收集 Proofpoint Web Browser Isolation 記錄

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本文說明如何使用 Google Cloud Storage V2，將 Proofpoint Web Browser Isolation 記錄檔擷取至 Google Security Operations。

Proofpoint Web Browser Isolation 是一項遠端瀏覽器隔離服務，可透過在安全的雲端環境中算繪網頁內容，防止惡意程式碼到達端點，保護使用者免於網路威脅。並透過 Proofpoint TAP SIEM API 提供瀏覽活動記錄。剖析器會從隔離事件資料中擷取欄位，並對應至統合式資料模型 (UDM)，擷取網址分類、使用者動作、安全性處置和瀏覽工作階段中繼資料。

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 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
  • 使用 TAP SIEM API 憑證 (服務主體和 API 密鑰) 取得 Proofpoint 的特殊權限

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 proofpoint-wbi-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 Proofpoint TAP SIEM API 憑證

取得 API 憑證

  1. 登入 Proofpoint TAP 資訊主頁。
  2. 依序前往「設定」>「已連結的應用程式」。
  3. 按一下「建立新憑證」 (或使用現有的 SIEM API 憑證)。

  4. 複製並妥善儲存下列憑證：

    • 服務主體：複製這個值
    • API 密鑰：複製這個值

驗證權限

如要確認 API 憑證是否具備必要權限，請按照下列步驟操作：

  1. 登入 Proofpoint TAP 資訊主頁。
  2. 依序前往「設定」>「已連結的應用程式」。
  3. 確認憑證已列出，且狀態為「有效」。
  4. 確認憑證已啟用 SIEM API 存取權。

測試 API 存取權

  • 請先測試憑證，再繼續進行整合：

    # Replace with your actual credentials
SERVICE_PRINCIPAL="<your-service-principal>"
API_SECRET="<your-api-secret>"

# Test TAP SIEM API access - fetch events from last hour
curl -v -u "${SERVICE_PRINCIPAL}:${API_SECRET}" \
  "https://tap-api-v2.proofpoint.com/v2/siem/all?format=json&sinceSeconds=3600"

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. 請提供下列設定詳細資料：
    • 服務帳戶名稱：輸入 proofpoint-wbi-collector-sa
    • 服務帳戶說明：輸入 Service account for Cloud Run function to collect Proofpoint Web Browser Isolation 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

將 GCS bucket 的寫入權限授予服務帳戶：

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 點按 bucket 名稱 (例如 proofpoint-wbi-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 proofpoint-wbi-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. 請提供下列設定詳細資料：
    • 主題 ID：輸入 proofpoint-wbi-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 Proofpoint TAP SIEM API 擷取瀏覽器隔離事件，並將這些事件寫入 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 proofpoint-wbi-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 (proofpoint-wbi-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 (proofpoint-wbi-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 proofpoint-wbi-logs GCS bucket 名稱
    GCS_PREFIX wbi-logs 記錄檔的前置字串
    STATE_KEY wbi-logs/state.json 狀態檔案路徑
    SERVICE_PRINCIPAL your-service-principal Proofpoint TAP 服務主體
    API_SECRET your-api-secret Proofpoint TAP API 密鑰
    LOOKBACK_SECONDS 3600 回溯期 (以秒為單位，預設為 1 小時)

  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 base64

# 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', 'wbi-logs')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'wbi-logs/state.json')
SERVICE_PRINCIPAL = os.environ.get('SERVICE_PRINCIPAL')
API_SECRET = os.environ.get('API_SECRET')
LOOKBACK_SECONDS = int(os.environ.get('LOOKBACK_SECONDS', '3600'))

TAP_API_BASE = "https://tap-api-v2.proofpoint.com/v2/siem"

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 Proofpoint
  Web Browser Isolation events via TAP SIEM API and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, SERVICE_PRINCIPAL, API_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)

    now = datetime.now(timezone.utc)

