收集 Zoom 操作日志

支持的平台：

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage 将 Zoom 操作日志注入到 Google Security Operations。解析器会将原始日志转换为统一数据模型 (UDM)。它从原始日志消息中提取字段，执行数据清理和规范化，并将提取的信息映射到相应的 UDM 字段，最终丰富数据，以便在 SIEM 系统中进行分析和关联。

准备工作

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
  • 管理 GCS 存储桶的 IAM 政策的权限
  • 创建 Cloud Run 函数、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
  • 对 Zoom 的特权访问权限

收集 Zoom 操作日志的前提条件

  1. 登录 Zoom 应用市场。
  2. 依次前往开发 > 构建应用 > 服务器到服务器 OAuth。
  3. 创建应用并添加以下范围：report:read:operation_logs:admin（或 report:read:admin）。

  4. 在应用凭据中，复制以下详细信息并将其保存在安全的位置：

    • 账号 ID
    • 客户端 ID (Client ID)
    • 客户端密钥 (Client Secret)

验证权限

如需验证账号是否具有所需权限，请执行以下操作：

  1. 登录您的 Zoom 账号。
  2. 依次前往管理员 > 账号管理 > 账号资料。
  3. 如果您可以访问账号设置并查看操作日志，则表示您拥有所需的权限。
  4. 如果您无法使用这些选项，请与您的 Zoom 管理员联系，让其授予您必要的权限。

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
ZOOM_ACCOUNT_ID="<your-account-id>"
ZOOM_CLIENT_ID="<your-client-id>"
ZOOM_CLIENT_SECRET="<your-client-secret>"

# Get OAuth token
TOKEN=$(curl -s -X POST "https://zoom.us/oauth/token?grant_type=account_credentials&account_id=${ZOOM_ACCOUNT_ID}" \
  -u "${ZOOM_CLIENT_ID}:${ZOOM_CLIENT_SECRET}" \
  | grep -o '"access_token":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  "https://api.zoom.us/v2/report/operationlogs?from=$(date -u -d '1 day ago' +%Y-%m-%d)&to=$(date -u +%Y-%m-%d)&page_size=10"

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 zoom-operation-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。

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 zoom-operationlogs-sa。
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Zoom operation 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
  • 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 zoom-operation-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 zoom-operationlogs-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 zoom-operationlogs-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 函数由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，用于从 Zoom 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 zoom-operationlogs-to-gcs
    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 zoom-operationlogs-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 zoom-operationlogs-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
    GCS_BUCKET zoom-operation-logs
    GCS_PREFIX zoom/operationlogs/
    STATE_KEY zoom/operationlogs/state.json
    ZOOM_ACCOUNT_ID <your-zoom-account-id>
    ZOOM_CLIENT_ID <your-zoom-client-id>
    ZOOM_CLIENT_SECRET <your-zoom-client-secret>
    PAGE_SIZE 300
    TIMEOUT 30

  10. 在变量和 Secret 部分中，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, date, timedelta, timezone
import base64
import uuid
import gzip
import io

# 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', 'zoom/operationlogs/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'zoom/operationlogs/state.json')
ZOOM_ACCOUNT_ID = os.environ.get('ZOOM_ACCOUNT_ID')
ZOOM_CLIENT_ID = os.environ.get('ZOOM_CLIENT_ID')
ZOOM_CLIENT_SECRET = os.environ.get('ZOOM_CLIENT_SECRET')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '300'))
TIMEOUT = int(os.environ.get('TIMEOUT', '30'))

TOKEN_URL = "https://zoom.us/oauth/token"
REPORT_URL = "https://api.zoom.us/v2/report/operationlogs"

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

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

    if not all([GCS_BUCKET, ZOOM_ACCOUNT_ID, ZOOM_CLIENT_ID, ZOOM_CLIENT_SECRET]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

        # Get OAuth token
        token = get_token()

        # Load state
        state = load_state(bucket, STATE_KEY)
        cursor_date = state.get('cursor_date', date.today().isoformat())

        print(f'Processing logs for date: {cursor_date}')

        # Fetch logs
        from_date = cursor_date
        to_date = cursor_date
        total_written = 0
        next_token = state.get('next_page_token')

        while True:
            page = fetch_page(token, from_date, to_date, next_token)
            items = page.get('operation_logs', []) or []

            if items:
                write_chunk(bucket, items, datetime.now(timezone.utc))
                total_written += len(items)

            next_token = page.get('next_page_token')
            if not next_token:
                break

