收集 SAP BTP 記錄

支援語言：

本文說明如何使用 Cloud Storage V2，將 SAP Business Technology Platform (BTP) 記錄檔擷取至 Google Security Operations。

SAP Business Technology Platform (BTP) 是一個雲端平台，提供應用程式開發、整合、資料管理和分析功能。這項服務會產生安全稽核記錄、存取記錄和服務事件記錄，有助於監控平台活動及偵測安全威脅。Cloud Run 函式會依排程輪詢 SAP 稽核記錄管理服務的稽核記錄擷取 API，以 NDJSON 格式將記錄寫入 Cloud Storage bucket，然後 Google SecOps 會透過 Cloud Storage V2 資訊提供擷取這些記錄。

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
  • SAP BTP 的管理員存取權，並具備設定稽核記錄擷取的權限 (目標 Cloud Foundry 空間中的「空間開發人員」，以及在全域帳戶層級新增權利的能力)

  • SAP BTP 子帳戶適用的稽核記錄管理服務 (技術名稱：auditlog-management)

建立 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 sap-btp-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」。

收集 SAP BTP API 憑證

建立稽核記錄管理服務執行個體

  1. 登入 SAP BTP Cockpit。
  2. 確認已將「稽核記錄管理服務」權利指派給子帳戶：在子帳戶檢視畫面中，依序前往「權利」>「編輯」>「新增服務方案」 (權利是從全域帳戶分配)。
  3. 前往子帳戶。
  4. 依序前往「服務」>「執行個體和訂閱項目」。
  5. 點選「建立」。
  6. 提供下列設定詳細資料：
    • 服務：選取「稽核記錄管理服務」(技術名稱：auditlog-management)。
    • 方案：選取「default」。
    • 執行階段環境：選取「Cloud Foundry」。
    • 聊天室：選取目標聊天室。
    • 「執行個體名稱」：輸入名稱 (例如 auditlog-management-secops)。
  7. 點選「建立」。

建立服務車鑰

  1. 在 SAP BTP Cockpit 中，依序前往「Services」>「Instances and Subscriptions」，然後選取 auditlog-management 服務執行個體。
  2. 選擇「建立服務金鑰」。
  3. 輸入名稱 (例如 google-secops-integration)。
  4. 點選「建立」。

  5. 複製並妥善儲存服務車鑰中的下列詳細資料：

    • url：稽核記錄擷取要求的基準網址。
    • uaa.url：OAuth 伺服器基本網址。權杖端點為 <uaa.url>/oauth/token。
    • uaa.clientid：OAuth 用戶端 ID。
    • uaa.clientsecret：OAuth 用戶端密鑰。

測試 API 存取權

  • 請先測試憑證，再繼續進行整合：

    # Replace with your actual credentials from the service key
UAA_URL="https://your-subdomain.authentication.region.hana.ondemand.com"
CLIENT_ID="your-client-id"
CLIENT_SECRET="your-client-secret"
API_URL="https://auditlog-management.cfapps.us10.hana.ondemand.com"

# Get OAuth token
TOKEN=$(curl -s -X POST "${UAA_URL}/oauth/token" \
  -u "${CLIENT_ID}:${CLIENT_SECRET}" \
  -d "grant_type=client_credentials" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" | jq -r '.access_token')

# Test API access: the API takes time_from/time_to in UTC without a
# timezone suffix and returns a JSON array at the root. When the result
# set is chunked, the next chunk's handle arrives in the "Paging"
# response header.
curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  "${API_URL}/auditlog/v2/auditlogrecords?time_from=2026-08-07T00:00:00&time_to=2026-08-07T01:00:00"

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 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 sap-btp-collector-sa。
    • 服務帳戶說明：輸入 Service account for Cloud Run function to collect SAP BTP 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 (例如 sap-btp-logs)。
  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 sap-btp-collector-sa@your-project.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 sap-btp-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，從稽核記錄管理服務擷取 API 擷取稽核記錄，並將記錄寫入 Cloud Storage。

  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 sap-btp-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「觸發條件 (選用)」部分：

    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 sap-btp-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. 展開「Containers, Networking, Security」(容器、網路、安全性)。

  8. 前往「安全性」分頁：

    • 服務帳戶：選取服務帳戶 sap-btp-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 sap-btp-logs Cloud Storage Bucket 名稱
    GCS_PREFIX sap-btp 記錄檔的前置字串
    STATE_KEY sap-btp-state.json 狀態檔案路徑，位於記錄前置字串外部
    SAP_API_URL https://auditlog-management.cfapps.us10.hana.ondemand.com 服務車鑰中的 url 值
    SAP_UAA_URL https://your-subdomain.authentication.region.hana.ondemand.com OAuth 權杖端點網址
    SAP_CLIENT_ID your-client-id OAuth 用戶端 ID
    SAP_CLIENT_SECRET your-client-secret OAuth 用戶端密鑰
    LOOKBACK_HOURS 24 初始回溯期

