收集 CrowdStrike Falcon Event Streams 日志

解析器版本：12.0

支持的平台：

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 CrowdStrike Falcon Event Streams 日志注入到 Google Security Operations。CrowdStrike Falcon Event Streams 提供实时流式传输 API，可从 Falcon 平台传送安全事件数据，包括检测事件、审核事件、身份验证活动和突发事件更新。Event Streams API 使用与 /sensors/entities/datafeed/v2 端点的持久 HTTP 连接来近乎实时地推送事件，并支持基于偏移量的恢复，以实现可靠的传送。

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 CrowdStrike Falcon 控制台的特权访问权限，并具有创建 API 客户端的权限。

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 cs-stream-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。

配置 CrowdStrike Falcon API 访问权限

创建 API 客户端

  1. 登录 CrowdStrike Falcon 控制台。
  2. 在导航菜单中，依次前往支持和资源 > 资源和工具 > API 客户端和密钥。
  3. 点击创建 API 客户端。
  4. 提供以下配置详细信息：
    • 客户端名称：输入一个描述性名称（例如 Google SecOps Event Streams Integration）。
    • 说明（可选）：输入说明（例如 API client for streaming events to GCS）。
  5. 在 API 范围部分，选择以下权限：
    • 事件流：选择读取（使用流式传输 API 所必需）。
  6. 点击创建。

记录 API 凭据

创建 API 客户端后，您会收到以下凭据：

  • 客户端 ID：一个 32 字符的小写十六进制字符串。
  • 客户端密钥：一个包含 40 个字符的字母数字字符串。
  • 基础网址：CrowdStrike API 的完全限定域名（例如 api.crowdstrike.com 或 api.us-2.crowdstrike.com）。

重要提示：请立即复制并保存客户端密钥。它只会显示一次，之后无法再检索。

区域端点

CrowdStrike 在多个区域运营，并提供不同的 API 端点：

区域 基础网址
US-1 api.crowdstrike.com
US-2 api.us-2.crowdstrike.com
EU-1 api.eu-1.crowdstrike.com
US-GOV-1 api.laggar.gcw.crowdstrike.com

重要提示：请使用与您的 CrowdStrike Falcon 控制台登录区域相对应的基础网址。

验证权限

如需验证 API 客户端是否具有所需的权限，请执行以下操作：

  1. 登录 CrowdStrike Falcon 控制台。
  2. 依次前往支持和资源 > 资源和工具 > API 客户端和密钥。
  3. 找到您创建的 API 客户端，并验证事件流范围是否显示读取访问权限。

测试 API 访问权限

  • 在继续进行集成之前，请测试您的凭据：

    CLIENT_ID="<your-client-id>"
CLIENT_SECRET="<your-client-secret>"
BASE_URL="https://api.crowdstrike.com"

# Get OAuth2 token
TOKEN=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/oauth2/token" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "client_id=${CLIENT_ID}&client_secret=${CLIENT_SECRET}" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['access_token'])")

# Test Event Streams API access (discover available data feeds)
curl -s -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  "${BASE_URL}/sensors/entities/datafeed/v2?appId=secops-test&format=flatjson"

如果请求成功，则会返回一个 JSON 对象，其中包含 resources，以及每个可用流分区的 dataFeedURL 和 sessionToken 字段。

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 cs-stream-collector-sa
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect CrowdStrike Event Streams 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 cs-stream-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 cs-stream-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 cs-stream-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，以连接到 CrowdStrike Event Streams API、使用事件并将其写入 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 cs-stream-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 cs-stream-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 cs-stream-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 cs-stream-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX crowdstrike/stream 日志文件的前缀
    STATE_KEY crowdstrike/stream/state.json 状态文件路径
    CS_BASE_URL https://api.crowdstrike.com CrowdStrike API 基础网址
    CS_CLIENT_ID your-client-id API 客户端 ID
    CS_CLIENT_SECRET your-client-secret API 客户端密钥
    CS_APP_ID secops-stream-collector 事件流的唯一应用 ID（最多 32 个字母数字字符）
    STREAM_TIMEOUT 300 以秒为单位的流读取超时时间
    MAX_RECORDS 10000 每次运行的记录数上限

