导出到 Google 管理的 BigQuery 项目
Google SecOps 通过将数据导出到 BigQuery,提供了一个托管式数据湖,其中包含标准化数据和经过威胁情报丰富的数据遥测。这样一来,您将能够:
- 直接在 BigQuery 中运行临时查询。
- 使用您自己的商业智能工具(例如 Looker 或 Microsoft Power BI)创建信息中心、报告和分析。
- 将 Google SecOps 数据与第三方数据集联接。
- 使用数据科学或机器学习工具运行分析。
- 使用预定义的默认信息中心和自定义信息中心生成报告。
Google SecOps 会将以下类别的数据导出到 BigQuery:
- UDM 事件记录:根据客户提取的日志数据创建的 UDM 记录。 这些记录会添加别名信息。
- 规则匹配项(检测):规则与一个或多个事件匹配的实例。
- IoC 匹配:与失陷指标 (IoC) Feed 匹配的事件中的制品(例如网域、IP 地址)。这包括与全球 Feed 和特定客户 Feed 的匹配。
- 提取指标:包括统计信息,例如提取的日志行数、从日志生成的事件数、指示日志无法解析的日志错误数,以及 Google SecOps 转发器的状态。如需了解详情,请参阅提取指标 BigQuery 架构。
- 实体图和实体关系:存储实体及其与其他实体之间关系的说明。
表格概览
Google SecOps 会在 BigQuery 中创建 datalake 数据集和以下表格:
entity_enum_value_to_name_mapping:对于entity_graph表中的枚举类型,将数值映射到字符串值。entity_graph:存储有关 UDM 实体的数据。events:存储有关 UDM 事件的数据。ingestion_metrics:存储与从特定注入源(例如 Google SecOps 转发器、Feed 和 Ingestion API)注入和规范化数据相关的统计信息。ioc_matches:存储针对 UDM 事件发现的 IOC 匹配项。job_metadata:用于跟踪数据导出到 BigQuery 的内部表。rule_detections:存储在 Google SecOps 中运行的规则返回的检测结果。rulesets:存储有关 Google SecOps 精选检测的信息,包括每个规则集所属的类别、是否已启用以及当前的提醒状态。udm_enum_value_to_name_mapping:对于 events 表中的枚举类型,将数值映射到字符串值。udm_events_aggregates:存储按归一化事件的小时汇总的聚合数据。
访问 BigQuery 中的数据
您可以直接在 BigQuery 中运行查询,也可以将自己的商业智能工具(例如 Looker 或 Microsoft Power BI)连接到 BigQuery。
如需启用对 BigQuery 实例的访问权限,请使用 Google SecOps BigQuery Access API。 您可以提供自己拥有的用户或群组的电子邮件地址。如果您配置了对群组的访问权限,请使用该群组来管理哪些团队成员可以访问 BigQuery 实例。
如需将 Looker 或其他商业智能工具连接到 BigQuery,请与您的 Google SecOps 代表联系,获取服务账号凭据,以便您将应用连接到 Google SecOps BigQuery 数据集。服务账号将具有 IAM BigQuery Data Viewer 角色 (roles/bigquery.dataViewer) 和 BigQuery Job Viewer 角色 (roles/bigquery.jobUser)。
数据保留
对于使用 Google 管理的 BigQuery 的 Google SecOps 企业 Plus 版客户,以下保留设置适用:
旧版 Google SecOps 企业 Plus 版客户(处于弃用阶段):
ioc_matches和rule_detections表:由于数据量较小,未设置保留期限限制。entity_graph、udm_events_aggregates和其他分区表(events表除外):180 天。events表(UDM 事件):数据保留期限取决于您的 Google SecOps 合同,如果合同中未指定,则默认为 366 天。
新客户:数据保留期限受 Google SecOps 合同的约束(与高级 BigQuery 导出功能一致)。
相关 API 方法
如需在 BigQuery 中以自助方式访问 Google SecOps 数据,请使用使用 BigQuery Access API 中所述的 API 方法。
后续步骤
- 详细了解以下架构:
- 如需了解如何在 BigQuery 中访问和运行查询,请参阅运行交互式查询作业和批量查询作业。
- 如需了解如何查询分区表,请参阅查询分区表。
- 如需了解如何将 Looker 连接到 BigQuery,请参阅有关连接到 BigQuery 的 Looker 文档。
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