收集 WatchGuard EDR 日志

支持：

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

WatchGuard EDR（以前称为 Panda Adaptive Defense）是一个云托管的端点检测和响应平台，可提供高级威胁防护、行为分析和威胁狩猎功能。WatchGuard Cloud API 允许以编程方式访问安全性事件数据，包括检测结果、攻击指标和威胁情报日志。

准备工作

请确保您满足以下前提条件：

  • 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
  • 拥有管理 GCS 存储桶 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 WatchGuard Cloud 控制台进行特权访问
  • WatchGuard Cloud API 密钥或 OAuth2 凭据

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
    指定存储桶的名称 输入一个全局唯一的名称（例如 watchguard-edr-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。

收集 WatchGuard EDR API 凭证

获取 API 凭据

  1. 以管理员身份登录 WatchGuard Cloud 控制台。
  2. 依次前往管理 > 受管访问权限。
  3. 点击 API 访问权限或前往 API 密钥管理部分。
  4. 点击 Generate API Key。
  5. 输入 API 密钥的名称（例如 Google SecOps Integration）。

  6. 复制以下详细信息并将其保存在安全的位置：

    • API 密钥 ID：API 访问密钥
    • API 密钥：API 密钥
    • 账号 ID：您的 WatchGuard Cloud 账号 ID

确定 API 基础网址

WatchGuard Cloud API 基础网址取决于您的数据中心区域：

区域 API 基础网址
美国 https://api.usa.cloud.watchguard.com
欧盟 https://api.eu.cloud.watchguard.com

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
WG_API_KEY="your-api-key-id"
WG_API_SECRET="your-api-secret"
WG_ACCOUNT_ID="your-account-id"
WG_BASE_URL="https://api.usa.cloud.watchguard.com"

# Get access token
TOKEN=$(curl -s -X POST "${WG_BASE_URL}/oauth/token" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=client_credentials&client_id=${WG_API_KEY}&client_secret=${WG_API_SECRET}&scope=api-access" \
  | jq -r '.access_token')

# Test API access - list indicators
curl -s -X GET "${WG_BASE_URL}/rest/aether/v1/accounts/${WG_ACCOUNT_ID}/indicators?$top=1" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}"

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，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 watchguard-edr-logs-collector-sa
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect WatchGuard EDR logs
  4. 点击创建并继续。
  5. 在为此服务账号授予项目访问权限部分，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 watchguard-edr-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 watchguard-edr-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，Cloud Scheduler 将向其发布消息，Cloud Run 函数将订阅该主题。

  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 watchguard-edr-logs-trigger
    • 其他设置均保留默认值
  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 WatchGuard Cloud 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（使用直接修改器创建函数）。

  4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

    设置 值
    Service 名称 watchguard-edr-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 watchguard-edr-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. 前往安全性标签页：

    • 服务账号：选择服务账号 watchguard-edr-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 watchguard-edr-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX watchguard 日志文件的前缀
    STATE_KEY watchguard/state.json 状态文件路径
    WG_API_KEY your-api-key-id WatchGuard Cloud API 密钥 ID
    WG_API_SECRET your-api-secret WatchGuard Cloud API 密钥
    WG_ACCOUNT_ID your-account-id WatchGuard Cloud 账号 ID
    WG_API_BASE https://api.usa.cloud.watchguard.com WatchGuard Cloud API 基础网址
    MAX_RECORDS 5000 每次运行的最大记录数
    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：

    • 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', 'watchguard')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'watchguard/state.json')
WG_API_KEY = os.environ.get('WG_API_KEY')
WG_API_SECRET = os.environ.get('WG_API_SECRET')
WG_ACCOUNT_ID = os.environ.get('WG_ACCOUNT_ID')
WG_API_BASE = os.environ.get('WG_API_BASE', 'https://api.usa.cloud.watchguard.com')
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)

def get_access_token():
  """
  Obtain OAuth2 access token using client credentials grant.
  """
  api_base = WG_API_BASE.rstrip('/')
  token_url = f"{api_base}/oauth/token"

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

  body = (
    f"grant_type=client_credentials"
    f"&client_id={WG_API_KEY}"
    f"&client_secret={WG_API_SECRET}"
    f"&scope=api-access"
  )

  backoff = 1.0
  for attempt in range(3):
    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("Failed to get access token after 3 retries")

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
  """
  Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch WatchGuard EDR
  security event logs and write to GCS.