  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 1（一次只能运行一个流消费者）

  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

# 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', 'crowdstrike/stream')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'crowdstrike/stream/state.json')
CS_BASE_URL = os.environ.get('CS_BASE_URL', 'https://api.crowdstrike.com')
CS_CLIENT_ID = os.environ.get('CS_CLIENT_ID')
CS_CLIENT_SECRET = os.environ.get('CS_CLIENT_SECRET')
CS_APP_ID = os.environ.get('CS_APP_ID', 'secops-stream-collector')
STREAM_TIMEOUT = int(os.environ.get('STREAM_TIMEOUT', '300'))
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))

def get_oauth_token(base_url: str, client_id: str, client_secret: str) -> str:
    """Get CrowdStrike OAuth2 access token."""
    token_url = f"{base_url}/oauth2/token"
    body = f"client_id={client_id}&client_secret={client_secret}"
    response = http.request(
        'POST', token_url,
        body=body.encode('utf-8'),
        headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
    )
    if response.status != 200:
        raise Exception(f"OAuth token request failed: {response.status}")
    data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    return data['access_token']

def refresh_stream_session(base_url: str, token: str, app_id: str, partition: int = 0):
    """Refresh an active stream session to keep it alive."""
    refresh_url = (
        f"{base_url}/sensors/entities/datafeed-actions/v1/{partition}"
        f"?appId={app_id}&action_name=refresh_active_stream_session"
    )
    response = http.request(
        'POST', refresh_url,
        headers={
            'Authorization': f'Bearer {token}',
            'Content-Type': 'application/json',
        }
    )
    if response.status == 200:
        print("Stream session refreshed successfully")
    else:
        print(f"Warning: Stream session refresh returned {response.status}")

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch CrowdStrike
    Event Streams data and write to GCS.
    """

    if not all([GCS_BUCKET, CS_BASE_URL, CS_CLIENT_ID, CS_CLIENT_SECRET]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

        # Load state
        state = load_state(bucket, STATE_KEY)

        # Get OAuth token
        token = get_oauth_token(CS_BASE_URL, CS_CLIENT_ID, CS_CLIENT_SECRET)
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {token}',
            'Accept': 'application/json',
        }

        # Discover available data feeds
        discover_url = (
            f"{CS_BASE_URL}/sensors/entities/datafeed/v2"
            f"?appId={CS_APP_ID}&format=flatjson"
        )
        response = http.request('GET', discover_url, headers=headers)

        if response.status != 200:
            print(f"Failed to discover data feed: {response.status}")
            print(f"Response: {response.data.decode('utf-8')}")
            return

        feed_data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        resources = feed_data.get('resources', [])

        if not resources:
            print("No data feed resources available")
            return

        feed_url = resources[0].get('dataFeedURL', '')
        session_token = resources[0].get(
            'sessionToken', {}
        ).get('token', '')

        if not feed_url or not session_token:
            print("Missing feed URL or session token")
            return

        # Build stream URL with offset if available
        stream_url = feed_url
        offset = state.get('offset')
        if offset:
            stream_url = f"{feed_url}&offset={offset}"

        # Connect to Event Stream
        stream_headers = {
            'Authorization': f'Token {session_token}',
            'Accept': 'application/json',
            'Connection': 'keep-alive',
        }

        stream_http = urllib3.PoolManager(
            timeout=urllib3.Timeout(
                connect=10.0, read=float(STREAM_TIMEOUT)
            ),
            retries=False,
        )

        print(f"Connecting to Event Stream...")
        resp = stream_http.request(
            'GET', stream_url,
            headers=stream_headers,
            preload_content=False
        )

        if resp.status != 200:
            print(f"Stream connection failed: {resp.status}")
            return

        records = []
        latest_offset = offset
        now = datetime.now(timezone.utc)

        for line in resp.stream(4096):
            decoded = line.decode('utf-8').strip()
            if not decoded:
                continue

            try:
                event = json.loads(decoded)
                records.append(event)

