收集 SecureLink 日志

支持：

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 SecureLink 日志注入 Google Security Operations。

SecureLink（现称为 Imprivata Privileged Remote Access）是一个基于云的第三方远程访问平台，用于安全地管理供应商和特权访问。SecureLink REST API 可提供对会话日志、身份验证事件和管理审核日志的程序化访问。

准备工作

请确保满足以下前提条件：

  • Google SecOps 实例
  • 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
  • 拥有管理员权限，可对 SecureLink 管理员门户进行特权访问
  • 具有审核日志读取权限的 SecureLink API 密钥

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，依次前往 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 securelink-logs）
    位置类型 根据您的需求进行选择（单区域、双区域、多区域）
    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。

生成 API 密钥

  1. 登录 SecureLink 管理员门户。
  2. 依次前往管理 > API 密钥（或管理 > 集成 > API）。
  3. 点击 Generate API Key。
  4. 输入 API 密钥的名称（例如 Google SecOps Integration）。
  5. 选择所需的权限：
    • 审核日志读取：访问会话和身份验证日志
    • 会话读取：访问远程访问会话数据
  6. 点击生成。

  7. 请复制以下详细信息并将其保存在安全的位置：

    • API 密钥：生成的 API 密钥值
    • 组织 ID：您的 SecureLink 组织 ID（可在管理门户网址或“设置”页面中看到）

确定 API 基本网址

SecureLink API 基础网址：

环境 API 基础网址
生产 https://api.securelink.com/v1

测试 API 访问权限

  • 在继续进行集成之前，请测试您的凭据：

    # Replace with your actual credentials
SECURELINK_API_KEY="your-api-key"
SECURELINK_ORG_ID="your-org-id"

# Test API access - list recent audit logs
curl -s -X GET "https://api.securelink.com/v1/audit-logs?limit=1" \
  -H "Authorization: Bearer ${SECURELINK_API_KEY}" \
  -H "X-Organization-Id: ${SECURELINK_ORG_ID}" \
  -H "Accept: application/json"

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 securelink-logs-collector-sa
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect SecureLink 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 securelink-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 securelink-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，供 Cloud Scheduler 发布消息，并供 Cloud Run 函数订阅。

  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 securelink-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 SecureLink REST API 中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（使用内嵌编辑器创建函数）。

  4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

    设置 值
    Service 名称 securelink-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，选择主题 securelink-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. 前往安全标签页：

    • 服务账号：选择服务账号 securelink-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 securelink-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX securelink 日志文件的前缀
    STATE_KEY securelink/state.json 状态文件路径
    SECURELINK_API_KEY your-api-key SecureLink API 密钥
    SECURELINK_ORG_ID your-org-id SecureLink 组织 ID
    SECURELINK_API_BASE https://api.securelink.com/v1 SecureLink API 基础网址
    MAX_RECORDS 5000 每次运行的记录数上限
    PAGE_SIZE 1000 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
      • 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

# 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', 'securelink')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'securelink/state.json')
SECURELINK_API_KEY = os.environ.get('SECURELINK_API_KEY')
SECURELINK_ORG_ID = os.environ.get('SECURELINK_ORG_ID')
SECURELINK_API_BASE = os.environ.get('SECURELINK_API_BASE', 'https://api.securelink.com/v1')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
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)

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

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

  if not all([GCS_BUCKET, SECURELINK_API_KEY, SECURELINK_ORG_ID]):
    print('Error: Missing required environment variables')
    return

  try:
    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()}")

    # Fetch logs from multiple endpoints
    all_records = []
    newest_event_time = None

    for endpoint_type in ['audit-logs', 'sessions']:
      records, newest_time = fetch_logs(
        endpoint_type=endpoint_type,
        start_time=last_time,
        end_time=now,
        page_size=PAGE_SIZE,
        max_records=MAX_RECORDS,
      )
      all_records.extend(records)
      if newest_time:
        if newest_event_time is None or parse_datetime(newest_time) > parse_datetime(newest_event_time):
          newest_event_time = newest_time

    if not all_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 all_records]) + '\n'
    blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

    print(f"Wrote {len(all_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(all_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(endpoint_type: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch logs from SecureLink REST API
  with cursor-based pagination and rate limiting.