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

  if not all([GCS_BUCKET, WG_API_KEY, WG_API_SECRET, WG_ACCOUNT_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()}")

    # Get access token
    token = get_access_token()

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

    for endpoint_type in ['indicators', 'threats']:
      records, newest_time = fetch_logs(
        token=token,
        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(token: str, endpoint_type: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch security event logs from WatchGuard Cloud API
  with OData-style pagination and rate limiting.

  Args:
    token: OAuth2 access token
    endpoint_type: API endpoint type (indicators, threats)
    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 = WG_API_BASE.rstrip('/')
  endpoint = f"{api_base}/rest/aether/v1/accounts/{WG_ACCOUNT_ID}/{endpoint_type}"

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

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

  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}?$top={min(page_size, max_records - len(records))}&$skip={skip}&$filter=date ge {start_iso} and date le {end_iso}&$orderby=date asc"

    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('value', data.get('data', []))

      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['_wg_log_type'] = endpoint_type

      records.extend(page_results)

      # Track newest event time
      for event in page_results:
        try:
          event_ts = event.get('date') or event.get('timestamp') or event.get('createdAt')
          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 more results
      if len(page_results) < page_size:
        print(f"No more pages for {endpoint_type} (last page not full)")
        break

      skip += len(page_results)

    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

    • 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 会定期向 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 watchguard-edr-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 watchguard-edr-logs-trigger
    邮件正文 {}（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 * * * * 高容量、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 * * * 低容量、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 watchguard-edr-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
indicators page 1: Retrieved X events
threats page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://watchguard-edr-logs/watchguard/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 (watchguard-edr-logs)。

  10. 转到 watchguard/ 文件夹。

  11. 验证是否已创建带有当前时间戳的新 .ndjson 文件。

如果您在日志中看到错误：

  • HTTP 401：检查环境变量中的 API 凭证
  • HTTP 403：在 WatchGuard Cloud 控制台中验证 API 密钥是否具有所需权限
  • HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
  • 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 WatchGuard EDR 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 WatchGuard EDR Logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 WatchGuard EDR 作为日志类型。

  7. 点击获取服务账号。系统会显示一个专属的服务账号邮箱，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://watchguard-edr-logs/watchguard/
      • 替换：
        • watchguard-edr-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • watchguard：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（建议在测试时使用）。
      • 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：在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）