        # Advance to next day if we've finished this date
        today = date.today().isoformat()
        if cursor_date < today:
            nxt = (datetime.fromisoformat(cursor_date) + timedelta(days=1)).date().isoformat()
            state['cursor_date'] = nxt
            state['next_page_token'] = None
        else:
            # stay on today; continue later with next_page_token=None
            state['next_page_token'] = None

        save_state(bucket, STATE_KEY, state)

        print(f'Successfully processed {total_written} logs for {from_date}')

    except Exception as e:
        print(f'Error processing logs: {str(e)}')
        raise

def get_token():
    """Get OAuth 2.0 access token from Zoom."""
    params = f"grant_type=account_credentials&account_id={ZOOM_ACCOUNT_ID}"
    basic = base64.b64encode(f"{ZOOM_CLIENT_ID}:{ZOOM_CLIENT_SECRET}".encode('utf-8')).decode('utf-8')

    headers = {
        'Authorization': f'Basic {basic}',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept': 'application/json',
        'Host': 'zoom.us'
    }

    response = http.request(
        'POST',
        TOKEN_URL,
        body=params,
        headers=headers,
        timeout=TIMEOUT
    )

    if response.status != 200:
        print(f'Token request failed: {response.status}')
        response_text = response.data.decode('utf-8')
        print(f'Response body: {response_text}')
        raise Exception(f'Failed to get OAuth token: {response.status}')

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

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: {str(e)}')

    # Initial state: start today
    today = date.today().isoformat()
    return {'cursor_date': today, 'next_page_token': None}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save state to GCS."""
    try:
        state['updated_at'] = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')

def write_chunk(bucket, items, ts):
    """Write log chunk to GCS."""
    key = f"{GCS_PREFIX}{ts:%Y/%m/%d}/zoom-operationlogs-{uuid.uuid4()}.json.gz"

    buf = io.BytesIO()
    with gzip.GzipFile(fileobj=buf, mode='w') as gz:
        for rec in items:
            gz.write((json.dumps(rec) + '\n').encode('utf-8'))

    buf.seek(0)
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_file(buf, content_type='application/gzip')

    print(f'Wrote {len(items)} logs to {key}')
    return key

def fetch_page(token, from_date, to_date, next_page_token):
    """Fetch a page of logs from Zoom API."""
    params = {
        'from': from_date,
        'to': to_date,
        'page_size': str(PAGE_SIZE)
    }

    if next_page_token:
        params['next_page_token'] = next_page_token

    # Build query string
    query_string = '&'.join([f"{k}={v}" for k, v in params.items()])
    url = f"{REPORT_URL}?{query_string}"

    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {token}',
        'Accept': 'application/json'
    }

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

    if response.status != 200:
        print(f'API request failed: {response.status}')
        response_text = response.data.decode('utf-8')
        print(f'Response body: {response_text}')
        raise Exception(f'Failed to fetch logs: {response.status}')

    return json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    • 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 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run function。

  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 zoom-operationlogs-schedule-15min
    区域 选择与 Cloud Run 函数相同的区域
    频率 */15 * * * *（每 15 分钟）
    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zoom-operationlogs-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 * * * * 标准（推荐）
    每小时 0 * * * * 音量低
    每 6 小时 0 */6 * * * 批处理

测试集成

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业（例如 zoom-operationlogs-schedule-15min）。
  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. 点击函数名称 (zoom-operationlogs-to-gcs)。
  6. 点击日志标签页。

  7. 验证函数是否已成功执行。查找以下项：

    Processing logs for date: YYYY-MM-DD
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to zoom/operationlogs/YYYY/MM/DD/zoom-operationlogs-UUID.json.gz
Successfully processed X logs for YYYY-MM-DD

  8. 前往 Cloud Storage > 存储桶。

  9. 点击您的存储桶名称 (zoom-operation-logs)。

  10. 前往前缀文件夹 (zoom/operationlogs/)。

  11. 验证是否已创建具有当前时间戳的新 .json.gz 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 Zoom API 凭据
  • HTTP 403：验证 Zoom 应用是否具有 report:read:operation_logs:admin 范围
  • 缺少环境变量：检查是否已在 Cloud Run 函数配置中设置所有必需的变量

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 使用唯一的服务账号从您的 GCS 存储桶中读取数据。您必须向此服务账号授予对您的存储桶的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

  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 Zoom Operation Logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Zoom Operation Logs 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，以便在下一步中使用。

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（例如 zoom-operation-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。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Zoom 操作日志

  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 Zoom Operation Logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Zoom Operation Logs 作为日志类型。
  7. 点击下一步。

