收集 Armis Alerts 記錄

剖析器版本：3.0

支援語言：

本文說明如何使用 Google Cloud Storage V2，將 Armis Alerts 記錄檔擷取至 Google Security Operations。

Armis Centrix 是企業級資產智慧平台，可提供受管理、未受管理和 IoT/OT 裝置的瀏覽權限和保護措施。Armis 快訊資料串流會在受監控裝置偵測到潛在威脅、違規或異常情況時，擷取產生的安全快訊。您可以透過 Armis REST API 匯出這些快訊記錄，並寫入 GCS 值區，供 Google SecOps 擷取。

事前準備

請確認您已完成下列事前準備事項：

  • Google SecOps 執行個體
  • 已啟用 Cloud Storage API 的 GCP 專案
  • 建立及管理 GCS bucket 的權限
  • 建立 Cloud Run 服務、Pub/Sub 主題和 Cloud Scheduler 工作的權限
  • 具備 API 存取權的 Armis Centrix 執行個體
  • 具備讀取快訊資料權限的 Armis API 私密金鑰

產生 Armis API 密鑰

  1. 前往 https://<your-instance>.armis.com 登入 Armis Centrix 控制台。
  2. 依序前往「設定」>「資產管理與安全性」>「API 管理」。
  3. 按一下「建立」，產生新的 API 密鑰。
  4. 對話方塊會顯示密鑰。
  5. 複製並妥善儲存密鑰。

驗證 API 存取權

  • 請先測試憑證，再繼續進行整合：

    ARMIS_INSTANCE="https://your-instance.armis.com"
ARMIS_SECRET_KEY="your-secret-key"

# Get access token
ACCESS_TOKEN=$(curl -s -X POST "${ARMIS_INSTANCE}/api/v1/access_token/" \
    -d "secret_key=${ARMIS_SECRET_KEY}" \
    | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['data']['access_token'])")

echo "Access Token: ${ACCESS_TOKEN}"

# Test alert search
curl -s "${ARMIS_INSTANCE}/api/v1/search/" \
    -H "Authorization: ${ACCESS_TOKEN}" \
    -G \
    --data-urlencode "aql=in:alerts timeFrame:\"1 Hours\"" \
    --data-urlencode "length=1" \
    --data-urlencode "fields=alertId,type,title,description,severity,status,time,activityUUIDs,deviceIds,connectionIds" \
    | python3 -m json.tool

建立 Google Cloud Storage bucket

  1. 前往 Google Cloud 控制台。
  2. 選取專案或建立新專案。
  3. 在導覽選單中，依序前往「Cloud Storage」>「Bucket」。
  4. 按一下「建立值區」。

  5. 請提供下列設定詳細資料：

    設定 值
    為 bucket 命名 輸入全域不重複的名稱 (例如 armis-alert-logs)
    位置類型 根據需求選擇 (區域、雙區域、多區域)
    位置 選取位置 (例如 us-central1)
    儲存空間級別 標準 (建議用於經常存取的記錄)
    存取控管 統一 (建議)
    保護工具 選用：啟用物件版本管理或保留政策

  6. 點選「建立」。

為 Cloud Run 函式建立服務帳戶

Cloud Run 函式需要具備 GCS bucket 寫入權限，且可由 Pub/Sub 叫用的服務帳戶。

建立服務帳戶

  1. 在 GCP 控制台中，依序前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) >「Service Accounts」(服務帳戶)。
  2. 按一下「Create Service Account」(建立服務帳戶)。
  3. 提供下列設定詳細資料：
    • 服務帳戶名稱：輸入 armis-alerts-collector-sa
    • 服務帳戶說明：輸入 Service account for Cloud Run function to collect Armis alert logs
  4. 按一下「建立並繼續」。
  5. 在「將專案存取權授予這個服務帳戶」部分，新增下列角色：
    1. 按一下「選擇角色」。
    2. 搜尋並選取「Storage 物件管理員」。
    3. 點選「+ 新增其他角色」。
    4. 搜尋並選取「Cloud Run Invoker」。
    5. 點選「+ 新增其他角色」。
    6. 搜尋並選取「Cloud Functions Invoker」(Cloud Functions 叫用者)。
  6. 按一下「繼續」。
  7. 按一下 [完成]。

