 않으면 ZeroFox 관리자에게 문의하여 액세스 권한을 요청하세요. 테넌트 UI 버전에 따라 메뉴에 데이터 커넥터> API 데이터 피드라고 표시될 수도 있습니다.
- Generate Token(토큰 생성) 또는 Create Personal Access Token(개인 액세스 토큰 생성)을 클릭합니다.
- 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 이름: 설명이 포함된 이름을 입력합니다 (예:
Google SecOps GCS Ingestion). - 만료: 조직의 보안 정책에 따라 순환 기간을 선택합니다.
- 권한/피드: 다음 항목에 대한 읽기 권한을 선택합니다.
- 알림
- CTI 피드
- 내보낼 기타 데이터 유형
- 이름: 설명이 포함된 이름을 입력합니다 (예:
- 생성을 클릭합니다.
- 생성된 개인 액세스 토큰을 복사하여 안전한 위치에 저장합니다 (다시 볼 수 없음).
ZEROFOX_BASE_URL을 저장합니다.
https://api.zerofox.com(대부분의 테넌트의 기본값)
권한 확인
계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.
- ZeroFox Platform에 로그인합니다.
- 설정 (⚙️) > 데이터 연결 > API 데이터 피드로 이동합니다.
- API 데이터 피드 섹션이 표시되고 토큰을 생성할 수 있다면 필요한 권한이 있는 것입니다.
- 이 옵션이 표시되지 않으면 관리자에게 문의하여 API 액세스 권한을 부여받으세요.
API 액세스 테스트
통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.
# Replace with your actual credentials ZEROFOX_API_TOKEN="your-personal-access-token" ZEROFOX_BASE_URL="https://api.zerofox.com" # Test API access (example endpoint - adjust based on your data type) curl -v -H "Authorization: Bearer $ZEROFOX_API_TOKEN" \ -H "Accept: application/json" \ "$ZEROFOX_BASE_URL/v1/alerts?limit=1"
Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기
Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에서 호출할 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.
서비스 계정 만들기
- GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
- 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
- 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 서비스 계정 이름:
zerofox-logs-collector-sa을 입력합니다. - 서비스 계정 설명:
Service account for Cloud Run function to collect ZeroFox Platform logs을 입력합니다.
- 서비스 계정 이름:
- 만들고 계속하기를 클릭합니다.
- 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
- 역할 선택을 클릭합니다.
- 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
- + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
- Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
- + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
- Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
- 계속을 클릭합니다.
- 완료를 클릭합니다.
이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.
- 스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
- Cloud Run 호출자: Pub/Sub가 함수를 호출하도록 허용
- Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용
GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여
서비스 계정 (zerofox-logs-collector-sa)에 GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 부여합니다.
- Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
- 버킷 이름 (예:
zerofox-platform-logs)을 클릭합니다. - 권한 탭으로 이동합니다.
- 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
- 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예:
zerofox-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다. - 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예:
- 저장을 클릭합니다.
게시/구독 주제 만들기
Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.
- GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
- 주제 만들기를 클릭합니다.
- 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주제 ID:
zerofox-logs-trigger를 입력합니다. - 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
- 주제 ID:
- 만들기를 클릭합니다.
로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기
Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 ZeroFox Platform API에서 로그를 가져오고 이를 GCS에 씁니다.
- GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
- 서비스 만들기를 클릭합니다.
- 함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).
구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
설정 값 서비스 이름 zerofox-logs-collector리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).런타임 Python 3.12 이상 선택 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.
- + 트리거 추가를 클릭합니다.
- Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
- Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 Pub/Sub 주제 (
zerofox-logs-trigger)를 선택합니다. - 저장을 클릭합니다.
인증 섹션에서 다음을 구성합니다.
- 인증 필요를 선택합니다.
- ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.
보안 탭으로 이동합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 (
zerofox-logs-collector-sa)을 선택합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 (
컨테이너 탭으로 이동합니다.
- 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
- 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.
변수 이름 예시 값 설명 GCS_BUCKETzerofox-platform-logsGCS 버킷 이름 GCS_PREFIXzerofox/platform로그 파일의 접두사 STATE_KEYzerofox/platform/state.json상태 파일 경로 ZEROFOX_BASE_URLhttps://api.zerofox.comAPI 기본 URL ZEROFOX_API_TOKENyour-zerofox-personal-access-token개인 액세스 토큰 LOOKBACK_HOURS24초기 전환 확인 기간 PAGE_SIZE200페이지당 레코드 수 MAX_PAGES20실행당 최대 페이지 수 HTTP_TIMEOUT60HTTP 요청 제한 시간(초) HTTP_RETRIES3HTTP 재시도 횟수 URL_TEMPLATE(선택사항) {SINCE},{PAGE_TOKEN},{PAGE_SIZE}가 포함된 맞춤 URL 템플릿변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간:
600초 (10분)를 입력합니다.
