收集 Alveo Risk Data Management 日志

解析器版本：1.0

支持的平台：

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 Alveo Risk Data Management (RDM) 日志注入到 Google Security Operations。

Alveo RDM 是 Gresham Technologies 的 Prime EDM 平台的一部分，是一种基于云的金融数据管理解决方案，可帮助银行、资产管理公司、保险公司和其他金融机构管理多个资产类别的市场数据、风险因素和参考数据。该平台通过其 Ops360 接口提供 RESTful API，以便以编程方式访问数据操作、审核轨迹记录和数据沿袭信息。这些审核日志和运维日志可以通过 REST API 导出，并写入 GCS 存储桶以供 Google SecOps 提取。

准备工作

请确保满足以下前提条件：

  • Google SecOps 实例
  • 已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
  • 创建和管理 GCS 存储分区的权限
  • 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
  • 已启用 REST API 访问权限的 Alveo RDM (Prime EDM) 实例
  • 具有 API 凭据和访问审核轨迹数据权限的 Alveo 用户账号
  • 通过 Alveo 管理控制台生成的 API 客户端凭据（客户端 ID 和客户端密钥）

收集 Alveo RDM API 凭据

获取 Alveo 实例详细信息

  1. 登录 Alveo RDM (Prime EDM) 实例。

  2. 请注意浏览器地址栏中的以下值：

    • 基本网址：API 服务器地址（例如 https://yourcompany.alveotech.com）
    • 租户 ID：贵组织的租户标识符，显示在管理控制台中

创建 API 凭据

  1. 登录 Alveo RDM 管理控制台。
  2. 依次前往管理 > API 访问权限 > 客户端凭据。
  3. 点击创建新客户端。
  4. 提供以下配置详细信息：
    • 客户端名称：输入一个描述性名称（例如 Google SecOps Integration）
    • 范围：选择 audit:read 和 data:read
  5. 点击创建。

  6. 复制并安全地存储生成的凭据：

    • 客户端 ID：复制此值
    • 客户端密钥：复制此值

验证权限

如需验证账号是否具有所需权限，请执行以下操作：

  1. 使用 API 用户凭据登录 Alveo RDM 控制台。
  2. 依次前往管理 > 审核轨迹。
  3. 验证审核轨迹记录是否可见且可访问。
  4. 如果您看不到“审核轨迹”部分，请与您的 Alveo 管理员联系，让其授予必要的权限。

测试 API 访问权限

  • 在继续进行集成之前，请先测试您的凭据：

    ALVEO_BASE_URL="https://yourcompany.alveotech.com"
ALVEO_CLIENT_ID="your-client-id"
ALVEO_CLIENT_SECRET="your-client-secret"

# Get OAuth2 access token
TOKEN=$(curl -s -X POST "${ALVEO_BASE_URL}/oauth/token" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=client_credentials&client_id=${ALVEO_CLIENT_ID}&client_secret=${ALVEO_CLIENT_SECRET}" \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('access_token',''))")

echo "Token: ${TOKEN}"

# Test audit trail API access
curl -v "${ALVEO_BASE_URL}/api/v1/audit/events?limit=1" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  -H "Accept: application/json"

创建 Google Cloud Storage 存储桶

  1. 前往 Google Cloud 控制台。
  2. 选择您的项目或创建新项目。
  3. 在导航菜单中，依次前往 Cloud Storage > 存储分区。
  4. 点击创建存储分区。

  5. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    为存储桶命名 输入一个全局唯一的名称（例如 alveo-rdm-audit-logs）
    位置类型 根据您的需求进行选择（区域级、双区域、多区域）
    位置 选择营业地点（例如 us-central1）
    存储类别 标准（建议用于经常访问的日志）
    访问权限控制 均匀（推荐）
    保护工具 可选：启用对象版本控制或保留政策

  6. 点击创建。

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号具有写入 GCS 存储桶的权限，并且可以由 Pub/Sub 调用。

