收集 HYPR MFA 日志

本文档介绍了如何使用网络钩子或 Google Cloud Storage V2 将 HYPR MFA 日志注入 Google Security Operations。

HYPR MFA 是一种无密码多重身份验证解决方案，可使用 FIDO2 通行密钥、生物识别技术和移动设备发起的登录提供防钓鱼式攻击的身份验证。HYPR 用安全的公钥加密技术取代了传统密码，从而消除了基于凭据的攻击，同时简化了工作站、Web 应用和云服务中的用户身份验证。

准备工作

确保您满足以下前提条件：

• Google SecOps 实例
• HYPR 控制中心的管理员权限
• 与 HYPR 支持团队联系，为您要监控的 RP 应用启用自定义事件钩子

收集方法差异

HYPR MFA 支持两种将日志发送到 Google Security Operations 的方法：

• 网络钩子（推荐）：HYPR 通过自定义事件钩子将事件实时发送到 Google Security Operations。此方法可立即传送事件，无需额外基础设施。
• Google Cloud Storage：HYPR 事件通过 API 收集并存储在 GCS 中，然后由 Google Security Operations 注入。此方法提供批处理和历史数据保留。

选择最符合您需求的方法：

功能	网络钩子	Google Cloud Storage
延迟时间	实时（秒）	批处理（分钟到小时）
基础架构	无需	包含 Cloud Run 函数的 GCP 项目
历史数据	仅限事件流	在 GCS 中完整保留
设置复杂性	简单	中
费用	轻微	GCP 计算和存储费用

方法 1：配置网络钩子集成

在 Google SecOps 中创建 webhook Feed

创建 Feed

1. 前往 SIEM 设置 > Feed。
2. 点击添加新 Feed。
3. 在下一页上，点击配置单个 Feed。
4. 在 Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 HYPR MFA Events）。
5. 选择 Webhook 作为来源类型。
6. 选择 HYPR MFA 作为日志类型。
7. 点击下一步。
8. 为以下输入参数指定值：
   • 拆分定界符（可选）：留空。每个 Webhook 请求都包含一个 JSON 事件。
   • 资源命名空间：资源命名空间。
   • 注入标签：要应用于此 Feed 中的事件的标签。
9. 点击下一步。
10. 在最终确定界面中查看新的新闻信息流配置，然后点击提交。

生成并保存密钥

创建 Feed 后，您必须生成用于身份验证的密钥：

1. 在 Feed 详情页面上，点击生成密钥。
2. 系统会显示一个对话框，其中包含密钥。
3. 复制并妥善保存密钥。

获取 Feed 端点网址

1. 前往 Feed 的详细信息标签页。
2. 在端点信息部分，复制 Feed 端点网址。

3. 网址格式为：

   https://{region}-chronicle.googleapis.com/v1/{parent}/logs:import
   

   其中，{region} 是 Google SecOps 实例所在的区域（例如 us、europe 或 asia-southeast1），{parent} 是资源路径，格式为 projects/<PROJECT_ID>/locations/<LOCATION>/instances/<INSTANCE_ID>/logTypes/<LOG_TYPE>。

4. 保存此网址，以便在后续步骤中使用。

5. 点击完成。

创建 Google Cloud API 密钥

Chronicle 需要使用 API 密钥进行身份验证。在 Google Cloud Console 中创建受限 API 密钥。

创建 API 密钥

1. 前往 Google Cloud 控制台的“凭据”页面。
2. 选择您的项目（与您的 Chronicle 实例关联的项目）。
3. 点击创建凭据 > API 密钥。
4. 系统会创建 API 密钥，并在对话框中显示该密钥。
5. 点击修改 API 密钥以限制密钥。

限制 API 密钥

1. 在 API 密钥设置页面中：
   • 名称：输入一个描述性名称（例如 Chronicle Webhook API Key）。
2. 在 API 限制下：
   1. 选择限制密钥。
   2. 在选择 API 下拉菜单中，搜索并选择 Google SecOps API（或 Chronicle API）。
3. 点击保存。
4. 从页面顶部的 API 密钥字段复制 API 密钥值。
5. 安全地保存 API 密钥。

配置 HYPR MFA 自定义事件钩子

构建包含标头的网络钩子网址

HYPR 支持使用自定义标头进行身份验证。为了提高安全性，请使用标头身份验证方法。

• 端点网址（不含参数）：

  <ENDPOINT_URL>
  

• 标头：

  x-goog-chronicle-auth: <API_KEY>
  x-chronicle-auth: <SECRET_KEY>
  

  • 替换：
    • <ENDPOINT_URL>：上一步中的 Feed 端点网址。
    • <API_KEY>：您创建的 Google Cloud API 密钥。
    • <SECRET_KEY>：从 Chronicle Feed 创建中获得的密钥。