- 요청 제한 시간:
설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
- CPU: 1을 선택합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 최소 인스턴스 수:
0를 입력합니다. - 최대 인스턴스 수:
100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).
- 최소 인스턴스 수:
만들기를 클릭합니다.
서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).
서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.
함수 코드 추가
- 함수 진입점에 main을 입력합니다.
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 urllib.parse # 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', 'zerofox/platform') STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'zerofox/platform/state.json') ZEROFOX_BASE_URL = os.environ.get('ZEROFOX_BASE_URL', 'https://api.zerofox.com') ZEROFOX_API_TOKEN = os.environ.get('ZEROFOX_API_TOKEN') LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24')) PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '200')) 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')) URL_TEMPLATE = os.environ.get('URL_TEMPLATE', '') 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 ZeroFox Platform logs and write to GCS. Args: cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message """ if not all([GCS_BUCKET, ZEROFOX_BASE_URL, ZEROFOX_API_TOKEN]): 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_since"): try: last_time = parse_datetime(state["last_since"]) # 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_since: {e}") if last_time is None: last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS) since_iso = last_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ') print(f"Fetching logs since {since_iso}") # Fetch logs records, newest_since = fetch_logs( api_base=ZEROFOX_BASE_URL, api_token=ZEROFOX_API_TOKEN, since=since_iso, page_size=PAGE_SIZE, max_pages=MAX_PAGES, ) if not records: print("No new log records found.") save_state(bucket, STATE_KEY, since_iso) 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 timestamp if newest_since: save_state(bucket, STATE_KEY, newest_since) else: save_state(bucket, STATE_KEY, since_iso) 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_since: str): """Save the last since timestamp to GCS state file.""" try: state = {'last_since': last_since} blob = bucket.blob(key) blob.upload_from_string( json.dumps(state, indent=2), content_type='application/json' ) print(f"Saved state: last_since={last_since}") except Exception as e: print(f"Warning: Could not save state: {e}") def fetch_logs(api_base: str, api_token: str, since: str, page_size: int, max_pages: int): """ Fetch logs from ZeroFox Platform API with pagination and rate limiting. Args: api_base: API base URL api_token: Personal access token since: ISO timestamp for filtering logs page_size: Number of records per page max_pages: Maximum pages to fetch Returns: Tuple of (records list, newest_since ISO string) """ # Use URL_TEMPLATE if provided, otherwise construct default alerts endpoint if URL_TEMPLATE: base_url = URL_TEMPLATE.replace("{SINCE}", urllib.parse.quote(since)) else: base_url = f"{api_base}/v1/alerts?since={urllib.parse.quote(since)}" headers = { 'Authorization': f'Bearer {api_token}', 'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json', 'User-Agent': 'GoogleSecOps-ZeroFoxCollector/1.0' } records = [] newest_since = since page_num = 0 page_token = "" backoff = 1.0 while page_num < max_pages: page_num += 1 # Construct URL with pagination if URL_TEMPLATE: url = (base_url .replace("{PAGE_TOKEN}", urllib.parse.quote(page_token)) .replace("{PAGE_SIZE}", str(page_size))) else: url = f"{base_url}&limit={page_size}" if page_token: url += f"&page_token={urllib.parse.quote(page_token)}" attempt = 0 while attempt <= HTTP_RETRIES: 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) attempt += 1 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 records, newest_since data = json.loads(response.data.decode('utf-8')) # Extract results (try multiple possible keys) page_results = [] for key in ('results', 'data', 'alerts', 'items', 'logs', 'events'): if isinstance(data.get(key), list): page_results = data[key] break if not page_results: print(f"No more results (empty page)") return records, newest_since print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events") records.extend(page_results) # Track newest timestamp for event in page_results: try: # Try multiple possible timestamp fields event_time = (event.get('timestamp') or event.get('created_at') or event.get('last_modified') or event.get('event_time') or event.get('log_time') or event.get('updated_at')) if event_time and isinstance(event_time, str): if event_time > newest_since: newest_since = event_time except Exception as e: print(f"Warning: Could not parse event time: {e}") # Check for next page token next_token = (data.get('next') or data.get('next_token') or data.get('nextPageToken') or data.get('next_page_token')) if isinstance(next_token, dict): next_token = (next_token.get('token') or next_token.get('cursor') or next_token.get('value')) if not next_token: print("No more pages (no next token)") return records, newest_since page_token = str(next_token) break except urllib3.exceptions.HTTPError as e: if attempt < HTTP_RETRIES: print(f"HTTP error (attempt {attempt + 1}/{HTTP_RETRIES}): {e}") time.sleep(1 + attempt) attempt += 1 continue else: print(f"Error fetching logs after {HTTP_RETRIES} retries: {e}") return records, newest_since except Exception as e: print(f"Error fetching logs: {e}") return records, newest_since print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages") return records, newest_since- 두 번째 파일: requirements.txt:
functions-framework==3.* google-cloud-storage==2.* urllib3>=2.0.0배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).
