Exportar para um projeto do BigQuery gerenciado pelo Google
O Google SecOps oferece um data lake gerenciado de telemetria normalizada e enriquecida com informações sobre ameaças exportando dados para o BigQuery. Isso permite que você faça o seguinte:
- Executar consultas ad hoc diretamente no BigQuery.
- Use suas próprias ferramentas de Business Intelligence, como o Looker ou o Microsoft Power BI, para criar painéis, relatórios e análises.
- Combine dados do Google SecOps com conjuntos de dados de terceiros.
- Execute análises usando ferramentas de ciência de dados ou machine learning.
- Gere relatórios usando painéis padrão predefinidos e personalizados.
O Google SecOps exporta as seguintes categorias de dados para o BigQuery:
- Registros de eventos da UDM:registros da UDM criados com base em dados de registro ingeridos pelos clientes. Esses registros são enriquecidos com informações de alias.
- Correspondências de regras (detecções): instâncias em que uma regra corresponde a um ou mais eventos.
- Correspondências de IoC: artefatos (por exemplo, domínios, endereços IP) de eventos que correspondem a feeds de indicadores de comprometimento (IoC). Isso inclui correspondências de feeds globais e específicos do cliente.
- Métricas de ingestão:incluem estatísticas, como número de linhas de registro ingeridas, número de eventos produzidos com base em registros, número de erros de registro indicando que os registros não puderam ser analisados e o estado dos encaminhadores do Google SecOps. Para mais informações, consulte Esquema do BigQuery para métricas de ingestão.
- Gráfico de entidades e relações entre entidades: armazena a descrição de entidades e as relações delas com outras entidades.
Visão geral das tabelas
O Google SecOps cria o conjunto de dados datalake no BigQuery e as seguintes tabelas:
entity_enum_value_to_name_mapping: para tipos enumerados na tabelaentity_graph, mapeia os valores numéricos para os valores de string.entity_graph: armazena dados sobre entidades do UDM.events: armazena dados sobre eventos do UDM.ingestion_metrics: armazena estatísticas relacionadas à ingestão e normalização de dados de fontes de ingestão específicas, como encaminhadores, feeds e API Ingestion do Google SecOps.ioc_matches: armazena correspondências de IOC encontradas em eventos do UDM.job_metadata: uma tabela interna usada para rastrear a exportação de dados para o BigQuery.rule_detections: armazena detecções retornadas por regras executadas no Google SecOps.rulesets: armazena informações sobre as detecções selecionadas do Google SecOps, incluindo a categoria a que cada conjunto de regras pertence, se está ativado e o status atual de alerta.udm_enum_value_to_name_mapping: para tipos enumerados na tabela "events", mapeia os valores numéricos para os valores de string.udm_events_aggregates: armazena dados agregados resumidos por hora de eventos normalizados.
Acessar dados no BigQuery
Você pode executar consultas diretamente no BigQuery ou conectar sua própria ferramenta de inteligência de negócios, como o Looker ou o Microsoft Power BI, ao BigQuery.
Para ativar o acesso à instância do BigQuery, use a API Google SecOps BigQuery Access. Você pode fornecer um endereço de e-mail de um usuário ou grupo que seja seu. Se você configurar o acesso a um grupo, use-o para gerenciar quais membros da equipe podem acessar a instância do BigQuery.
Para conectar o Looker ou outra ferramenta de business intelligence ao BigQuery, entre em contato com seu representante do Google SecOps e peça as credenciais da conta de serviço que permitem conectar um aplicativo ao conjunto de dados do BigQuery do Google SecOps. A conta de serviço terá o papel de Leitor de dados do BigQuery do IAM (roles/bigquery.dataViewer) e Leitor de jobs do BigQuery (roles/bigquery.jobUser).
Métodos de API relacionados
Para ter acesso independente aos dados do Google SecOps no BigQuery, use os métodos de API descritos em Usar a API BigQuery Access.
A seguir
- Saiba mais sobre os seguintes esquemas:
- Para informações sobre como acessar e executar consultas no BigQuery, consulte Executar jobs de consulta interativos e em lote.
- Para saber como consultar tabelas particionadas, consulte Consultar tabelas particionadas.
- Para informações sobre como conectar o Looker ao BigQuery, consulte a documentação do Looker sobre conexão com o BigQuery.
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