准备自定义事件钩子 JSON 配置

• HYPR 自定义事件钩子使用 JSON 进行配置。准备以下 JSON 配置，替换占位值：

  {
    "name": "Chronicle SIEM Integration",
    "eventType": "ALL",
    "invocationEndpoint": "<ENDPOINT_URL>",
    "httpMethod": "POST",
    "authType": "API_KEY",
    "authParams": {
      "apiKeyAuthParameters": {
        "apiKeyName": "x-goog-chronicle-auth",
        "apiKeyValue": "<API_KEY>"
      },
      "invocationHttpParameters": {
        "headerParameters": [
          {
            "key": "Content-Type",
            "value": "application/json",
            "isValueSecret": false
          },
          {
            "key": "x-chronicle-auth",
            "value": "<SECRET_KEY>",
            "isValueSecret": true
          }
        ]
      }
    }
  }
  

  • 将

    • <ENDPOINT_URL>：Chronicle Feed 端点网址。
    • <API_KEY>：Google Cloud API 密钥。
    • <SECRET_KEY>：Chronicle 密钥。

  • 配置参数：

  • name：事件钩子的描述性名称（例如 Chronicle SIEM Integration）。

  • eventType：设置为 ALL 可发送所有 HYPR 事件，或指定特定事件标记，例如 AUTHENTICATION、REGISTRATION 或 ACCESS_TOKEN。

  • invocationEndpoint：Chronicle Feed 端点网址。

  • httpMethod：设置为 POST。

  • authType：对于 API 密钥身份验证，设置为 API_KEY。

  • apiKeyName：API 密钥的标头名称 (x-goog-chronicle-auth)。

  • apiKeyValue：Google Cloud API 密钥值。

  • headerParameters：其他标头，包括 Content-Type: application/json 和 x-chronicle-auth 标头中的 Chronicle 密钥。

在 HYPR 控制中心内创建自定义事件钩子

1. 以管理员身份登录 HYPR 控制中心。
2. 在左侧的导航菜单中，点击集成。
3. 在集成页面上，点击添加新集成。
4. HYPR 控制中心会显示可用的集成。
5. 点击自定义事件的事件钩子下的图块。
6. 点击添加新事件钩子。
7. 在 Add New Event Hook（添加新事件钩子）对话框中，将您准备的 JSON 内容粘贴到文本字段中。
8. 点击添加事件钩子。
9. HYPR 控制中心会返回到事件钩子页面。

自定义事件钩子现已配置完毕，并将开始向 Google SecOps 发送事件。

验证 webhook 是否正常运行

检查 HYPR 控制中心事件钩子状态

1. 登录 HYPR 控制中心。
2. 前往集成。
3. 点击自定义事件集成。
4. 在事件钩子表中，验证您的事件钩子是否已列出。
5. 点击事件钩子名称即可查看详情。
6. 验证配置是否与您的设置一致。

查看 Chronicle Feed 状态

1. 在 Chronicle 中，依次前往 SIEM 设置 > Feed。
2. 找到您的网络钩子 Feed。
3. 查看状态列（应为有效）。
4. 检查收到的事件计数（应该在递增）。
5. 检查上次成功启动时间时间戳（应为最近的时间）。

在 Chronicle 中验证日志

1. 依次前往搜索 > UDM 搜索。

2. 使用以下查询：

   metadata.vendor_name = "HYPR" AND metadata.product_name = "MFA"
   

3. 将时间范围调整为过去 1 小时。

4. 验证结果中是否显示事件。

身份验证方法参考

HYPR 自定义事件钩子支持多种身份验证方法。对于 Chronicle，建议使用带有自定义标头的 API 密钥身份验证方法。

API 密钥身份验证（推荐用于 Chronicle）

• 配置：

  {
    "authType": "API_KEY",
    "authParams": {
      "apiKeyAuthParameters": {
        "apiKeyName": "x-goog-chronicle-auth",
        "apiKeyValue": "<API_KEY>"
      },
      "invocationHttpParameters": {
        "headerParameters": [
          {
            "key": "Content-Type",
            "value": "application/json",
            "isValueSecret": false
          },
          {
            "key": "x-chronicle-auth",
            "value": "<SECRET_KEY>",
            "isValueSecret": true
          }
        ]
      }
    }
  }
  