  8. 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://zoom-operation-logs/zoom/operationlogs/

      • 将

        • zoom-operation-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • zoom/operationlogs/：存储日志的前缀路径。

    • 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。

  9. 点击下一步。

  10. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

UDM 映射表

日志字段 UDM 映射 逻辑
操作 metadata.product_event_type 原始日志字段“action”映射到此 UDM 字段。
category_type additional.fields.key 原始日志字段“category_type”映射到此 UDM 字段。
category_type additional.fields.value.string_value 原始日志字段“category_type”映射到此 UDM 字段。
部门 target.user.department 原始日志字段“Department”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
说明 target.user.role_description 原始日志字段“Description”（从“operation_detail”字段中提取）会映射到此 UDM 字段。
显示名称 target.user.user_display_name 原始日志字段“显示名称”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
电子邮件地址 target.user.email_addresses 原始日志字段“电子邮件地址”（从“operation_detail”字段中提取）会映射到此 UDM 字段。
名字 target.user.first_name 原始日志字段“名字”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
职位 target.user.title 原始日志字段“职位”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
姓氏 target.user.last_name 原始日志字段“Last Name”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
位置 target.location.name 原始日志字段“位置”（从“operation_detail”字段中提取）会映射到此 UDM 字段。
operation_detail metadata.description 原始日志字段“operation_detail”会映射到此 UDM 字段。
运算符 principal.user.email_addresses 如果原始日志字段“operator”与电子邮件正则表达式匹配，则会映射到此 UDM 字段。
运算符 principal.user.userid 如果原始日志字段“operator”与电子邮件正则表达式不匹配，则会映射到此 UDM 字段。
Room Name target.user.attribute.labels.value 原始日志字段“会议室名称”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
角色名称 target.user.attribute.roles.name 原始日志字段“角色名称”（从“operation_detail”字段中提取）会映射到此 UDM 字段。
时间 metadata.event_timestamp.seconds 原始日志字段“time”经过解析后会映射到此 UDM 字段。
类型 target.user.attribute.labels.value 原始日志字段“Type”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
用户角色 target.user.attribute.roles.name 原始日志字段“用户角色”（从“operation_detail”字段中提取）会映射到此 UDM 字段。
用户类型 target.user.attribute.labels.value 原始日志字段“用户类型”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
metadata.log_type 系统会将值“ZOOM_OPERATION_LOGS”分配给此 UDM 字段。
metadata.vendor_name 系统会为此 UDM 字段分配“ZOOM”值。
metadata.product_name 系统会将值“ZOOM_OPERATION_LOGS”分配给此 UDM 字段。
metadata.event_type 该值根据以下逻辑确定：1. 如果“event_type”字段不为空，则使用其值。1. 如果“operator”“email”或“email2”字段不为空，则该值设置为“USER_UNCATEGORIZED”。1. 否则，该值设置为“GENERIC_EVENT”。
json_data about.user.attribute.labels.value 原始日志字段“json_data”（从“operation_detail”字段中提取）被解析为 JSON。已解析的 JSON 数组中每个元素的“assistant”和“options”字段会映射到 UDM 中“labels”数组的“value”字段。
json_data about.user.userid 原始日志字段“json_data”（从“operation_detail”字段中提取）被解析为 JSON。已解析的 JSON 数组中每个元素（第一个元素除外）的“userId”字段会映射到 UDM 中“about.user”对象的“userid”字段。
json_data target.user.attribute.labels.value 原始日志字段“json_data”（从“operation_detail”字段中提取）被解析为 JSON。解析后的 JSON 数组的第一个元素中的“assistant”和“options”字段会映射到 UDM 中“labels”数组的“value”字段。
json_data target.user.userid 原始日志字段“json_data”（从“operation_detail”字段中提取）被解析为 JSON。已解析的 JSON 数组中第一个元素的“userId”字段会映射到 UDM 中“target.user”对象的“userid”字段。
电子邮件 target.user.email_addresses 原始日志字段“email”（从“operation_detail”字段中提取）会映射到此 UDM 字段。
email2 target.user.email_addresses 原始日志字段“email2”（从“operation_detail”字段中提取）映射到此 UDM 字段。
角色 target.user.attribute.roles.name 原始日志字段“role”（从“operation_detail”字段中提取）会映射到此 UDM 字段。
ip_address principal.ip 从更新日志映射
client_type additional.fields 从更新日志映射
version metadata.product_version 从更新日志映射

更新日志

查看相应解析器的更新日志

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