  10. 在「變數與密鑰」分頁中，前往「要求」：

    • 要求逾時：輸入 600 秒 (10 分鐘)。

  11. 前往「容器」中的「設定」分頁：

    • 在「資源」部分：
      • 記憶體：選取 512 MiB 以上。
      • CPU：選取 1。
    • 按一下「完成」。

  12. 前往「執行環境」：

    • 選取「預設」 (建議選項)。

  13. 在「修訂版本資源調度」部分：

    • 「執行個體數量下限」：輸入 0。
    • 「Maximum number of instances」(執行個體數量上限)：輸入 100 (或根據預期負載調整)。

  14. 點選「建立」。

  15. 等待服務建立完成 (1 到 2 分鐘)。

  16. 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「函式進入點」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 hashlib
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time
import base64
import uuid

# 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', 'sap-btp')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'sap-btp-state.json')
SEEN_KEY = STATE_KEY + '.seen'
API_URL = os.environ.get('SAP_API_URL')
UAA_URL = os.environ.get('SAP_UAA_URL')
CLIENT_ID = os.environ.get('SAP_CLIENT_ID')
CLIENT_SECRET = os.environ.get('SAP_CLIENT_SECRET')
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)

# message_uuid is the identifier of an audit log record; the parser maps it to
# metadata.product_log_id.
ID_FIELDS = ('message_uuid',)

def event_keys(event):
    """Return every identity this event can be recognised by."""
    keys = {'sha256:' + hashlib.sha256(
        json.dumps(event, sort_keys=True, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
    ).hexdigest()}
    for field in ID_FIELDS:
        value = event.get(field)
        if value:
            keys.add(f'{field}:{value}')
    return keys

def get_oauth_token():
    """Get OAuth 2.0 access token using client credentials flow."""
    token_url = f"{UAA_URL.rstrip('/')}/oauth/token"

    credentials = f"{CLIENT_ID}:{CLIENT_SECRET}"
    encoded_credentials = base64.b64encode(credentials.encode('utf-8')).decode('utf-8')

    headers = {
        'Authorization': f'Basic {encoded_credentials}',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept': 'application/json'
    }

    body = 'grant_type=client_credentials'

    backoff = 1.0
    max_retries = 3

    for attempt in range(max_retries):
        response = http.request('POST', token_url, body=body, headers=headers)

        if response.status == 429:
            retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
            print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
            time.sleep(retry_after)
            backoff = min(backoff * 2, 30.0)
            continue

        if response.status != 200:
            raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")

        data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        return data['access_token']

    raise RuntimeError(f"Failed to get token after {max_retries} retries due to rate limiting")

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch SAP BTP
    audit logs and write to GCS.

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

    if not all([GCS_BUCKET, API_URL, UAA_URL, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET]):
        # Raise rather than return: a bare return acks the Pub/Sub message and
        # reports the run as successful, silently discarding the schedule tick.
        raise RuntimeError('Missing required environment variables')

    try:
        bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

        # Load state
        state = load_state(bucket, STATE_KEY)
        seen_keys = load_seen(bucket, SEEN_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"])
                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 audit logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

        # Get OAuth token
        token = get_oauth_token()

        # Fetch audit logs
        records, newest_event_time = fetch_audit_logs(
            token=token,
            start_time=last_time,
            end_time=now,
        )

        # Drop the events already written by a previous run (overlap window)
        fresh = [r for r in records if not (event_keys(r) & seen_keys)]

        if not fresh:
            print("No new audit log records found.")
            return

        # Write to GCS as NDJSON
        timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
        # The random suffix keeps concurrent executions (Pub/Sub delivers at
        # least once) from overwriting each other's object within one second.
        object_key = f"{GCS_PREFIX}/audit_{timestamp}_{uuid.uuid4().hex[:8]}.ndjson"
        blob = bucket.blob(object_key)

        ndjson = '\n'.join([json.dumps(record, ensure_ascii=False) for record in fresh]) + '\n'
        blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

        print(f"Wrote {len(fresh)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")

        # Remember every fetched record so the next overlap window is deduplicated
        save_seen(bucket, SEEN_KEY, records)

        # Update state with newest event time. The watermark must be an event
        # timestamp, never wall clock: a wall-clock watermark skips every event
        # the vendor indexes late.
        if not newest_event_time:
            raise RuntimeError('Records were returned but no event timestamp could be parsed')
        save_state(bucket, STATE_KEY, newest_event_time)

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

    except Exception as e:
        print(f'Error processing audit 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}")
        raise

    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}")
        raise

def load_seen(bucket, key):
    """Load the event keys written by the previous run."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        if blob.exists():
            return set(json.loads(blob.download_as_text()))
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not load seen keys: {e}")
        raise

    return set()

def save_seen(bucket, key, records):
    """Save the keys of every fetched record for the next overlap window."""
    try:
        keys = set()
        for record in records:
            keys |= event_keys(record)
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(sorted(keys)),
            content_type='application/json'
        )
        print(f"Saved {len(keys)} seen keys")
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not save seen keys: {e}")
        raise

def fetch_audit_logs(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime):
    """
    Fetch audit logs from the Audit Log Management Service retrieval API.

