收集 CloudM 記錄

剖析器版本：6.0

支援語言：

本文說明如何使用 Google Cloud Storage V2，將 CloudM 記錄擷取至 Google Security Operations。

CloudM 是適用於 Google Workspace 和 Microsoft 365 的 SaaS 平台，可自動執行使用者加入和離職程序、資料備份、封存和遷移作業。CloudM Automate 會產生網域中所有動作的完整稽核記錄，包括使用者管理事件、離職工作流程步驟、設定變更和安全性相關作業。系統會保留過去一年的稽核記錄資料。

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 Google Cloud 專案
  • 建立及管理 Cloud Storage bucket 的權限
  • 管理 Cloud Storage 值區身分與存取權管理 (IAM) 政策的權限
  • 建立 Cloud Run 服務、Pub/Sub 主題和 Cloud Scheduler 工作的權限
  • 具備「編輯全域設定」權限的 CloudM Automate 執行個體管理員存取權
  • CloudM Automate 執行個體網址 (例如 yourcompany.cloudm.io)
  • CloudM 網域 ID

收集 CloudM Automate 憑證

建立自訂角色，授予 API 記錄存取權

  1. 登入 CloudM Automate 執行個體。
  2. 依序前往「設定」>「角色」。
  3. 按一下「新增角色」建立新角色。
  4. 在「Role Name」欄位中，輸入描述性名稱 (例如 Google SecOps Log Reader)。

  5. 在權限清單中，啟用下列權限：

    • 查看記錄：授予查看所有應用程式記錄的權限。

  6. 儲存角色。

建立服務帳戶並指派角色

  1. 在 CloudM Automate 中，依序前往「Settings」>「Roles」。
  2. 建立或找出用於 API 存取的服務帳戶。
  3. 將「Google SecOps 記錄讀取者」角色指派給服務帳戶。
  4. 請務必指派全域範圍的角色，服務帳戶才能存取整個網域的記錄。

取得服務帳戶存取權杖

  1. 產生服務帳戶的存取權杖。
  2. 向 CloudM Logs API 發出 API 要求時，存取權杖會做為 Authorization 標頭中的不記名權杖。

  3. 記錄下列值：

    • Automate 執行個體網址：CloudM Automate 執行個體網址 (例如 yourcompany.cloudm.io)
    • 網域 ID：CloudM 網域 ID
    • 服務帳戶存取權杖：用於 API 驗證的 Bearer 權杖

驗證權限

如要確認帳戶是否具備必要權限，請按照下列步驟操作：

  1. 登入 CloudM Automate。
  2. 依序前往「設定」>「角色」。
  3. 確認服務帳戶已獲派具有全域範圍的「查看記錄」權限。
  4. 如果沒有看到這個選項，請與管理員聯絡，請對方授予「編輯全域設定」和「查看記錄」權限。

測試 API 存取權

  • 請先測試憑證，再繼續進行整合：

    # Replace with your actual credentials
CLOUDM_INSTANCE="yourcompany.cloudm.io"
DOMAIN_ID="your-domain-id"
ACCESS_TOKEN="your-access-token"

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
  "https://${CLOUDM_INSTANCE}/_ah/api/events/v1/${DOMAIN_ID}?from=$(date -u +%Y-%m-%d)&to=$(date -u +%Y-%m-%d)"

    成功的回應會傳回稽核記錄事件的 JSON 陣列。

必要的 API 權限

  • 服務帳戶必須具備下列權限：

    權限 存取層級 目的
    查看記錄 全球 從 CloudM Automate 擷取所有稽核記錄事件

建立 Google Cloud 儲存空間 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 cloudm-audit-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 Cloud Storage 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 Google Cloud Console 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 cloudm-audit-collector-sa
    • 服務帳戶說明：輸入 Service account for Cloud Run function to collect CloudM audit 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 Cloud Storage 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 Cloud Storage bucket 的 IAM 權限

授予服務帳戶 Cloud Storage 值區的寫入權限：

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 按一下 bucket 名稱 (cloudm-audit-logs)。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」。

  5. 請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 (cloudm-audit-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 Google Cloud 控制台中，依序前往「Pub/Sub」>「主題」。
  2. 按一下「建立主題」。

  3. 請提供下列設定詳細資料：

    • 主題 ID：輸入 cloudm-audit-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 CloudM Automate Logs API 擷取記錄，並寫入 Cloud Storage。

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「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 cloudm-audit-collector
    區域 選取與 Cloud Storage 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「Select a Cloud Pub/Sub topic」(選取 Cloud Pub/Sub 主題) 中，選擇 cloudm-audit-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 cloudm-audit-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 cloudm-audit-logs Cloud Storage Bucket 名稱
      GCS_PREFIX cloudm-audit 記錄檔的前置字串
      STATE_KEY cloudm-audit/state.json 狀態檔案路徑
      CLOUDM_INSTANCE_URL yourcompany.cloudm.io CloudM Automate 執行個體網址
      CLOUDM_DOMAIN_ID your-domain-id CloudM 網域 ID
      CLOUDM_ACCESS_TOKEN your-access-token CloudM 服務帳戶不記名權杖
      LOOKBACK_HOURS 24 初始回溯期