    # Determine since_seconds from state
    since_seconds = LOOKBACK_SECONDS
    if isinstance(state, dict) and state.get("last_event_time"):
      try:
        last_time = parse_datetime(state["last_event_time"])
        elapsed = (now - last_time).total_seconds()
        # Add 120 seconds overlap to catch delayed events
        since_seconds = int(elapsed) + 120
        # TAP API maximum is 1 hour (3600 seconds)
        since_seconds = min(since_seconds, 3600)
      except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")

    print(f"Fetching events from last {since_seconds} seconds")

    # Build auth header (Basic auth)
    auth_string = f"{SERVICE_PRINCIPAL}:{API_SECRET}"
    auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
    auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')

    # Fetch all SIEM events
    records = fetch_siem_events(
      auth_b64=auth_b64,
      since_seconds=since_seconds,
    )

    if not records:
      print("No new events 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
    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_siem_events(auth_b64: str, since_seconds: int):
  """
  Fetch events from the Proofpoint TAP SIEM API.

  The TAP SIEM API returns all event types (clicks, messages, isolation)
  in a single response. The sinceSeconds parameter controls the lookback window
  (maximum 3600 seconds / 1 hour).

  Args:
    auth_b64: Base64-encoded Service Principal:API Secret for Basic auth
    since_seconds: Fetch events from the last N seconds (max 3600)

  Returns:
    List of event records
  """
  headers = {
    'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-ProofpointWBICollector/1.0',
  }

  url = f"{TAP_API_BASE}/all?format=json&sinceSeconds={since_seconds}"
  backoff = 1.0
  max_retries = 3

  for attempt in range(max_retries):
    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

      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'))

      # TAP SIEM API returns events grouped by type
      all_events = []

      # Collect all event types
      for key in ['clicksPermitted', 'clicksBlocked', 'messagesDelivered', 'messagesBlocked']:
        events = data.get(key, [])
        if events:
          for event in events:
            event['_tap_event_type'] = key
          all_events.extend(events)
          print(f"Retrieved {len(events)} {key} events")

      print(f"Total events retrieved: {len(all_events)}")
      return all_events

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching SIEM events (attempt {attempt + 1}): {e}")
      if attempt < max_retries - 1:
        time.sleep(backoff)
        backoff = min(backoff * 2, 30.0)

  return []

    • 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 proofpoint-wbi-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 (proofpoint-wbi-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 * * * * 大量、低延遲
每 15 分鐘 */15 * * * * 中等
每小時 0 * * * * 標準 (建議)

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

  7. 確認函式是否已順利執行。請注意以下事項：

    Fetching events from last 3600 seconds
Retrieved X clicksPermitted events
Retrieved X messagesDelivered events
Total events retrieved: X
Wrote X records to gs://proofpoint-wbi-logs/wbi-logs/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。

  9. 按一下 bucket 名稱 (proofpoint-wbi-logs)。

  10. 前往前置字元資料夾 (wbi-logs/)。

  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：檢查環境變數中的服務主體和 API 密鑰
  • HTTP 403：確認憑證具有 SIEM API 存取權，且訂閱方案包含瀏覽器隔離事件
  • HTTP 429：頻率限制 - 函式會自動重試，並延遲一段時間
  • 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 Proofpoint Web Browser Isolation Logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
  6. 選取「Proofpoint Web Browser Isolation」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://proofpoint-wbi-logs/wbi-logs/
      • 取代：
        • proofpoint-wbi-logs：您的 GCS bucket 名稱。
        • wbi-logs：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

  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 proofpoint-wbi-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
metadata.event_type 活動類型
類別 metadata.product_event_type 產品專屬事件類型
parentPageURL metadata.url_back_to_product 可連結回產品的網址
區域 principal.location.country_or_region 主要負責人所在國家/地區
可用區 principal.location.name 主體位置的名稱
userId principal.user.product_object_id 使用者的產品專屬 ID
userName principal.user.userid 使用者 ID
security_result security_result 安全性結果詳細資料
disposition security_result.action 採取的安全措施
disposition security_result.action_details 安全性動作的詳細資料
將內容分類 security_result.detection_fields 偵測相關欄位
網址 target.url 目標資源的網址
metadata.product_name 產品名稱
metadata.vendor_name 供應商名稱

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