    The API takes time_from/time_to in UTC without a timezone designator and
    returns a JSON array at the root (HTTP 204 when the window is empty).
    When the result set is chunked, the next chunk's handle arrives in the
    "Paging" response header as handle=<value> and is passed back as the
    handle query parameter; the server chunk size is fixed at 500 records.

    Args:
        token: OAuth 2.0 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)

    Raises:
        RuntimeError: on any API failure, so a failed fetch can never be
            mistaken for an empty result.
    """
    base_url = API_URL.rstrip('/')
    endpoint = f"{base_url}/auditlog/v2/auditlogrecords"

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

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 0
    backoff = 1.0
    rate_limit_retries = 0
    token_refreshed = False

    # The API expects UTC timestamps with no timezone suffix.
    time_from = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    time_to = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    handle = None

    from urllib.parse import urlencode

    while True:
        page_num += 1

        # Rebuild the full parameter set on every request.
        params = {'time_from': time_from, 'time_to': time_to}
        if handle:
            params['handle'] = handle
        url = f"{endpoint}?{urlencode(params)}"

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

        # The documented rate limit is 4 requests per second (burst 20).
        if response.status == 429:
            rate_limit_retries += 1
            if rate_limit_retries > 5:
                raise RuntimeError('Rate limited repeatedly; giving up without advancing the watermark')
            retry_after = response.headers.get('Retry-After')
            try:
                delay = float(retry_after) if retry_after else backoff
            except (TypeError, ValueError):
                delay = backoff
            delay = min(max(delay, 1.0), 60.0)
            print(f"Rate limited (429). Retrying after {delay}s...")
            time.sleep(delay)
            backoff = min(backoff * 2, 30.0)
            continue

        backoff = 1.0
        rate_limit_retries = 0

        if response.status == 401:
            # One refresh per run: a second consecutive 401 means the audit
            # service rejects tokens UAA still issues, and retrying forever
            # would hammer both services until the platform kills the run.
            if token_refreshed:
                raise RuntimeError('Audit log request still unauthorized after a token refresh')
            print("Token expired, refreshing...")
            token = get_oauth_token()
            headers['Authorization'] = f'Bearer {token}'
            token_refreshed = True
            continue

        token_refreshed = False

        if response.status == 204:
            # Documented empty result for the requested window.
            break

        if response.status != 200:
            raise RuntimeError(
                f"Audit log request failed: {response.status} - "
                f"{response.data.decode('utf-8')}"
            )

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

        # The records arrive as a JSON array at the root. Tolerate wrapped
        # shapes defensively, but never call .get on a list: doing so
        # crashed previous revisions of this function.
        if isinstance(data, list):
            page_results = data
        elif isinstance(data, dict):
            page_results = data.get('value', data.get('results', []))
        else:
            page_results = []

        print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} audit records")
        records.extend(page_results)

        # Track newest event time. Parse before assigning: an unparseable
        # stamp must never become the persisted watermark.
        for record in page_results:
            event_time = record.get('time') or record.get('timestamp')
            if not event_time:
                continue
            try:
                parsed = parse_datetime(event_time)
            except Exception as e:
                print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")
                continue
            if newest_time is None or parsed > parse_datetime(newest_time):
                newest_time = event_time

        # More chunks are signaled only by the Paging response header.
        paging = response.headers.get('Paging') or response.headers.get('paging') or ''
        handle = paging.split('=', 1)[1] if '=' in paging else None
        if not handle:
            break

    print(f"Retrieved {len(records)} total audit 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 sap-btp-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 sap-btp-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
每小時 0 * * * * 標準 (建議)
每 6 小時 0 */6 * * * 少量、批次處理
每天 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 (sap-btp-collector-hourly)。
  2. 按一下「強制執行」即可手動觸發。
  3. 等待幾秒鐘，然後依序前往「Cloud Run」>「Services」>「sap-btp-collector」>「Logs」。

  4. 確認函式是否執行成功。尋找：

    Fetching audit logs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X audit records
Wrote X records to gs://sap-btp-logs/sap-btp/audit_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  5. 檢查 Cloud Storage bucket (sap-btp-logs)，確認稽核記錄已寫入。