创建服务账号

  1. 在 GCP 控制台中，依次前往 IAM 和管理 > 服务账号。
  2. 点击创建服务账号。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 服务账号名称：输入 alveo-rdm-logs-collector-sa
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Alveo RDM audit logs
  4. 点击创建并继续。
  5. 在向此服务账号授予对项目的访问权限部分中，添加以下角色：
    1. 点击选择角色。
    2. 搜索并选择 Storage Object Admin。
    3. 点击 + 添加其他角色。
    4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker。
    5. 点击 + 添加其他角色。
    6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker。
  6. 点击继续。
  7. 点击完成。

必须拥有这些角色，才能：

  • Storage Object Admin：将日志写入 GCS 存储桶并管理状态文件
  • Cloud Run Invoker：允许 Pub/Sub 调用函数
  • Cloud Functions Invoker：允许调用函数

授予对 GCS 存储桶的 IAM 权限

向服务账号授予对 GCS 存储桶的写入权限：

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储桶名称。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：输入服务账号电子邮件地址（例如 alveo-rdm-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）
    • 分配角色：选择 Storage Object Admin
  6. 点击保存。

创建 Pub/Sub 主题

创建一个 Pub/Sub 主题，Cloud Scheduler 将向该主题发布消息，而 Cloud Run 函数将订阅该主题。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Pub/Sub > 主题。
  2. 点击创建主题。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 主题 ID：输入 alveo-rdm-logs-trigger
    • 将其他设置保留为默认值
  4. 点击创建。

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数将由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，以从 Alveo RDM REST API 中提取审核轨迹日志并将其写入 GCS。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
  2. 点击创建服务。
  3. 选择函数（使用内嵌编辑器创建函数）。

  4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

    设置 值
    Service 名称 alveo-rdm-logs-collector
    区域 选择与您的 GCS 存储桶匹配的区域（例如 us-central1）
    运行时 选择 Python 3.12 或更高版本

  5. 在触发器（可选）部分中：

    1. 点击 + 添加触发器。
    2. 选择 Cloud Pub/Sub。
    3. 在选择 Cloud Pub/Sub 主题部分，选择主题 alveo-rdm-logs-trigger。
    4. 点击保存。

  6. 在身份验证部分中：

    1. 选择需要进行身份验证。
    2. 检查 Identity and Access Management (IAM)。

  7. 向下滚动并展开容器、网络、安全性。

  8. 前往安全性标签页：

    • 服务账号：选择服务账号 alveo-rdm-logs-collector-sa

  9. 前往容器标签页：

    1. 点击变量和密钥。
    2. 为每个环境变量点击+ 添加变量：
    变量名称 示例值 说明
    GCS_BUCKET alveo-rdm-audit-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX alveo-rdm 日志文件的前缀
    STATE_KEY alveo-rdm/state.json 状态文件路径
    ALVEO_BASE_URL https://yourcompany.alveotech.com Alveo RDM API 基本网址
    ALVEO_CLIENT_ID your-client-id OAuth2 客户端 ID
    ALVEO_CLIENT_SECRET your-client-secret OAuth2 客户端密钥
    PAGE_SIZE 100 每个 API 页面的记录数
    MAX_RECORDS 10000 每次运行的记录数上限
    LOOKBACK_HOURS 2 初始回溯期

  10. 在变量和 Secret 部分中，向下滚动到请求：

    • 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）

  11. 前往设置标签页：

    • 在资源部分中：
      • 内存：选择 512 MiB 或更高值
      • CPU：选择 1

  12. 在修订版本伸缩部分中：

    • 实例数下限：输入 0
    • 实例数上限：输入 100（或根据预期负载进行调整）

  13. 点击创建。

  14. 等待服务创建完成（1-2 分钟）。

  15. 创建服务后，系统会自动打开内嵌代码编辑器。

添加函数代码

  1. 在入口点字段中输入 main。

  2. 在内嵌代码编辑器中，创建两个文件：

    • 第一个文件 - main.py:：

      import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
import urllib.parse
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', 'alveo-rdm').strip('/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
ALVEO_BASE_URL = os.environ.get('ALVEO_BASE_URL', '').rstrip('/')
ALVEO_CLIENT_ID = os.environ.get('ALVEO_CLIENT_ID')
ALVEO_CLIENT_SECRET = os.environ.get('ALVEO_CLIENT_SECRET')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '2'))