Cloud Scheduler 작업 만들기
Cloud Scheduler는 정기적으로 Pub/Sub 주제 (zerofox-logs-trigger)에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.
- GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
- 작업 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
설정 값 이름 zerofox-logs-collector-hourly리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택 주파수 0 * * * *(매시간 정각)시간대 시간대 선택 (UTC 권장) 타겟 유형 Pub/Sub 주제 Pub/Sub 주제 ( zerofox-logs-trigger)를 선택합니다.메일 본문 {}(빈 JSON 객체)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 * * * *일반(권장) 6시간마다 0 */6 * * *양이 적은 일괄 처리 매일 0 0 * * *이전 데이터 수집
통합 테스트
- Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다 (
zerofox-logs-collector-hourly). - 강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
- 몇 초 동안 기다립니다.
- Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
- 함수 이름 (
zerofox-logs-collector)을 클릭합니다. - 로그 탭을 클릭합니다.
함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음을 확인하세요.
Fetching logs since YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ Page 1: Retrieved X events Wrote X records to gs://zerofox-platform-logs/zerofox/platform/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson Successfully processed X recordsCloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름 (
zerofox-platform-logs)을 클릭합니다.접두사 폴더 (
zerofox/platform/)로 이동합니다.현재 타임스탬프를 사용하여 새
.ndjson파일이 생성되었는지 확인합니다.
로그에 오류가 표시되면 다음 단계를 따르세요.
- HTTP 401: 환경 변수에서 API 사용자 인증 정보를 확인합니다.
ZEROFOX_API_TOKEN이 올바르고 만료되지 않았는지 확인합니다. - HTTP 403: ZeroFox 계정에 알림 및 CTI 피드에 필요한 권한이 있는지 확인합니다. 설정 > 데이터 연결 > API 데이터 피드로 이동하여 토큰 권한을 확인합니다.
- HTTP 404: 기본
/v1/alerts엔드포인트가 테넌트에 적합하지 않을 수 있습니다.URL_TEMPLATE환경 변수를 ZeroFox API 문서와 일치하도록 설정하거나 ZeroFox 지원팀에 문의하세요. - HTTP 429: 비율 제한 - 함수가 지수 백오프로 자동 재시도됩니다.
- 환경 변수 누락: Cloud Run Functions 구성에 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 확인합니다.
Google SecOps 서비스 계정 가져오기
Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다.
서비스 계정 이메일 가져오기
- SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
- 새 피드 추가를 클릭합니다.
- 단일 피드 구성을 클릭합니다.
- 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예:
ZeroFox Platform Logs). - 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
- 로그 유형으로 ZeroFox Platform을 선택합니다.
서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.
Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여
Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.
- Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
- 버킷 이름 (
zerofox-platform-logs)을 클릭합니다. - 권한 탭으로 이동합니다.
- 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
- 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.
ZeroFox Platform 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성
- SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
- 새 피드 추가를 클릭합니다.
- 단일 피드 구성을 클릭합니다.
- 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예:
ZeroFox Platform Logs). - 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
- 로그 유형으로 ZeroFox Platform을 선택합니다.
- 다음을 클릭합니다.
다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.
스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
gs://zerofox-platform-logs/zerofox/platform/다음과 같이 바꿉니다.
zerofox-platform-logs: GCS 버킷 이름입니다.zerofox/platform: 로그가 저장되는 접두사/폴더 경로입니다.
소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.
- 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
- 전송된 파일 삭제: 전송이 완료되면 파일을 삭제합니다.
전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.
최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다. 기본값은 180일입니다.
애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.
수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.
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