  10. 在「變數與密鑰」部分，向下捲動至「要求」：

    • 要求逾時：輸入 600 秒 (10 分鐘)

  11. 前往「設定」分頁：

    • 在「資源」部分中：

      • 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

  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：

    • main.py:

      import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta

http = urllib3.PoolManager(
  timeout=urllib3.Timeout(connect=10.0, read=60.0),
  retries=False,
)

storage_client = storage.Client()

GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'cloudm-audit')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'cloudm-audit/state.json')
CLOUDM_INSTANCE_URL = os.environ.get('CLOUDM_INSTANCE_URL', '').rstrip('/')
CLOUDM_DOMAIN_ID = os.environ.get('CLOUDM_DOMAIN_ID')
CLOUDM_ACCESS_TOKEN = os.environ.get('CLOUDM_ACCESS_TOKEN')
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  if not all([GCS_BUCKET, CLOUDM_INSTANCE_URL, CLOUDM_DOMAIN_ID, CLOUDM_ACCESS_TOKEN]):
    print('Error: Missing required environment variables')
    return

  try:
    bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
    state = load_state(bucket)
    now = datetime.now(timezone.utc)

    if isinstance(state, dict) and state.get('last_event_date'):
      try:
        last_date = state['last_event_date']
        last_time = datetime.strptime(last_date, '%Y-%m-%d').replace(tzinfo=timezone.utc)
      except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not parse last_event_date: {e}")
        last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)
    else:
      last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)

    from_date = last_time.strftime('%Y-%m-%d')
    to_date = now.strftime('%Y-%m-%d')

    print(f"Fetching logs from {from_date} to {to_date}")

    records = fetch_logs(from_date, to_date)

    if not records:
      print("No new log records found.")
      save_state(bucket, to_date)
      return

    timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    object_key = f"{GCS_PREFIX}/cloudm_audit_{timestamp}.ndjson"
    blob = bucket.blob(object_key)

    ndjson = '\n'.join(
      [json.dumps(record, ensure_ascii=False, default=str) 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}")

    save_state(bucket, to_date)

    print(f"Successfully processed {len(records)} records")

  except Exception as e:
    print(f'Error processing logs: {str(e)}')
    raise

def fetch_logs(from_date, to_date):
  instance = CLOUDM_INSTANCE_URL
  if not instance.startswith('https://'):
    instance = f"https://{instance}"

  endpoint = f"{instance}/_ah/api/events/v1/{CLOUDM_DOMAIN_ID}"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {CLOUDM_ACCESS_TOKEN}',
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-CloudMCollector/1.0'
  }

  url = f"{endpoint}?from={from_date}&to={to_date}"

  try:
    response = http.request('GET', url, headers=headers)

    if response.status == 429:
      retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', '60'))
      print(f"Rate limited (429). Retry after {retry_after}s.")
      return []

    if response.status != 200:
      print(f"HTTP Error: {response.status}")
      response_text = response.data.decode('utf-8')
      print(f"Response body: {response_text}")
      return []

    data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

    if isinstance(data, list):
      records = data
    elif isinstance(data, dict):
      records = data.get('items', data.get('events', [data]))
    else:
      records = []

    print(f"Retrieved {len(records)} events")
    return records

  except Exception as e:
    print(f"Error fetching logs: {e}")
    return []

def load_state(bucket):
  try:
    blob = bucket.blob(STATE_KEY)
    if blob.exists():
      return json.loads(blob.download_as_text())
  except Exception as e:
    print(f"Warning: Could not load state: {e}")
  return {}

def save_state(bucket, last_event_date):
  try:
    state = {
      'last_event_date': last_event_date,
      'last_run': datetime.now(timezone.utc).isoformat()
    }
    blob = bucket.blob(STATE_KEY)
    blob.upload_from_string(
      json.dumps(state, indent=2),
      content_type='application/json'
    )
    print(f"Saved state: last_event_date={last_event_date}")
  except Exception as e:
    print(f"Warning: Could not save state: {e}")

    • 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 Google Cloud 控制台的「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 cloudm-audit-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「cloudm-audit-trigger」
    郵件內文 {} (空白 JSON 物件)

  4. 點選「建立」。

測試整合項目

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找出您的工作 (cloudm-audit-collector-hourly)。
  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 cloudm-audit-collector。
  6. 按一下 [Logs] (記錄) 分頁標籤。