def parse_datetime(value):
  """Parse ISO datetime string to datetime object."""
  if not value:
    return None
  if value.endswith("Z"):
    value = value[:-1] + "+00:00"
  try:
    return datetime.fromisoformat(value)
  except Exception:
    return None

def get_access_token():
  """Get OAuth2 access token using client credentials."""
  token_url = f"{ALVEO_BASE_URL}/oauth/token"
  body = urllib.parse.urlencode({
    'grant_type': 'client_credentials',
    'client_id': ALVEO_CLIENT_ID,
    'client_secret': ALVEO_CLIENT_SECRET,
  }).encode('utf-8')

  response = http.request(
    'POST',
    token_url,
    body=body,
    headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'},
  )

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

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

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch
  Alveo RDM audit trail records and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, ALVEO_BASE_URL, ALVEO_CLIENT_ID,
        ALVEO_CLIENT_SECRET]):
    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"])
        # Overlap by 2 minutes to catch delayed events
        if last_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 audit logs from {last_time.isoformat()} "
      f"to {now.isoformat()}"
    )

    # Get OAuth2 token
    token = get_access_token()
    print("Successfully obtained OAuth2 access token")

    # Fetch audit logs
    records, newest_event_time = fetch_audit_logs(
      token=token,
      start_time=last_time,
      end_time=now,
    )

    if not records:
      print("No new audit 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 "
      f"gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}"
    )

    # Update state
    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 audit 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):
  """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_audit_logs(token, start_time, end_time):
  """
  Fetch audit trail logs from Alveo RDM REST API with pagination.

  Args:
    token: OAuth2 access token
    start_time: Start time for log query
    end_time: End time for log query

  Returns:
    Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
  """
  endpoint = f"{ALVEO_BASE_URL}/api/v1/audit/events"

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

  start_iso = start_time.isoformat()
  end_iso = end_time.isoformat()

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

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

    params = (
      f"?startTime={urllib.parse.quote(start_iso)}"
      f"&endTime={urllib.parse.quote(end_iso)}"
      f"&offset={offset}"
      f"&limit={min(PAGE_SIZE, MAX_RECORDS - len(records))}"
    )
    url = f"{endpoint}{params}"

    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.get('events', [])

      if not page_results:
        print(f"No more results (empty page {page_num})")
        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')
          if event_time:
            if newest_time is None:
              newest_time = event_time
            else:
              current_dt = parse_datetime(event_time)
              newest_dt = parse_datetime(newest_time)
              if (current_dt and newest_dt
                  and current_dt > newest_dt):
                newest_time = event_time
        except Exception as e:
          print(
            f"Warning: Could not parse event time: {e}"
          )

      # Check pagination
      if len(page_results) < PAGE_SIZE:
        print(
          f"Reached last page "
          f"(size={len(page_results)} < limit={PAGE_SIZE})"
        )
        break

      offset += len(page_results)
      page_num += 1

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching audit logs: {e}")
      return [], None

  print(
    f"Retrieved {len(records)} total records "
    f"from {page_num + 1} pages"
  )
  return records, newest_time

    • 第二个文件 - requirements.txt:：

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

  3. 点击部署以保存并部署该函数。

  4. 等待部署完成（2-3 分钟）。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

  1. 在 GCP Console 中，前往 Cloud Scheduler。
  2. 点击创建作业。

  3. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    名称 alveo-rdm-logs-collector-hourly
    区域 选择与 Cloud Run 函数相同的区域
    频率 0 * * * *（每小时一次，整点时）
    时区 选择时区（建议选择 UTC）
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择主题 alveo-rdm-logs-trigger
    消息正文 {}（空 JSON 对象）

  4. 点击创建。

时间表频率选项

根据日志量和延迟时间要求选择频次：

频率 Cron 表达式 使用场景
每小时 0 * * * * 标准（推荐）
每 2 小时 0 */2 * * * 调低音量
每 6 小时 0 */6 * * * 低成交量、批处理