  Args:
    endpoint_type: API endpoint type (audit-logs, sessions)
    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)
  """
  api_base = SECURELINK_API_BASE.rstrip('/')
  endpoint = f"{api_base}/{endpoint_type}"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {SECURELINK_API_KEY}',
    'X-Organization-Id': SECURELINK_ORG_ID,
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-SecureLinkCollector/1.0'
  }

  records = []
  newest_time = None
  page_num = 0
  backoff = 1.0
  cursor = None

  start_iso = start_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
  end_iso = end_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')

  while True:
    page_num += 1

    if len(records) >= max_records:
      print(f"Reached max_records limit ({max_records}) for {endpoint_type}")
      break

    url = f"{endpoint}?startDate={start_iso}&endDate={end_iso}&limit={min(page_size, max_records - len(records))}"
    if cursor:
      url += f"&cursor={cursor}"

    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 records, newest_time

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

      page_results = data.get('data', data.get('results', data.get('items', [])))

      if not page_results:
        print(f"No more results (empty page) for {endpoint_type}")
        break

      print(f"{endpoint_type} page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")

      # Add endpoint type for identification
      for event in page_results:
        event['_securelink_log_type'] = endpoint_type

      records.extend(page_results)

      # Track newest event time
      for event in page_results:
        try:
          event_ts = event.get('timestamp') or event.get('createdAt') or event.get('startTime')
          if event_ts:
            event_time = str(event_ts)
            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 next cursor
      cursor = data.get('cursor') or data.get('nextCursor') or data.get('next_cursor')
      if not cursor:
        if len(page_results) < page_size:
          print(f"No more pages for {endpoint_type} (last page not full)")
        else:
          print(f"No more pages for {endpoint_type} (no cursor)")
        break

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching {endpoint_type} logs: {e}")
      return records, newest_time

  print(f"Retrieved {len(records)} total {endpoint_type} 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 securelink-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（建议选择世界协调时间 [UTC]）
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择主题“securelink-logs-trigger”
    消息正文 {}（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 * * * * 大容量、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。
  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 securelink-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
audit-logs page 1: Retrieved X events
sessions page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://securelink-logs/securelink/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 (securelink-logs)。

  10. 转到 securelink/ 文件夹。

  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 密钥和组织 ID
  • HTTP 403：在 SecureLink 管理员门户中验证 API 密钥是否具有所需权限
  • 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的变量
  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 SecureLink Logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 SecureLink 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. 复制此电子邮件地址。

  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://securelink-logs/securelink/
      • 替换：
        • securelink-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • securelink：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（建议用于测试）。
      • 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：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）

    • 资源命名空间：资源命名空间

    • 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。
  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
additional_classification additional.fields 无法在 UDM 模型的正式部分充分表示的任何重要的特定于供应商的事件数据
机制 extensions.auth.mechanism 身份验证机制
extensions.auth.type 身份验证类型
msg、inner_message、desc metadata.description 事件的说明
metadata.event_type 事件类型（例如 USER_LOGIN、NETWORK_CONNECTION）
resource_name, _application_protocol network.application_protocol 应用协议（例如 HTTP、FTP）
方法 network.http.method HTTP 方法（例如 GET、POST）
network.ip_protocol IP 协议（例如 TCP、UDP）
sessionId network.session_id 会话 ID
principal_host principal.hostname 来源主机名
login_ip、src_ip、inner_ip、principal_host principal.ip 连接的来源 IP 地址
principal_port principal.port 来源端口号
process_id principal.process.pid 进程 ID
principal_uri principal.url 与委托人关联的网址
用户名、密钥 principal.user.email_addresses 与用户关联的邮箱
username, key, user_id principal.user.userid 用户 ID
security_action security_result.action 执行的操作（例如 ALLOW、BLOCK）
类别 security_result.category 安全结果的类别
action, description security_result.description 安全结果的说明
优先级 security_result.priority 安全结果的优先级
方法 security_result.severity 安全结果的严重程度
优先级 security_result.severity_details 严重程度详情
reason security_result.summary 安全结果摘要
应用、product_event_type target.application 应用名称
pwd target.file.full_path 文件的完整路径
target_host target.hostname 目标主机名
dst_ip、target_host target.ip 目标 IP 地址
target_port target.port 目标端口号
命令 target.process.command_line 进程的命令行
target.resource.type 资源类型
网址 target.url 与目标相关联的网址
用户名、密钥 target.user.email_addresses 与目标用户关联的邮箱
name target.user.user_display_name 用户的显示名称
username、key、user_id target.user.userid 目标用户的用户 ID
metadata.product_name 产品名称
metadata.vendor_name 供应商/公司名称

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