收集 Kyriba Treasury Management 記錄

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

Kyriba 是雲端式財務和金融管理平台，系統會針對付款作業、使用者存取權、核准工作流程和金融交易產生稽核記錄。剖析器會從 Kyriba 稽核資料中擷取欄位，並對應至統合式資料模型 (UDM)，擷取使用者身分、交易明細、核准狀態和安全性結果。

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
• 管理 Google Cloud Storage 值區 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 Kyriba 平台的高權限存取權，可設定 API 存取權及產生 OAuth2 憑證

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 kyriba-treasury-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資料保留政策

6. 點選「建立」。

收集 Kyriba API 憑證

取得 Kyriba 執行個體網址

1. 登入 Kyriba 平台。
2. 記下瀏覽器網址列中的執行個體網址。
   • 格式：https://<your-instance>.kyriba.com
   • 範例：如果您透過 https://acme.kyriba.com/gateway 存取 Kyriba，執行個體網址就是 https://acme.kyriba.com

建立 OAuth2 API 憑證

1. 以管理員身分登入 Kyriba 平台。
2. 依序前往「Administration」>「API Access」。
3. 按一下「建立」或「新增應用程式」。
4. 請提供下列設定詳細資料：
   • 應用程式名稱：輸入 Google Security Operations Integration
   • 授權類型：選取「用戶端憑證」
5. 按一下 [儲存]。

6. 複製並妥善儲存憑證：

   • 用戶端 ID：複製這個值
   • 用戶端密鑰：複製這個值

驗證權限

如要確認憑證是否具備必要權限，請按照下列步驟操作：

1. 登入 Kyriba 平台。
2. 依序前往「Administration」>「API Access」。
3. 確認您建立的應用程式已列出，且狀態為「有效」。
4. 確認應用程式有權存取「稽核記錄」API 範圍。

測試 API 存取權

• 請先測試憑證，再繼續進行整合：

  # Replace with your actual credentials
  CLIENT_ID="<your-client-id>"
  CLIENT_SECRET="<your-client-secret>"
  KYRIBA_HOST="https://<your-instance>.kyriba.com"
  
  # Get OAuth2 token
  TOKEN=$(curl -s -X POST "${KYRIBA_HOST}/gateway/oauth/token" \
    -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
    -d "grant_type=client_credentials&client_id=${CLIENT_ID}&client_secret=${CLIENT_SECRET}" \
    | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['access_token'])")
  
  # Test API access
  curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
    "${KYRIBA_HOST}/gateway/api/v1/audit-trails?startDate=2024-01-01&endDate=2024-01-02"
  

為 Cloud Run 函式建立服務帳戶

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

建立服務帳戶

1. 在 GCP 控制台中，依序前往「IAM 與管理」>「服務帳戶」。
2. 按一下「Create Service Account」(建立服務帳戶)。
3. 請提供下列設定詳細資料：
   • 服務帳戶名稱：輸入 kyriba-logs-collector-sa
   • 服務帳戶說明：輸入 Service account for Cloud Run function to collect Kyriba Treasury Management 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 值區的 IAM 權限

授予服務帳戶 GCS bucket 的寫入權限：

1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
2. 點按 bucket 名稱 (例如 kyriba-treasury-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 (例如 kyriba-logs-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，供 Cloud Scheduler 發布訊息，以及 Cloud Run 函式訂閱訊息。

1. 在 GCP Console 中，前往「Pub/Sub」>「Topics」(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 kyriba-logs-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 Kyriba API 擷取記錄並寫入 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	kyriba-logs-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 Pub/Sub 主題 (kyriba-logs-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「Containers, Networking, Security」。

8. 前往「安全性」分頁：

   • 服務帳戶：選取服務帳戶 (kyriba-logs-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	kyriba-treasury-logs	GCS bucket 名稱
   GCS_PREFIX	kyriba	記錄檔的前置字串
   STATE_KEY	kyriba/state.json	狀態檔案路徑
   KYRIBA_HOST	https://<your-instance>.kyriba.com	Kyriba 執行個體網址
   CLIENT_ID	your-client-id	OAuth2 用戶端 ID
   CLIENT_SECRET	your-client-secret	OAuth2 用戶端密鑰
   MAX_RECORDS	1000	每次執行的記錄數上限
   PAGE_SIZE	100	每頁記錄數
   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：
      • 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
       from datetime import datetime, timezone, timedelta
       import time
       import urllib.parse
     
       # 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', 'kyriba')
       STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'kyriba/state.json')
       KYRIBA_HOST = os.environ.get('KYRIBA_HOST')
       CLIENT_ID = os.environ.get('CLIENT_ID')
       CLIENT_SECRET = os.environ.get('CLIENT_SECRET')
       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 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)
     
       def get_oauth_token(host: str, client_id: str, client_secret: str) -> str:
         """Get OAuth 2.0 access token from Kyriba."""
         token_url = f"{host.rstrip('/')}/gateway/oauth/token"
         data = urllib.parse.urlencode({
           'grant_type': 'client_credentials',
           'client_id': client_id,
           'client_secret': client_secret,
         }).encode('utf-8')
         response = http.request(
           'POST', token_url,
           body=data,
           headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'},
         )
         if response.status != 200:
           raise Exception(f"OAuth token request failed: {response.status} {response.data.decode('utf-8')}")
         token_data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
         return token_data['access_token']
     
       @functions_framework.cloud_event
       def main(cloud_event):
         """
         Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Kyriba Treasury Management
         audit logs and write them to GCS.
     