  7. 確認函式是否已順利執行。尋找：

    Fetching logs from YYYY-MM-DD to YYYY-MM-DD
Retrieved X events
Wrote X records to gs://cloudm-audit-logs/cloudm-audit/cloudm_audit_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。

  9. 按一下 cloudm-audit-logs。

  10. 前往 cloudm-audit/ 資料夾。

  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 401：確認 CLOUDM_ACCESS_TOKEN 環境變數是否正確。
  • HTTP 403：確認服務帳戶是否具備全域範圍的「查看記錄」權限。
  • HTTP 429：頻率限制，函式會停止，並在下次排定的執行時間恢復。
  • 缺少環境變數：確認 Cloud Run 函式設定中已設定所有必要變數

擷取 Google SecOps 服務帳戶

Google SecOps 會使用專屬服務帳戶，從 Cloud Storage 值區讀取資料。您必須授予這個服務帳戶值區存取權。

取得服務帳戶電子郵件地址

  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 CloudM Audit Logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
  6. 選取「CloudM」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 Cloud Storage bucket URI，並加上前置路徑：

      gs://cloudm-audit-logs/cloudm-audit/

    • 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 服務帳戶必須具備 Cloud Storage bucket 的「Storage 物件檢視者」角色。

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 按一下 cloudm-audit-logs。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」。

  5. 請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]。

CloudM Logs API 參數

CloudM Logs API 支援下列查詢參數，可篩選記錄事件：

參數 格式 說明
byUser 電子郵件地址 依執行動作的使用者篩選事件 (類似於 CloudM UI 中的「使用者」)
來自 yyyy-MM-dd 日期範圍篩選器的開始日期
到 yyyy-MM-dd 日期範圍篩選器的結束日期
contextType 字串 依內容類型篩選 (例如設定檔、群組、機構單位)
contextName 字串 依動作目標篩選 (例如特定使用者離職)
作業 字串 依作業類型篩選 (例如指派別名、暫停使用者)
country 國家/地區代碼 依地理位置國家/地區代碼篩選

UDM 對應表

記錄欄位 UDM 對應 邏輯
關於 關於 直接複製值
Context_Name about.labels 從 about_Context_Name、about_Context_Type、labels0 合併為鍵/值組合
Context_Type about.labels
Login_Type about.labels
核發單位 additional.fields 已從 additional_field0、additional_field1、additional_field2 合併
SAML_code additional.fields
SAML_ACS_Url additional.fields
作業 extensions.auth.type 如果作業與 SSORequest 相符，則設為 SSO；如果 Context_Type 為 LoginUser，則設為 AUTHTYPE_UNSPECIFIED
Context_Type extensions.auth.type
時間戳記 metadata.event_timestamp 從時間戳記擷取日期時間和時區，將時區轉換為偏移量，串連並剖析為時間戳記
作業 metadata.event_type 如果 Operation 符合 Update/Delete/SuspendUser/UnsuspendUser/Create，則設為 USER_UNCATEGORIZED；如果 Operation 符合 SSORequest/SSORequestFail 或 Context_Type 為 LoginUser，則設為 USER_LOGIN；如果 IP 不為空白，則設為 STATUS_UPDATE；否則設為 GENERIC_EVENT
Context_Type metadata.event_type
User_Agent network.http.user_agent 直接複製值
主體 主體 如果 Context_Type != LoginUser，則從主體重新命名，否則從目標重新命名
目標 主體
Organization_Unit principal.administrative_domain 直接複製值
IP principal.ip 直接複製值
城市 principal.location.city 直接複製值
國家/地區 principal.location.country_or_region 直接複製值
地理位置 principal.location.region_latitude 使用 grok 從 Geolocation 擷取的緯度
地理位置 principal.location.region_longitude 使用 grok 從 Geolocation 擷取的經度
區域 principal.location.state 直接複製值
執行者 principal.user.attribute.roles 如果 Actor 不是電子郵件且不為空白，則設為 role.name，然後合併
執行者 principal.user.email_addresses 如果執行者符合電子郵件規則運算式，則直接複製值
訊息 principal.user.userid 使用 grok 從 Message 擷取的使用者名稱
security_result security_result 合併 security_result 物件
SAML_code security_result.action 如果 SAML_code 符合 Success，請設為 ALLOW；如果為 RequestDenied，請設為 BLOCK
訊息 security_result.description 直接複製值
嚴重性 security_result.severity 如果為 Error/Critical，請設為大寫；如果為 Info，請設為 INFORMATIONAL；如果為 Warning，請設為 MEDIUM；否則請設為 UNKNOWN_SEVERITY
作業 security_result.summary 直接複製值
目標 目標 如果 Context_Type != LoginUser，則從目標重新命名，否則從主體重新命名
主體 目標
metadata.product_name metadata.product_name 設為「CLOUDM」
metadata.vendor_name metadata.vendor_name 設為「CLOUDM」

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