• 优点：

  • 在标头中发送的 API 密钥和密钥（比网址参数更安全）。
  • 支持多个身份验证标头。
  • 标头未记录在 Web 服务器访问日志中。

基本身份验证

• 配置：

  {
    "authType": "BASIC",
    "authParams": {
      "basicAuthParameters": {
        "username": "your-username",
        "password": "your-password"
      },
      "invocationHttpParameters": {
        "headerParameters": [
          {
            "key": "Content-Type",
            "value": "application/json",
            "isValueSecret": false
          }
        ]
      }
    }
  }
  

  • 应用场景：当目标系统需要 HTTP 基本身份验证时。

OAuth 2.0 客户端凭证

• 配置：

  {
    "authType": "OAUTH_CLIENT_CREDENTIALS",
    "authParams": {
      "oauthParameters": {
        "clientParameters": {
          "clientId": "your-client-id",
          "clientSecret": "your-client-secret"
        },
        "authorizationEndpoint": "https://login.example.com/oauth2/v2.0/token",
        "httpMethod": "POST",
        "oauthHttpParameters": {
          "bodyParameters": [
            {
              "key": "scope",
              "value": "api://your-api/.default",
              "isValueSecret": false
            },
            {
              "key": "grant_type",
              "value": "client_credentials",
              "isValueSecret": false
            }
          ]
        }
      },
      "invocationHttpParameters": {
        "headerParameters": [
          {
            "key": "Content-Type",
            "value": "application/json",
            "isValueSecret": false
          }
        ]
      }
    }
  }
  

  • 应用场景：当目标系统需要 OAuth 2.0 身份验证时。

事件类型和过滤

HYPR 事件使用 eventTags 参数进行分组。您可以配置自定义事件钩子，以发送所有事件或按特定事件类型进行过滤。

事件代码

• AUTHENTICATION：用户身份验证事件（登录、解锁）。
• REGISTRATION：设备注册事件（配对移动设备、安全密钥）。
• ACCESS_TOKEN：访问令牌生成和使用事件。
• AUDIT：审核日志事件（管理操作、配置更改）。

配置事件过滤

如需仅发送特定事件类型，请修改 JSON 配置中的 eventType 参数：

• 发送所有事件：

  {
    "eventType": "ALL"
  }
  

• 仅发送身份验证事件：

  {
    "eventType": "AUTHENTICATION"
  }
  

• 仅发送注册事件：

  {
    "eventType": "REGISTRATION"
  }
  

方案 2：配置 Google Cloud Storage 集成

GCS 集成的其他前提条件

除了“准备工作”部分中列出的前提条件之外，您还需要：

• 启用了 Cloud Storage API 的 GCP 项目
• 创建和管理 GCS 存储桶的权限
• 管理 GCS 存储桶的 IAM 政策的权限
• 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
• HYPR API 凭据（请与 HYPR 支持团队联系以获取 API 访问权限）

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一个新项目。
3. 在导航菜单中，前往 Cloud Storage > 存储桶。
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 hypr-mfa-logs）
   位置类型	根据您的需求进行选择（区域级、双区域级、多区域级）
   位置	选择位置（例如 us-central1）
   存储类别	标准（建议用于频繁访问的日志）
   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。

收集 HYPR API 凭证

请与 HYPR 支持团队联系，以获取用于访问 HYPR 事件数据的 API 凭据。您需要有：

• API 基础网址：您的 HYPR 实例网址（例如 https://your-tenant.hypr.com）
• API 令牌：用于 API 访问的身份验证令牌
• RP 应用 ID：要监控的依赖方应用 ID

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号应具有向 GCS 存储桶写入数据的权限，并且可由 Pub/Sub 调用。

创建服务账号

1. 在 GCP 控制台中，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 hypr-logs-collector-sa。
   • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect HYPR MFA 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，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。

以下操作需要这些角色：

• 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 (hypr-logs-collector-sa) 授予对 GCS 存储桶的写入权限：

1. 前往 Cloud Storage > 存储桶。
2. 点击您的存储桶名称（例如 hypr-mfa-logs）。
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 hypr-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 将向其发布消息，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 hypr-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 HYPR API 提取日志并将其写入 GCS。

1. 在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
2. 点击创建服务。
3. 选择函数（使用直接修改器创建函数）。