         Args:
           cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
         """
     
         if not all([GCS_BUCKET, KYRIBA_HOST, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET]):
           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()}")
     
           # Get OAuth token
           token = get_oauth_token(KYRIBA_HOST, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET)
           print("Successfully obtained OAuth2 token")
     
           # Fetch logs
           records, newest_event_time = fetch_logs(
             host=KYRIBA_HOST,
             token=token,
             start_time=last_time,
             end_time=now,
             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(host: str, token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
         """
         Fetch audit trail logs from Kyriba API with pagination and rate limiting.
     
         Args:
           host: Kyriba instance URL
           token: OAuth2 access token
           start_time: Start time for log query
           end_time: End time for log query
           page_size: Number of records per page
           max_records: Maximum total records to fetch
     
         Returns:
           Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
         """
         base_url = host.rstrip('/')
         endpoint = f"{base_url}/gateway/api/v1/audit-trails"
     
         headers = {
           'Authorization': f'Bearer {token}',
           'Accept': 'application/json',
           'Content-Type': 'application/json',
           'User-Agent': 'GoogleSecOps-KyribaCollector/1.0',
         }
     
         records = []
         newest_time = None
         page_num = 0
         backoff = 1.0
         offset = 0
     
         start_date = start_time.strftime('%Y-%m-%d')
         end_date = end_time.strftime('%Y-%m-%d')
     
         while True:
           page_num += 1
     
           if len(records) >= max_records:
             print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
             break
     
           params = []
           params.append(f"startDate={start_date}")
           params.append(f"endDate={end_date}")
           params.append(f"offset={offset}")
           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'))
     
             page_results = data.get('results', [])
     
             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:
                 event_time = event.get('dateTime') or event.get('date')
                 if event_time:
                   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
             if len(page_results) < page_size:
               print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={page_size})")
               break
     
             offset += len(page_results)
     
           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	kyriba-logs-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 Pub/Sub 主題 (kyriba-logs-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 5 分鐘	*/5 * * * *	高容量、低延遲
每 15 分鐘	*/15 * * * *	中等音量
每小時	0 * * * *	標準 (建議)
每 6 小時	0 */6 * * *	少量、批次處理
每日	0 0 * * *	歷來資料集合

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 (kyriba-logs-collector)。
6. 按一下 [Logs] (記錄) 分頁標籤。

7. 確認函式是否順利執行。尋找：

   Fetching logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
   Successfully obtained OAuth2 token
   Page 1: Retrieved X events
   Wrote X records to gs://kyriba-treasury-logs/kyriba/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

8. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。

9. 按一下 bucket 名稱 (kyriba-treasury-logs)。

10. 前往前置字元資料夾 (kyriba/)。

11. 確認是否已建立含有目前時間戳記的新 .ndjson 檔案。

如果記錄中顯示錯誤：

• HTTP 401：檢查環境變數中的 OAuth2 憑證 (用戶端 ID 和用戶端密鑰)
• HTTP 403：確認 API 應用程式是否可存取稽核記錄範圍
• HTTP 429：頻率限制 - 函式會自動重試並延遲
• 缺少環境變數：檢查是否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 GCS bucket 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 Kyriba Treasury Management Logs)。
5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
6. 選取「Kyriba Treasury Management」做為「記錄類型」。
7. 按一下「取得服務帳戶」。

8. 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
   

9. 複製這個電子郵件地址，以便在下一步中使用。

10. 點選「下一步」。

11. 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://kyriba-treasury-logs/kyriba/
      

      • 取代：
        • kyriba-treasury-logs：您的 GCS bucket 名稱。
        • kyriba：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：成功轉移檔案後，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

12. 點選「下一步」。

13. 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. 點按 bucket 名稱 (例如 kyriba-treasury-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]。

UDM 對應表

記錄欄位	UDM 對應	邏輯
column11	metadata.description	直接複製值
第 16 欄、第 17 欄	metadata.event_timestamp	使用日期篩選器從日期和時間欄位剖析，格式為「MM/dd/yyyy hh:mm A」和「MM/dd/yyyy h:m A」
principal_userid	metadata.event_type	如果 principal_userid 不為空白，則設為「USER_RESOURCE_CREATION」，否則設為「GENERIC_EVENT」
第 3 欄	principal.user.company_name	直接複製值
column15	principal.user.userid	直接複製值
狀態	sec_result.action	如果狀態為「已匯款」，請設為「ALLOW」，否則設為「BLOCK」
column6	sec_result.description	直接複製值
sec_result	security_result	直接複製值
column4	target.location.name	直接複製值
第 1 欄	target.resource.id	直接複製值
	target.resource.name	設為「交易」
	target.resource.resource_type
column13	target.user.company_name	直接複製值
	metadata.product_name	設為「KYRIBA TREASURY」
	metadata.vendor_name	設為「KYRIBA」

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