测试集成

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业。
  2. 点击强制运行以手动触发作业。
  3. 等待几秒钟。
  4. 前往 Cloud Run > 服务。
  5. 点击函数名称 alveo-rdm-logs-collector。
  6. 点击日志标签页。

  7. 验证函数是否已成功执行。查找：

    Successfully obtained OAuth2 access token
Fetching audit logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 0: Retrieved X events
Wrote X records to gs://alveo-rdm-audit-logs/alveo-rdm/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. 前往 Cloud Storage > 存储分区。

  9. 点击您的存储桶名称。

  10. 前往前缀文件夹 alveo-rdm/。

  11. 验证是否已创建具有当前时间戳的新 .ndjson 文件。

如果您在日志中看到错误，请执行以下操作：

  • HTTP 401：检查环境变量中的 OAuth2 凭据。验证客户端 ID 和客户端密钥是否正确。
  • HTTP 403：验证 API 客户端是否具有所需的范围（audit:read、data:read）。
  • HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避。
  • 令牌错误：检查 ALVEO_BASE_网址 是否正确，以及 OAuth2 令牌端点是否可访问。
  • 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Alveo RDM 日志

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
  2. 点击添加新 Feed。
  3. 点击配置单个 Feed。
  4. 在 Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Alveo RDM Audit Logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Alveo Risk Data Management 作为日志类型。

  7. 点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址，例如：

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

  8. 复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

  9. 点击下一步。

  10. 为以下输入参数指定值：

    • 存储桶网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储桶 URI：

      gs://alveo-rdm-audit-logs/alveo-rdm/
      • 替换：
        • alveo-rdm-audit-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • alveo-rdm：存储日志的可选前缀/文件夹路径（留空表示根目录）。

    • 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项：

      • 永不：转移后永不删除任何文件（建议用于测试）。
      • 删除已转移的文件：在成功转移后删除文件。
      • 删除已转移的文件和空目录：成功转移后删除文件和空目录。

    • 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件（默认值为 180 天）

    • 资产命名空间：资产命名空间

    • 注入标签：要应用于此 Feed 中事件的标签

  11. 点击下一步。

  12. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要对您的 GCS 存储桶具有 Storage Object Viewer 角色。

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储桶名称。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址
    • 分配角色：选择 Storage Object Viewer

  6. 点击保存。

UDM 映射表

日志字段 UDM 映射 逻辑
function_label additional.fields 已合并
interface_attribute_label additional.fields 已合并
interface_datafile_label additional.fields 已合并
log_level_label additional.fields 已合并
new_value_label additional.fields 已合并
object_label additional.fields 已合并
old_value_label additional.fields 已合并
operation_type_label additional.fields 已合并
register_type_label additional.fields 已合并
status_process_label additional.fields 已合并
msg extensions.auth.type 已映射：logon → MACHINE
date metadata.event_timestamp 解析为 MMM dd yyyy HH:mm:ss
date_hours metadata.event_timestamp 解析为 yyyyMMdd HHmmss
has_principal metadata.event_type 已映射：true → NETWORK_CONNECTION、true → STATUS_UPDATE
has_user metadata.event_type 已映射：true → USER_UNCATEGORIZED
msg metadata.event_type 已映射：logon → USER_LOGIN
host_name principal.asset.hostname 直接映射
src_ip principal.asset.ip 已合并
host_name principal.hostname 直接映射
src_ip principal.ip 已合并
country principal.location.country_or_region 直接映射
object_type principal.user.role_name 直接映射
modified_user principal.user.userid 直接映射
act security_result.action 已合并
msg security_result.action 已映射：failed → act
msg security_result.description 直接映射
process_id target.process.pid 直接映射
affected_user target.user.userid 直接映射
user_id target.user.userid 直接映射
不适用 extensions.auth.type 常量：MACHINE
不适用 metadata.event_type 常量：USER_LOGIN
不适用 metadata.product_name 常量：ALVEO RDM
不适用 metadata.vendor_name 常量：ALVEO RDM

更新日志

查看相应解析器的更改日志

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