4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

   设置	值
   Service 名称	hypr-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 主题中，选择 Pub/Sub 主题 (hypr-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 (hypr-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	hypr-mfa-logs	GCS 存储桶名称
   GCS_PREFIX	hypr-events	日志文件的前缀
   STATE_KEY	hypr-events/state.json	状态文件路径
   HYPR_API_URL	https://your-tenant.hypr.com	HYPR API 基础网址
   HYPR_API_TOKEN	your-api-token	HYPR API 身份验证令牌
   HYPR_RP_APP_ID	your-rp-app-id	HYPR RP 应用 ID
   MAX_RECORDS	1000	每次运行的最大记录数
   PAGE_SIZE	100	每页记录数
   LOOKBACK_HOURS	24	初始回溯期

10. 在变量和密钥部分中，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
   from datetime import datetime, timezone, timedelta
   import time
   import base64
   
   # 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', 'hypr-events')
   STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'hypr-events/state.json')
   HYPR_API_URL = os.environ.get('HYPR_API_URL')
   HYPR_API_TOKEN = os.environ.get('HYPR_API_TOKEN')
   HYPR_RP_APP_ID = os.environ.get('HYPR_RP_APP_ID')
   MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
   PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
   LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
   
   def to_unix_millis(dt: datetime) -> int:
       """Convert datetime to Unix epoch milliseconds."""
       if dt.tzinfo is None:
           dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
       dt = dt.astimezone(timezone.utc)
       return int(dt.timestamp() * 1000)
   
   def parse_datetime(value: str) -> datetime:
       """Parse ISO datetime string to datetime object."""
       if value.endswith("Z"):
           value = value[:-1] + "+00:00"
       return datetime.fromisoformat(value)
   
   @functions_framework.cloud_event
   def main(cloud_event):
       """
       Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch HYPR MFA logs and write to GCS.
   
       Args:
           cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
       """
   
       if not all([GCS_BUCKET, HYPR_API_URL, HYPR_API_TOKEN, HYPR_RP_APP_ID]):
           print('Error: Missing required environment variables')
           return
   
       try:
           # Get GCS bucket
           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 any delayed events
                   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 logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")
   
           # Convert to Unix milliseconds for HYPR API
           start_millis = to_unix_millis(last_time)
           end_millis = to_unix_millis(now)
   
           # Fetch logs
           records, newest_event_time = fetch_logs(
               api_url=HYPR_API_URL,
               api_token=HYPR_API_TOKEN,
               rp_app_id=HYPR_RP_APP_ID,
               start_time_ms=start_millis,
               end_time_ms=end_millis,
               page_size=PAGE_SIZE,
               max_records=MAX_RECORDS,
           )
   
           if not records:
               print("No new 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 gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")
   
           # Update state with newest event time
           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 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: str):
       """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_logs(api_url: str, api_token: str, rp_app_id: str, start_time_ms: int, end_time_ms: int, page_size: int, max_records: int):
       """
       Fetch logs from HYPR API with pagination and rate limiting.
   
       Args:
           api_url: HYPR API base URL
           api_token: HYPR API authentication token
           rp_app_id: HYPR RP application ID
           start_time_ms: Start time in Unix milliseconds
           end_time_ms: End time in Unix milliseconds
           page_size: Number of records per page
           max_records: Maximum total records to fetch
   
       Returns:
           Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
       """
       # Clean up API URL
       base_url = api_url.rstrip('/')
   
       endpoint = f"{base_url}/rp/api/versioned/events"
   
       # Bearer token authentication
       headers = {
           'Authorization': f'Bearer {api_token}',
           'Accept': 'application/json',
           'Content-Type': 'application/json',
           'User-Agent': 'GoogleSecOps-HYPRCollector/1.0'
       }
   
       records = []
       newest_time = None
       page_num = 0
       backoff = 1.0
   
       # Offset-based pagination
       start_index = 0
   
       while True:
           page_num += 1
   
           if len(records) >= max_records:
               print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
               break
   
           # Build request parameters
           params = []
           params.append(f"rpAppId={rp_app_id}")
           params.append(f"startDate={start_time_ms}")
           params.append(f"endDate={end_time_ms}")
           params.append(f"start={start_index}")
           params.append(f"limit={min(page_size, max_records - len(records))}")
           url = f"{endpoint}?{'&'.join(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'))
   