    • 资产命名空间：资产命名空间

    • 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 服务账号需要对您的 GCS 存储桶拥有 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 服务账号邮箱
    • 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
about.asset.asset_id 设置为 device_vendor.device_product:deviceExternalId
about.file.full_path 如果 filePath 不为空，则为 filePath 的值；否则，如果 file_is_not_hash，则为 _hash 的值；否则，如果 file_is_not_hash，则为 fileHash 的值
about.file.size fsize 的值（如果大于 0）
about.hostname 来自 dvchost 的值
about.ip 在 IP 验证后从 dvc 数组合并
about.mac 如果 MAC 有效，则为 dvcmac 中的值；否则，如果 slot 不存在，则为 dvc_mac 中的值
about.nat_ip 来自 deviceTranslatedAddress 的值
about.process.command_line 如果不存在，则使用 Subject 中的值，否则使用 Emne，否则使用 Path
about.process.pid 来自 dvcpid 的值
about.resource.attribute.permissions 来自 filePermission 的值
about.resource.attribute.labels 来自 resource_Type_label 的值
additional.fields 从各种 additional_* 标签（例如 additional_eventId、additional_devicePayloadId 等）合并而来。
metadata.collected_timestamp 如果 alertDateTime 采用 ISO 格式，则取自该字段；否则，如果 AlertDate 采用 ISO 格式，则取自该字段；否则，如果 Received 采用 ISO 格式，则取自该字段；否则，如果 Generated 采用 ISO 格式，则取自该字段
metadata.description 来自消息的值
metadata.event_timestamp 如果采用 ISO 格式，则为 Date 中的值
metadata.event_type 如果 file_full_path 不为空，则设置为“PROCESS_UNCATEGORIZED”；如果 event_name 位于 LogSpyware 或 LogPredictiveMachineLearning 中，则设置为“SCAN_UNCATEGORIZED”；如果 has_principal 为 true，则设置为“STATUS_UPDATE”；否则设置为“GENERIC_EVENT”
metadata.product_event_type 如果 huntingRule 不为空，则取 huntingRule 中的值；否则，取 ThreatType 中的值；否则，取 device_event_class_id - event_name 中的值；否则，取 device_event_class_id 中的值；否则，取 event_name 中的值
metadata.product_log_id 如果 pandaAlertId 不为空，则取自 pandaAlertId；否则取自 externalId
metadata.product_name 对于 JSON，设置为“ALERTS”，否则从 device_product 中获取
metadata.product_version 来自 device_version 的值
metadata.url_back_to_product 来自 directLink 的值
metadata.vendor_name 对于 JSON，设置为“WATCHGUARD”，否则设置为 device_vendor
network.application_protocol 如果 app_protocol_output 不为空，则使用该值
network.direction 如果 deviceDirection == 0，则设置为“INBOUND”；如果 == 1，则设置为“OUTBOUND”
network.http.method 来自 requestMethod 的值
network.http.user_agent 来自 requestClientApplication 的值
network.ip_protocol ip_protocol_out 的值（如果不为空）
network.received_bytes 如果大于 0 且为整数，则为 in 中的值
network.sent_bytes 如果大于 0 且为整数，则为 out 的值
principal.administrative_domain 如果 sntdom 不为空，则取自 sntdom；否则取自 Domain；否则取自 Domene
principal.application 来自 sourceServiceName 的值
principal.asset.asset_id 如果 MUID 不为空，则使用 MUID 中的值
principal.asset.hostname 如果 machineName 不为空，则取其值；否则取 HostName 的值；否则取 SourceMachineName 的值；否则取 MachineName 的值
principal.asset.ip 如果 HostIp 不为空，则合并自 HostIp；否则，合并自 SourceIP；否则，合并自 MachineIP
principal.asset.product_object_id 来自 ClientId 的值
principal.group.group_display_name 如果 Group_name 不为空，则为 Group_name 中的值，否则为 Gruppenavn
principal.hostname 如果 machineName 不为空，则取自 machineName；否则，如果 temp_dhost 不为空，则取自 temp_dhost；否则，如果 IP 验证失败，则取自 shost；否则，取自 Device_name；否则，取自 Enhetsnavn
principal.ip 如果 principal_ip 是有效 IP，则取其值；否则，如果 src 是有效 IP，则取其值
principal.mac 如果 MAC 有效，则来自 smac 的值
principal.nat_ip 如果 sourceTranslatedAddress 是有效的 IP，则使用该值
