收集 Saviynt Enterprise Identity Cloud 記錄

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本文說明如何使用 Google Cloud Storage V2,將 Saviynt Enterprise Identity Cloud (EIP) 記錄檔擷取至 Google Security Operations。

Saviynt Enterprise Identity Cloud (EIP) 是身分管理和雲端安全平台,可用於存取權管理、身分生命週期管理和法規遵循。這項服務會針對身分資源庫中執行的所有安全性活動,產生稽核記錄資料。

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 GCP 專案
  • 建立及管理 GCS bucket 的權限
  • 管理 GCS bucket IAM 政策的權限
  • 建立 Cloud Run 服務、Pub/Sub 主題和 Cloud Scheduler 工作的權限
  • 具備管理員權限的 Saviynt EIP 特殊存取權

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. 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 saviynt-eip-logs)
    位置類型 請根據需求選擇 (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 Saviynt EIP API 憑證

取得 API 憑證

  1. 登入 Saviynt EIP 管理控制台。
  2. 依序前往「管理」>「設定」>「連線」。
  3. 建立或找出具備下列權限的 API 使用者:
    • webservice_api_authenticateUser
    • api_v5_fetchRuntimeControlsData
  4. 請注意下列詳細資料:
    • 使用者名稱:API 使用者帳戶的使用者名稱。
    • 密碼:API 使用者帳戶密碼。
    • Saviynt 主機網址:您的 Saviynt 租戶網址 (例如 https://YOUR_SAVIYNT_HOST)。

決定 Analytics 名稱

  1. 在 Saviynt 管理控制台中,依序前往「Admin」>「Runtime Controls」。
  2. 記下要匯出稽核資料的 Analytics 名稱 (例如 AuditTrailAnalytics)。

驗證權限

如要確認 API 使用者是否具備必要權限,請按照下列步驟操作:

  1. 登入 Saviynt EIP 管理控制台。
  2. 依序前往「管理」 > 「使用者管理」。
  3. 按一下 API 使用者帳戶。
  4. 確認使用者具備 webservice_api_authenticateUser 和 api_v5_fetchRuntimeControlsData 存取權限。
  5. 如果缺少權限,請與 Saviynt 管理員聯絡。

測試 API 存取權

  • 請先測試憑證,再繼續進行整合:

    # Replace with your actual credentials
    SAVIYNT_HOST="https://YOUR_SAVIYNT_HOST"
    USERNAME="your-username"
    PASSWORD="your-password"
    
    # Get authentication token
    TOKEN=$(curl -s -X POST "${SAVIYNT_HOST}/ECM/api/login" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d "{\"username\": \"${USERNAME}\", \"password\": \"${PASSWORD}\"}" \
      | jq -r '.access_token')
    
    # Test API access
    curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -X POST "${SAVIYNT_HOST}/ECM/api/v5/fetchRuntimeControlsDataV2" \
      -d '{"analyticsname": "YOUR_ANALYTICS_NAME", "timeFrame": 5}'
    

為 Cloud Run 函式建立服務帳戶

Cloud Run 函式需要服務帳戶,並具備寫入 GCS bucket 的權限,且可由 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. 提供下列設定詳細資料:
    • 服務帳戶名稱:輸入 saviynt-eip-collector-sa。
    • 服務帳戶說明:輸入 Service account for Cloud Run function to collect Saviynt EIP 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「請選擇角色」。
    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 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:允許叫用函式

授予 GCS bucket 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」 > 「Bucket」。
  2. 按一下 bucket 名稱 (例如 saviynt-eip-logs)。
  3. 前往「權限」分頁。
  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 saviynt-eip-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,供 Cloud Scheduler 發布訊息,以及 Cloud Run 函式訂閱訊息。

  1. 在 GCP 控制台中,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 saviynt-eip-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 Saviynt EIP API 擷取記錄,並寫入 GCS。

  1. 在 GCP 控制台中,前往「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 saviynt-eip-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「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 saviynt-eip-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、安全性」。

  8. 前往「安全性」分頁:

    • 服務帳戶:選取服務帳戶 saviynt-eip-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 saviynt-eip-logs GCS bucket 名稱
    GCS_PREFIX saviynt 記錄檔的前置字串
    STATE_KEY saviynt/state.json 狀態檔案路徑
    SAVIYNT_HOST https://YOUR_SAVIYNT_HOST Saviynt 租戶網址
    SAVIYNT_USER your-api-username API 使用者名稱
    SAVIYNT_PASS your-api-password API 使用者密碼
    ANALYTICS_NAME AuditTrailAnalytics Analytics 記錄名稱
    TIMEFRAME_MINUTES 60 每項查詢的時間範圍 (分鐘)
    MAX_RECORDS 10000 每次執行的記錄數上限
    LOOKBACK_HOURS 24 初始回溯期
  10. 在「變數與密鑰」分頁中,前往「要求」部分:

    • 要求逾時:輸入 600 秒 (10 分鐘)。
  11. 前往「容器」的「設定」分頁:

    • 在「資源」部分:
      • 記憶體:選取 512 MiB 以上。
      • CPU:選取 1。
  12. 在「Revision scaling」(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. 服務建立後,內嵌程式碼編輯器會自動開啟。

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 json
      import os
      import urllib3
      from datetime import datetime, timezone, timedelta
      import time
      
      # 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', 'saviynt')
      STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'saviynt/state.json')
      SAVIYNT_HOST = os.environ.get('SAVIYNT_HOST', '').rstrip('/')
      SAVIYNT_USER = os.environ.get('SAVIYNT_USER', '')
      SAVIYNT_PASS = os.environ.get('SAVIYNT_PASS', '')
      ANALYTICS_NAME = os.environ.get('ANALYTICS_NAME', '')
      TIMEFRAME_MINUTES = int(os.environ.get('TIMEFRAME_MINUTES', '60'))
      MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
      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_token():
        """Get authentication token from Saviynt login API."""
        login_url = f"{SAVIYNT_HOST}/ECM/api/login"
      
        body = json.dumps({
          "username": SAVIYNT_USER,
          "password": SAVIYNT_PASS
        })
      
        headers = {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Accept': 'application/json'
        }
      
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
      
        for attempt in range(max_retries):
          response = http.request('POST', login_url, body=body.encode('utf-8'), headers=headers)
      
          if response.status == 429:
            retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
            print(f"Rate limited (429) on login 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 authenticate: {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 Saviynt EIP logs and write to GCS.
      