               # Extract results
               page_results = data.get('data', [])
   
               if not page_results:
                   print(f"No more results (empty page)")
                   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:
                       # HYPR uses LOGGEDTIMEINUTC field with Unix milliseconds
                       event_time_ms = event.get('LOGGEDTIMEINUTC')
                       if event_time_ms:
                           event_dt = datetime.fromtimestamp(event_time_ms / 1000, tz=timezone.utc)
                           event_time = event_dt.isoformat()
                           if newest_time is None or parse_datetime(event_time) > parse_datetime(newest_time):
                               newest_time = event_time
                   except Exception as e:
                       print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")
   
               # Check for more results
               current_size = data.get('size', 0)
               if current_size < page_size:
                   print(f"Reached last page (size={current_size} < limit={page_size})")
                   break
   
               start_index += current_size
   
           except Exception as e:
               print(f"Error fetching logs: {e}")
               return [], None
   
       print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
       return records, newest_time
   

   • 第二个文件：requirements.txt:：

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

3. 点击部署以保存和部署函数。

4. 等待部署完成（2-3 分钟）。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 将定期向 Pub/Sub 主题 (hypr-logs-trigger) 发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

1. 在 GCP 控制台中，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	hypr-logs-collector-hourly
   区域	选择与 Cloud Run 函数相同的区域
   频率	0 * * * *（每小时整点）
   时区	选择时区（建议选择 UTC）
   目标类型	Pub/Sub
   主题	选择 Pub/Sub 主题 (hypr-logs-trigger)
   邮件正文	{}（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率：

频率	Cron 表达式	使用场景
每隔 5 分钟	*/5 * * * *	高容量、低延迟
每隔 15 分钟	*/15 * * * *	搜索量中等
每小时	0 * * * *	标准（推荐）
每 6 小时	0 */6 * * *	低量批处理
每天	0 0 * * *	历史数据收集

测试集成

1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业 (hypr-logs-collector-hourly)。
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. 点击您的函数名称 (hypr-logs-collector)。
6. 点击日志标签页。

7. 验证函数是否已成功执行。查找：

   Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Page 1: Retrieved X events
   Wrote X records to gs://bucket-name/prefix/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

8. 前往 Cloud Storage > 存储桶。

9. 点击您的存储桶名称（例如 hypr-mfa-logs）。

10. 前往前缀文件夹（例如 hypr-events/）。

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 API 凭据
• HTTP 403：验证 HYPR API 令牌是否具有所需权限，以及 RP 应用 ID 是否正确
• HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并采用退避算法
• 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需变量

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 会使用一个专属服务账号从您的 GCS 存储桶中读取数据。您必须向此服务账号授予对存储桶的访问权限。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 HYPR MFA 日志

1. 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 HYPR MFA Logs from GCS）。
5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。

6. 选择 HYPR MFA 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. 复制此邮箱，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://hypr-mfa-logs/hypr-events/
      

      • 替换：
        • hypr-mfa-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • hypr-events：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（建议在测试时使用）。
      • 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：在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过的文件。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新闻信息流配置，然后点击提交。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要您的 GCS 存储桶的 Storage Object Viewer 角色。

1. 前往 Cloud Storage > 存储桶。
2. 点击您的存储桶名称（例如 hypr-mfa-logs）。
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
	extensions.auth.type	身份验证类型（例如 SSO、MFA）
	metadata.event_type	事件类型（例如 USER_LOGIN、NETWORK_CONNECTION）
EVENTNAME	metadata.product_event_type	特定产品的事件类型
ID	metadata.product_log_id	产品专属日志 ID
USERAGENT	network.http.parsed_user_agent	已解析的 HTTP 用户代理
USERAGENT	network.http.user_agent	HTTP 用户代理字符串
SESSIONID	network.session_id	会话 ID
DEVICEMODEL	principal.asset.hardware.model	资产的硬件型号
COMPANION,MACHINEDOMAIN	principal.asset.hostname	资产的主机名
REMOTEIP	principal.asset.ip	资产的 IP 地址
DEVICEID	principal.asset_id	资产的唯一标识符
COMPANION,MACHINEDOMAIN	principal.hostname	与主账号关联的主机名
REMOTEIP	principal.ip	与主账号关联的 IP 地址
DEVICEOS	principal.platform	平台（例如 WINDOWS、LINUX）
DEVICEOSVERSION	principal.platform_version	平台版本
ISSUCCESSFUL	security_result.action	安全系统采取的操作（例如 ALLOW、BLOCK）
发消息	security_result.description	安全结果的说明
MACHINEUSERNAME	target.user.user_display_name	用户的显示名称
FIDOUSER	target.user.userid	用户 ID
	metadata.product_name	产品名称
	metadata.vendor_name	供应商/公司名称

更新日志

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