如果記錄中顯示錯誤：

  • HTTP 401：檢查環境變數中的 OAuth 憑證，或權杖可能已過期 (函式會自動處理重新整理)
  • HTTP 403：確認服務金鑰屬於同一個子帳戶中的 auditlog-management 執行個體，且該子帳戶的記錄符合您的預期；使用者角色集合不適用於用戶端憑證權杖
  • HTTP 429：頻率限制 - 函式會自動重試，並延遲一段時間
  • 無法取得存取權杖：確認 SAP_UAA_URL、SAP_CLIENT_ID 和 SAP_CLIENT_SECRET 正確無誤

在 Google SecOps 中設定動態饋給，擷取 SAP BTP 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 SAP BTP Logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
  6. 選取「Sap Business Technology Platform」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，後續步驟會用到。

  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://sap-btp-logs/sap-btp/
      • 取代：
        • sap-btp-logs：Cloud Storage bucket 名稱。
        • sap-btp/：記錄檔的儲存路徑。

    • 來源刪除選項：根據偏好設定選取刪除選項：

      • 一律不刪除檔案：一律不刪除來源中的檔案 (建議用於測試)。
      • 刪除已轉移的檔案和空白目錄：成功擷取檔案後，從來源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 Cloud Storage bucket 的兩個角色：Storage 物件檢視者，用於讀取記錄物件；以及 bucket 層級角色，用於讀取 bucket 中繼資料。

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 按一下 bucket 名稱 (sap-btp-logs)。
  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：選取下列兩個角色：
      • Storage 物件檢視者：讀取記錄檔物件。
      • Storage 舊版值區讀取者：讀取值區中繼資料。如果您選取「刪除已轉移的檔案和空目錄」刪除選項，請改為選取「Storage Legacy Bucket Writer」，這也會授予刪除權限。

  6. 按一下 [儲存]。

UDM 對應表

記錄欄位 UDM 對應 邏輯
time metadata.event_timestamp 已剖析為 ISO8601
principal_present metadata.event_type 已對應：true → STATUS_UPDATE
user_present metadata.event_type 已對應：true → USER_RESOURCE_ACCESS、true → USER_UNCATEGORIZED
json_message_uuid metadata.product_log_id 直接對應
host principal.asset.hostname 直接對應
key principal.asset.ip 已對應：ip → value
principal_ip principal.asset.ip 已合併
value principal.asset.ip 已合併
host principal.hostname 直接對應
key principal.ip 已對應：ip → value
principal_ip principal.ip 已合併
value principal.ip 已合併
principal_user_role principal.user.attribute.roles 已合併
key principal.user.email_addresses 已對應："new","old" → value2、"new","old" → value1
key1 principal.user.email_addresses 已對應：emails → value2、userName → value1
key2 principal.user.email_addresses 已對應：value → value2
value1 principal.user.email_addresses 已對應：^.+@.+$ → value1
value2 principal.user.email_addresses 已合併
user principal.user.user_display_name 直接對應
json_message.data_subject.id.userid principal.user.userid 直接對應
value1 principal.user.userid 直接對應
category security_result.category_details 已合併
als_service_id_label security_result.detection_fields 已合併
app_or_service_id_label security_result.detection_fields 已合併
attri_label security_result.detection_fields 已合併
attribute_label security_result.detection_fields 已合併
attribute_label1 security_result.detection_fields 已合併
custom_status_label security_result.detection_fields 已合併
custom_success_label security_result.detection_fields 已合併
custom_type_label security_result.detection_fields 已合併
desc_label security_result.detection_fields 已合併
format_version_label security_result.detection_fields 已合併
key security_result.detection_fields 已對應：json_message → message_label、id → attribute_label、"new","old" → `attribu...
message_id_label security_result.detection_fields 已合併
message_label security_result.detection_fields 已合併
message_label_json_message security_result.detection_fields 已合併
message_label_msgId security_result.detection_fields 已合併
message_label_msgNo security_result.detection_fields 已合併
message_label_uuid security_result.detection_fields 已合併
message_label_version security_result.detection_fields 已合併
org_id_label security_result.detection_fields 已合併
space_id_label security_result.detection_fields 已合併
tenant_label security_result.detection_fields 已合併
key security_result.severity 對應：level → INFORMATIONAL、level → MEDIUM、level → UNKNOWN_SEVERITY
level security_result.severity 已對應：INFO → INFORMATIONAL
value security_result.severity 已對應：INFO → INFORMATIONAL、WARN → MEDIUM
level security_result.severity_details 直接對應
value1 target.resource.product_object_id 直接對應
key1 target.resource.resource_type 已對應：clusterID → CLUSTER
不適用 metadata.event_type 常數：GENERIC_EVENT
不適用 metadata.product_name 常數：SAP_BTP
不適用 metadata.vendor_name 常數：SAP_BTP
不適用 security_result.severity 常數：INFORMATIONAL
不適用 target.resource.resource_type 常數：CLUSTER

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