這些角色適用於：

  • Storage 物件管理員：將記錄檔寫入 GCS bucket，並管理狀態檔案
  • Cloud Run 叫用者：允許 Pub/Sub 叫用函式
  • Cloud Functions 叫用者：允許函式叫用

授予 GCS bucket 的 IAM 權限

將 GCS bucket 的寫入權限授予服務帳戶：

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 按一下 bucket 名稱。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」。
  5. 提供下列設定詳細資料：
    • 新增主體：輸入服務帳戶電子郵件地址 (例如 armis-alerts-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)
    • 指派角色：選取「Storage 物件管理員」
  6. 按一下 [儲存]。

建立 Pub/Sub 主題

建立 Pub/Sub 主題，Cloud Scheduler 會將訊息發布至該主題，而 Cloud Run 函式會訂閱該主題。

  1. 在 GCP Console 中，前往「Pub/Sub」>「Topics」(主題)。
  2. 按一下「建立主題」。
  3. 提供下列設定詳細資料：
    • 主題 ID：輸入 armis-alerts-trigger
    • 其他設定保留預設值
  4. 點選「建立」。

建立 Cloud Run 函式來收集記錄

Cloud Run 函式會由 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 訊息觸發，從 Armis REST API 擷取快訊記錄，並寫入 GCS。

  1. 前往 GCP Console 的「Cloud Run」。
  2. 按一下「Create service」(建立服務)。
  3. 選取「函式」 (使用內嵌編輯器建立函式)。

  4. 在「設定」部分，提供下列設定詳細資料：

    設定 值
    服務名稱 armis-alerts-collector
    區域 選取與 GCS bucket 相符的區域 (例如 us-central1)
    執行階段 選取 Python 3.12 以上版本

  5. 在「Trigger (optional)」(觸發條件 (選用)) 專區：

    1. 按一下「+ 新增觸發條件」。
    2. 選取「Cloud Pub/Sub」。
    3. 在「選取 Cloud Pub/Sub 主題」中，選擇主題 armis-alerts-trigger。
    4. 按一下 [儲存]。

  6. 在「Authentication」(驗證) 部分：

    1. 選取「需要驗證」。
    2. 檢查 Identity and Access Management (IAM)。

  7. 向下捲動並展開「容器」、「網路」和「安全性」。

  8. 前往「安全性」分頁：

    • 服務帳戶：選取服務帳戶 armis-alerts-collector-sa

  9. 前往「容器」分頁：

    1. 按一下「變數與密鑰」。
    2. 針對每個環境變數，按一下「+ 新增變數」：
    變數名稱 範例值 說明
    GCS_BUCKET armis-alert-logs GCS bucket 名稱
    GCS_PREFIX armis-alerts 記錄檔的前置字串
    STATE_KEY armis-alerts/state.json 狀態檔案路徑
    ARMIS_INSTANCE_URL https://your-instance.armis.com Armis 執行個體網址
    ARMIS_SECRET_KEY your-secret-key Armis API 密鑰
    PAGE_SIZE 1000 每個 API 頁面的記錄
    MAX_RECORDS 50000 每次執行的記錄數上限
    LOOKBACK_HOURS 2 初始回溯期

  10. 在「變數與密鑰」部分中，向下捲動至「要求」：

    • 要求逾時：輸入 540 秒 (9 分鐘)

  11. 前往「設定」分頁：

    • 在「資源」部分：
      • 記憶體：選取 512 MiB 以上
      • CPU：選取 1

  12. 在「修訂版本資源調度」部分：

    • 執行個體數量下限：輸入 0
    • 執行個體數量上限：輸入 100 (或根據預期負載調整)

  13. 點選「建立」。

  14. 等待服務建立完成 (1 到 2 分鐘)。

  15. 服務建立完成後，系統會自動開啟內嵌程式碼編輯器。

新增函式程式碼

  1. 在「進入點」欄位中輸入「main」。

  2. 在內嵌程式碼編輯器中，建立兩個檔案：

    • 第一個檔案 - 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=60.0),
  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', 'armis-alerts').strip('/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{GCS_PREFIX}/state.json"
ARMIS_INSTANCE_URL = os.environ.get('ARMIS_INSTANCE_URL', '').rstrip('/')
ARMIS_SECRET_KEY = os.environ.get('ARMIS_SECRET_KEY')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '50000'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '2'))