        Args:
          cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
        """
      
        if not all([GCS_BUCKET, SAVIYNT_HOST, SAVIYNT_USER, SAVIYNT_PASS, ANALYTICS_NAME]):
          print('Error: Missing required environment variables')
          return
      
        try:
          bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)
      
          # Load state
          state = load_state(bucket, STATE_KEY)
      
          now = datetime.now(timezone.utc)
      
          print(f"Fetching audit logs with analytics={ANALYTICS_NAME}, timeFrame={TIMEFRAME_MINUTES}")
      
          # Get access token
          token = get_token()
      
          # Fetch logs
          records = fetch_logs(
            token=token,
            analytics_name=ANALYTICS_NAME,
            timeframe_minutes=TIMEFRAME_MINUTES,
            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}")
      
          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(token: str, analytics_name: str, timeframe_minutes: int, max_records: int):
        """
        Fetch audit logs from Saviynt fetchRuntimeControlsDataV2 API with rate limiting.
      
        Args:
          token: Authentication token
          analytics_name: Name of the analytics record
          timeframe_minutes: Timeframe in minutes for the query
          max_records: Maximum total records to fetch
      
        Returns:
          List of records
        """
        endpoint = f"{SAVIYNT_HOST}/ECM/api/v5/fetchRuntimeControlsDataV2"
      
        headers = {
          'Authorization': f'Bearer {token}',
          'Content-Type': 'application/json',
          'Accept': 'application/json',
          'User-Agent': 'GoogleSecOps-SaviyntCollector/1.0'
        }
      
        body = json.dumps({
          "analyticsname": analytics_name,
          "timeFrame": timeframe_minutes
        })
      
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
      
        for attempt in range(max_retries):
          try:
            response = http.request('POST', endpoint, body=body.encode('utf-8'), headers=headers)
      
            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 []
      
            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      
            # Saviynt returns results in a 'result' or 'results' key
            records = data.get('result', data.get('results', []))
      
            if isinstance(records, list):
              if len(records) > max_records:
                records = records[:max_records]
              print(f"Retrieved {len(records)} audit records")
              return records
            else:
              # If the response is a single object, wrap it
              print(f"Retrieved 1 audit record")
              return [records]
      
          except Exception as e:
            print(f"Error fetching logs: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
              time.sleep(backoff)
              backoff = min(backoff * 2, 30.0)
              continue
            return []
      
        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. 在 GCP 控制台中,前往「Cloud Scheduler」。
  2. 點選「建立工作」。
  3. 提供下列設定詳細資料:

    設定 值
    名稱 saviynt-eip-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 (建議選取世界標準時間)
    目標類型 Pub/Sub
    主題 選取主題「saviynt-eip-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需求選擇頻率:

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 * * * 低量、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,找出您的作業 (saviynt-eip-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」>「saviynt-eip-collector」>「Logs」。
  4. 確認函式是否執行成功。尋找:

    Fetching audit logs with analytics=AuditTrailAnalytics, timeFrame=60
    Retrieved X audit records
    Wrote X records to gs://saviynt-eip-logs/saviynt/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  5. 檢查 GCS bucket (saviynt-eip-logs),確認記錄檔已寫入。

如果記錄中顯示錯誤:

  • HTTP 401:檢查環境變數中的 API 憑證
  • HTTP 403:在 Saviynt 管理控制台中,確認 API 使用者具備必要權限
  • HTTP 429:頻率限制 - 函式會自動重試,並採用輪詢機制
  • 驗證失敗:確認 SAVIYNT_HOST、SAVIYNT_USER 和 SAVIYNT_PASS 正確無誤

在 Google SecOps 中設定動態饋給,擷取 Saviynt EIP 記錄

  1. 依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」。
  2. 按一下「新增動態饋給」。
  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 Saviynt EIP Logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」。
  6. 選取「Saviynt Enterprise Identity Cloud」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 網址:輸入 GCS bucket URI,並加上前置路徑:

      gs://saviynt-eip-logs/saviynt/
      
      • 取代:
        • saviynt-eip-logs:GCS bucket 名稱。
        • saviynt: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:一律不會在轉移後刪除任何檔案 (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:納入在過去天數內修改過的檔案 (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 GCS bucket 的「Storage 物件檢視者」角色。

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」。
  2. 按一下 bucket 名稱 (saviynt-eip-logs)。
  3. 前往「權限」分頁。
  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
action_taken sr.action_details 動作詳細資料
category sr.category_details 類別詳細資料
Message,message metadata.description 事件說明
metadata.event_type 事件類型
物件類型 metadata.product_event_type 產品專屬事件類型
eventId metadata.product_log_id 產品記錄 ID
IP 位址 principal.ip IP 位址
查詢 principal.process.command_line 程序的指令列
actionUri principal.url 網址
accessed_by principal.user.email_addresses 使用者的電子郵件地址
accessed_by principal.user.userid 使用者 ID
sr security_result 安全性結果
metadata.product_name 產品名稱
metadata.vendor_name 供應商名稱

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