收集 Sonrai Security 日志

支持的平台：

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

Sonrai Security 是一款企业云安全平台，可跨多云环境实现身份、数据和访问权限治理。它通过 GraphQL API 提供安全发现、工单和审核数据。

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
  • 对 Sonrai Security 具有管理员权限和 API 密钥访问权限的特权访问

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 sonrai-security-logs）
    位置类型 根据您的需求进行选择（区域级、双区域级、多区域级）
    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。

收集 Sonrai Security API 凭据

生成 API 密钥

  1. 以管理员身份登录 Sonrai Security 平台。
  2. 前往设置 > API 密钥。
  3. 点击创建 API 密钥。
  4. 输入密钥的名称（例如 Google Security Operations Integration）。
  5. 复制生成的 API 密钥并将其保存在安全的位置。

确定组织网址

API 端点基于您的 Sonrai Security 组织。格式为：

组件 值
GraphQL 端点 https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com/graphql

验证权限

如需验证 API 密钥是否具有所需的访问权限，请执行以下操作：

  1. 登录 Sonrai Security 平台。
  2. 前往设置 > API 密钥。
  3. 验证 API 密钥是否已列出且处于有效状态。
  4. 确认密钥具有查询工单、发现和审核数据的权限。
  5. 如果权限受到限制，请与您的 Sonrai Security 管理员联系。

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
API_KEY="your-api-key"
ORG_URL="https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com"

# Test API access - query tickets
curl -v -X POST \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "{ Tickets(where: {createdDate: {op: GT, value: \"2024-01-01T00:00:00Z\"}}) { count } }"}' \
  "${ORG_URL}/graphql"

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号具有写入 GCS 存储桶和被 Pub/Sub 调用的权限。

创建服务账号

  1. 在 GCP 控制台中，依次前往 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 sonrai-collector-sa。
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Sonrai Security 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 sonrai-security-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 sonrai-collector-sa@your-project.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 sonrai-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 Sonrai Security GraphQL 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 sonrai-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 sonrai-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 sonrai-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 sonrai-security-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX sonrai 日志文件的前缀
    STATE_KEY sonrai/state.json 状态文件路径
    API_KEY your-api-key Sonrai Security API 密钥
    ORG_URL https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com Sonrai 组织网址
    MAX_RECORDS 10000 每次运行的记录数上限
    PAGE_SIZE 500 每页记录数
    LOOKBACK_HOURS 24 初始回溯期

  10. 在变量和 Secret 标签页中，向下滚动到请求：

    • 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）。

  11. 前往容器中的设置标签页：

    • 在资源部分中：
      • 内存：选择 512 MiB 或更高值。
      • 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. 在函数入口点中输入 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', 'sonrai')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'sonrai/state.json')
API_KEY = os.environ.get('API_KEY', '')
ORG_URL = os.environ.get('ORG_URL', '').rstrip('/')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '500'))
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 Sonrai Security logs and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, API_KEY, ORG_URL]):
    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"])
        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 tickets from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

    # Fetch tickets/findings
    records, newest_event_time = fetch_tickets(
      start_time=last_time,
      end_time=now,
      page_size=PAGE_SIZE,
      max_records=MAX_RECORDS,
    )

    if not records:
      print("No new 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}")

    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 graphql_query(query: str):
  """Execute a GraphQL query against Sonrai Security API with rate limiting."""
  endpoint = f"{ORG_URL}/graphql"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
    'Content-Type': 'application/json',
    'Accept': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-SonraiCollector/1.0'
  }

  body = json.dumps({'query': query})

  backoff = 1.0
  max_retries = 3

  for attempt in range(max_retries):
    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

    if response.status != 200:
      print(f"HTTP Error: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
      return None

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

    if 'errors' in data:
      print(f"GraphQL errors: {json.dumps(data['errors'])}")
      return None

    return data.get('data')

  print(f"Failed after {max_retries} retries due to rate limiting")
  return None

def fetch_tickets(start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch tickets from Sonrai Security GraphQL API with pagination and rate limiting.
  """
  records = []
  newest_time = None
  page_num = 0
  offset = 0

  start_iso = start_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})")
      break

    current_limit = min(page_size, max_records - len(records))

    query = f"""{{
              Tickets(
                where: {{createdDate: {{op: GT, value: \"{start_iso}\"}}}}
        limit: {current_limit}
        offset: {offset}
      ) {{
                count
                items {{
                  srn
                  title
                  severity
                  status
                  createdDate
                  updatedDate
                  resourceSrn
                  eventName
                  actionType
                  sourceIp
                  actor {{
                    profile {{
                      srn
                      name
                    }}
          }}
          message
        }}
      }}
    }}"""

    data = graphql_query(query)
    if not data:
      break

    tickets_data = data.get('Tickets', {})
    page_results = tickets_data.get('items', [])

    if not page_results:
      print(f"No more results (empty page)")
      break

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

    # Track newest event time
    for ticket in page_results:
      try:
        event_time = ticket.get('createdDate')
        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}")

    if len(page_results) < current_limit:
      print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_limit})")
      break

    offset += len(page_results)

  print(f"Retrieved {len(records)} total 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. 点击部署以保存并部署函数。

  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 sonrai-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 sonrai-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次：

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 (sonrai-collector-hourly)。
  2. 点击强制运行以手动触发。
  3. 等待几秒钟，然后依次前往 Cloud Run > 服务 > sonrai-collector > 日志。

  4. 验证函数是否已成功执行。查找：

    Fetching tickets from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X tickets
Wrote X records to gs://sonrai-security-logs/sonrai/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  5. 检查 GCS 存储桶 (sonrai-security-logs) 以确认日志是否已写入。

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
  • HTTP 403：验证 API 密钥在 Sonrai Security 平台中是否具有必需的权限
  • HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
  • GraphQL 错误：验证查询语法和可用字段

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Sonrai Security 日志

  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 Sonrai Security Logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Sonrai Enterprise Cloud Security Solution 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。您将在下一步骤中用到它。

  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://sonrai-security-logs/sonrai/
      • 替换：
        • sonrai-security-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • sonrai：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：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 Feed 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 (sonrai-security-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：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
actor.profile principal.resource.attribute.labels 与资源关联的标签
actor.profile.srn target.user.product_object_id 用户的特定于产品的对象 ID
actor.profile.srn target.user.userid 用户 ID
actorSrn、variables、gql、type additional.fields 未在 UDM 架构的其他位置捕获的其他字段
actionType security_result.action_details 所采取行动的详细信息
createdDate metadata.event_timestamp 相应事件的时间戳
event_type metadata.event_type 事件类型（例如 USER_LOGIN、NETWORK_CONNECTION）
eventName metadata.product_event_type 特定于产品的事件类型
消息 security_result.summary 安全结果摘要
元数据 元数据 有关活动的元数据
主体 主体 有关主体（行为者）的信息
resourceSrn principal.resource.name 资源的名称
security_result security_result 安全结果信息
sourceIp principal.asset.ip 资产的 IP 地址
sourceIp principal.ip 与主体关联的 IP 地址
目标 目标 有关目标的信息
extensions.auth.type 事件中使用的身份验证类型
metadata.product_name 产品名称
metadata.vendor_name 供应商/公司名称

更新日志

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