ALERT_FIELDS = [
  'alertId', 'type', 'title', 'description', 'severity',
  'status', 'time', 'activityUUIDs', 'deviceIds', 'connectionIds'
]

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:
    try:
      return datetime.strptime(value, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    except Exception:
      return None

def get_access_token():
  """Obtain an access token from the Armis API."""
  url = f"{ARMIS_INSTANCE_URL}/api/v1/access_token/"
  body = urllib.parse.urlencode({'secret_key': ARMIS_SECRET_KEY})
  response = http.request(
    'POST', 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['data']['access_token']

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

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

  if not all([GCS_BUCKET, ARMIS_INSTANCE_URL, ARMIS_SECRET_KEY]):
    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 alert logs from "
      f"{last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}"
    )

    # Get access token
    access_token = get_access_token()
    print("Successfully obtained Armis access token.")

    # Fetch alert logs
    records, newest_event_time = fetch_alert_logs(
      access_token=access_token,
      start_time=last_time,
      end_time=now,
    )

    if not records:
      print("No new alert 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 alert 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_alert_logs(access_token, start_time, end_time):
  """
  Fetch alert logs from Armis REST API with pagination.

  Args:
    access_token: Armis API 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)
  """
  base_url = f"{ARMIS_INSTANCE_URL}/api/v1/search/"
  headers = {'Authorization': access_token}

  # Build AQL query with time filter
  start_str = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
  aql_query = f'in:alerts after:{start_str}'

  records = []
  newest_time = None
  page_from = 0
  backoff = 1.0

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

    params = {
      'aql': aql_query,
      'from': str(page_from),
      'orderBy': 'time',
      'length': str(PAGE_SIZE),
      'fields': ','.join(ALERT_FIELDS),
    }

    try:
      response = http.request(
        'GET', base_url,
        fields=params,
        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). "
          f"Retrying after {retry_after}s..."
        )
        time.sleep(retry_after)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)
        continue

      # Handle token expiry
      if response.status == 401:
        print("Access token expired, refreshing...")
        access_token = get_access_token()
        headers = {'Authorization': access_token}
        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_time

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      result = data.get('data', {}).get('results', [])
      total = data.get('data', {}).get('total', 0)
      count = data.get('data', {}).get('count', 0)
      next_from = data.get('data', {}).get('next')

      if not result:
        print(f"No more results (empty page)")
        break

      print(
        f"Page from={page_from}: Retrieved {count} events "
        f"(total: {total})"
      )
      records.extend(result)

      # Track newest event time
      for event in result:
        try:
          event_time = event.get('time')
          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 "
            f"event time: {e}"
          )

      # Check pagination
      if next_from is None or count < PAGE_SIZE:
        print("Reached last page")
        break

      page_from = next_from

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching alert logs: {e}")
      return records, newest_time

  print(f"Retrieved {len(records)} total alert records")
  return records, newest_time

    • 第二個檔案 - requirements.txt:

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

  3. 點選「部署」即可儲存並部署函式。

  4. 等待部署作業完成 (2 到 3 分鐘)。

建立 Cloud Scheduler 工作

Cloud Scheduler 會定期將訊息發布至 Pub/Sub 主題，觸發 Cloud Run 函式。

  1. 前往 GCP 主控台的「Cloud Scheduler」。
  2. 點選「建立工作」。

  3. 請提供下列設定詳細資料：

    設定 值
    名稱 armis-alerts-collector-hourly
    區域 選取與 Cloud Run 函式相同的區域
    頻率 0 * * * * (每小時整點)
    時區 選取時區 (建議使用世界標準時間)
    目標類型 Pub/Sub
    主題 選取主題 armis-alerts-trigger
    郵件內文 {} (空白 JSON 物件)