principal.nat_port 如果 sourceTranslatedPort 中的值大于 0，则使用该值
principal.port 如果来自 SPT 的值为整数且不为 0，则为该值
principal.process.command_line 来自 sproc 的值
principal.process.pid 来自 spid 的值
principal.user.attribute.roles 来自 spriv 的值
principal.user.user_display_name 如果 suser 的值不以 { 开头，则取 suser 的值；否则取 SourceUserName 的值；如果 SourceUserName 的值为空，则取 CustomerName 的值
principal.user.userid 如果 contents.0.LoggedUser 中的值不为空，则使用该值，并将 event_type 设置为 USER_UNCATEGORIZED；否则，使用 temp_duid 中的值；否则，使用 User 中的值；否则，使用 Bruker 中的值
security_result.action 如果操作为接受/已通知或结果为 REDIRECTED_USER_MAY_PROCEED 或 categoryOutcome 为成功或 cs2 为允许，则设置为“ALLOW”；如果操作为拒绝/已屏蔽或结果为 BLOCKED 或 categoryOutcome 为失败或 cs2 为拒绝，则设置为“BLOCK”；如果结果为失败，则设置为“FAIL”
security_result.action_details 来自 act 的值，否则来自 Action_Taken
security_result.attack_details.tactics 如果 tactics_data 不为空，则从 tactics_data 合并
security_result.attack_details.techniques 如果 technique_data 不为空，则从 technique_data 合并
security_result.category_details 来自猫的值
security_result.description msg_data_2 中的值（如果不为空），否则为 THRuleName 中的值，否则为 Type 中的值，否则为 Scan_Type
security_result.detection_fields 从 operation_label、operasjon_label、permission_label、tillatelse_label、infection_channel_label、spyware_Grayware_Type_label、threat_probability_label 合并
security_result.rule_name 来自 mwProfile 的值
security_result.severity 如果严重程度为 1，则设置为“INFORMATIONAL”；如果严重程度为 2，则设置为“LOW”；如果严重程度为 3，则设置为“MEDIUM”；如果严重程度为 4，则设置为“HIGH”；如果严重程度为 5，则设置为“CRITICAL”；否则，如果严重程度为 0/1/2，则设置为“LOW”；如果严重程度为 3/4/5/INFO，则设置为“MEDIUM”；如果严重程度为 6/7/SEVERE，则设置为“HIGH”；如果严重程度为 8/9/10/VERY-HIGH，则设置为“CRITICAL”
security_result.summary 来自 appcategory 的值，否则为 Result
security_result.threat_name Spyware 的值（如果不为空），否则为 Virus_Malware_Name，否则为 Unknown_Threat
src.file.full_path 来自 oldFilePath 的值
src.file.size oldFileSize 的值（如果大于 0）
target.administrative_domain 来自 dntdom 的值
target.application 来自 destinationServiceName 的值
target.file.full_path 来自 ItemPath 的值
target.file.md5 如果小写成功，则来自 ItemHash 的值
target.hostname temp_dhost 中的值（如果不为空）
target.ip 如果 dst_ip 是有效的 IP，则使用 dst_ip 中的值
target.mac 如果 MAC 有效，则为 dmac 中的值
target.nat_ip destination_translated_address 中的值（如果 IP 有效）
target.nat_port 来自 destinationTranslatedPort 的值（如果是整数）
target.port 如果为整数且在范围内，则为 dpt 中的值
target.process.command_line 来自 dproc 的值
target.process.file.full_path 如果 contents.0.ChildPath 不为空，则取其值；否则取自 file_full_path
target.process.file.md5 如果小写成功，则为 contents.0.ChildMd5 的值
target.process.file.names 如果 file_name 不为空，则从 file_name 合并
target.process.parent_process.file.full_path 来自 contents.0.ParentPath 的值
target.process.parent_process.file.md5 如果转换为小写成功，则为 contents.0.ParentMd5 的值
target.process.parent_process.file.names 如果 parent_file_name 不为空，则从 parent_file_name 合并
target.process.parent_process.pid 来自 contents.0.ParentPID 的值
target.process.pid 来自 dpid 的值
target.resource.attribute.labels DriveType_label、ServiceLevel_label 中的值
target.url 来自请求的值
target.user.user_display_name 来自 temp_duser 的值
target.user.userid temp_duid 的值（如果不为空）

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