  4. 點選「建立」。

排程頻率選項

根據記錄檔量和延遲時間要求選擇頻率：

頻率 Cron 運算式 用途
每 10 分鐘 */10 * * * * 大量、近乎即時
每小時 0 * * * * 標準 (建議)
每 2 小時 0 */2 * * * 調低音量

測試整合項目

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中找出您的工作。
  2. 按一下「強制執行」即可手動觸發工作。
  3. 稍等幾秒鐘。
  4. 前往「Cloud Run」>「Services」。
  5. 按一下函式名稱 armis-alerts-collector。
  6. 按一下 [Logs] (記錄) 分頁標籤。

  7. 確認函式是否執行成功。尋找：

    Fetching alert logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Successfully obtained Armis access token.
Page from=0: Retrieved X events (total: Y)
Wrote X records to gs://armis-alert-logs/armis-alerts/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。

  9. 按一下 bucket 名稱。

  10. 前往前置字元資料夾 armis-alerts/。

  11. 確認是否已建立新的 .ndjson 檔案，且檔案名稱包含目前的時間戳記。

如果記錄中顯示錯誤：

  • HTTP 400：請檢查 AQL 查詢語法是否正確。確認 Armis 執行個體網址沒有尾端斜線。
  • HTTP 401：存取權杖已過期或無效。如果發生 401 錯誤，函式會自動重新整理權杖。
  • HTTP 429：頻率限制 - 函式會自動重試，並延遲一段時間。
  • 「找不到存取權杖」：確認 Armis API 密鑰是否正確。
  • 缺少環境變數：請檢查是否已設定所有必要變數。

在 Google SecOps 中設定動態消息，擷取 Armis 警報記錄

  1. 依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」。
  2. 按一下「新增動態消息」。
  3. 按一下「設定單一動態饋給」。
  4. 在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 Armis Alerts)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
  6. 選取「Armis Alerts」做為「記錄類型」。

  7. 按一下「取得服務帳戶」。系統會顯示專屬服務帳戶電子郵件地址，例如：

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

  8. 複製這個電子郵件地址，以便在下一步中使用。

  9. 點選「下一步」。

  10. 指定下列輸入參數的值：

    • 儲存空間 bucket URL：輸入 GCS bucket URI，並加上前置路徑：

      gs://armis-alert-logs/armis-alerts/
      • 取代：
        • armis-alert-logs：您的 GCS bucket 名稱。
        • armis-alerts：儲存記錄的選用前置字元/資料夾路徑 (如為根目錄，請留空)。

    • 來源刪除選項：根據偏好設定選取刪除選項：

      • 永不：移轉後一律不刪除任何檔案 (建議用於測試)。
      • 刪除已轉移的檔案：成功轉移檔案後刪除檔案。
      • 刪除已轉移的檔案和空白目錄：成功轉移後刪除檔案和空白目錄。

    • 檔案存在時間上限：包含在過去天數內修改的檔案 (預設為 180 天)

    • 資產命名空間：資產命名空間

    • 擷取標籤：要套用至這個動態饋給事件的標籤

  11. 點選「下一步」。

  12. 在「Finalize」(完成) 畫面中檢查新的動態饋給設定，然後按一下「Submit」(提交)。

將 IAM 權限授予 Google SecOps 服務帳戶

Google SecOps 服務帳戶需要 GCS bucket 的「Storage 物件檢視者」角色。

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 按一下 bucket 名稱。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」。
  5. 提供下列設定詳細資料：
    • 新增主體：貼上 Google SecOps 服務帳戶電子郵件地址
    • 指派角色：選取「Storage 物件檢視者」

  6. 按一下 [儲存]。

UDM 對應表

記錄欄位 UDM 對應 邏輯
description metadata.description 直接對應
time metadata.event_timestamp 已剖析為 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZZ
title metadata.product_event_type 直接對應
alertId metadata.product_log_id 直接對應
token_connection_id network.session_id 直接對應
deviceId principal.asset.asset_id 直接對應
token_device_id principal.asset.attribute.labels 已合併
不適用 metadata.event_type 常數：GENERIC_EVENT
不適用 metadata.product_name 常數：ARMIS
不適用 metadata.vendor_name 常數：ARMIS

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