                event_offset = event.get(
                    'metadata', {}
                ).get('offset')
                if event_offset is not None:
                    latest_offset = event_offset

                if len(records) >= MAX_RECORDS:
                    print(
                        f"Reached max records limit ({MAX_RECORDS})"
                    )
                    break
            except json.JSONDecodeError:
                continue

        resp.release_conn()

        if not records:
            print("No new events found in stream.")
            # Refresh stream session to keep it alive
            refresh_stream_session(
                CS_BASE_URL, token, CS_APP_ID
            )
            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(r, ensure_ascii=False) for r in records]
        ) + '\n'
        blob.upload_from_string(
            ndjson, content_type='application/x-ndjson'
        )

        print(
            f"Wrote {len(records)} records to "
            f"gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}"
        )

        # Save state with latest offset
        new_state = {
            'offset': latest_offset,
            'last_run': now.isoformat()
        }
        save_state(bucket, STATE_KEY, new_state)

        # Refresh stream session to keep it alive
        refresh_stream_session(
            CS_BASE_URL, token, CS_APP_ID
        )

        print(f"Successfully processed {len(records)} events")

    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, state: dict):
    """Save state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, indent=2),
            content_type='application/json'
        )
        print(f"Saved state: {state}")
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not save state: {e}")

    requirements.txt:

    ```none
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 cs-stream-collector-scheduled
    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cs-stream-trigger
    消息正文 {}（空 JSON 对象）

  4. 点击创建。

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 cs-stream-collector。
  6. 点击日志标签页。

  7. 验证函数是否已成功执行。查找：

    Connecting to Event Stream...
Wrote X records to gs://cs-stream-logs/crowdstrike/stream/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Stream session refreshed successfully
Successfully processed X events

  8. 前往 Cloud Storage > 存储桶。

  9. 点击 cs-stream-logs。

  10. 转到 crowdstrike/stream/ 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 凭据
  • HTTP 403：验证 API 客户端是否具有事件流：读取范围
  • HTTP 429：速率限制 - 调整调度程序频率或增加 STREAM_TIMEOUT
  • 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量
  • 没有可用的数据 Feed 资源：验证 CS_APP_ID 是否唯一且不超过 32 个字母数字字符

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 CrowdStrike Event Streams logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 CrowdStrike Falcon Streaming 作为日志类型。
  7. 点击获取服务账号。

  8. 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

  9. 复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

  10. 点击下一步。

  11. 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://cs-stream-logs/crowdstrike/stream/

    • 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

  12. 点击下一步。

  13. 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 cs-stream-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。

需要更多帮助？

如需详细了解 Google Security Operations Feed，请参阅 Google Security Operations Feed 文档。如需了解每种 Feed 类型的要求，请参阅按类型划分的 Feed 配置。

如需了解相关信息，请参阅 CrowdStrike Falcon Event Streams 解析器文档。

UDM 映射增量参考信息

2026 年 9 月 15 日，Google SecOps 发布了新版 CrowdStrike Falcon Event Streams 解析器，其中对 CrowdStrike Falcon Event Streams 日志字段到 UDM 字段的映射进行了重大更改。

日志字段映射增量

下表列出了 2026 年 9 月 15 日之前和之后公开的 CrowdStrike Falcon Event Streams 日志到 UDM 字段的映射增量（分别列在旧映射和新映射列中）：

日志字段 旧版映射 新建映射 更改的原因
deviceId additional.fields principal.asset.asset_id 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
event.AuditKeyValues (report_name) security_result.detection_fields target.file.names 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
event.IdpPolicyRuleName security_result.detection_fields security_result.rule_name 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
event.MitreAttack.TacticID security_result.detection_fields security_result.tactic.id 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
event.MitreAttack.TechniqueID security_result.detection_fields security_result.technique.id 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
event.NetworkAccesse.RemoteAddress principal.ip target.ip 已更新，因为 event.NetworkAccesse.RemoteAddress 表示目标设备地址。
event.TacticId security_result.detection_fields security_result.tactic.id 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
event.TechniqueId security_result.detection_fields security_result.technique.id 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
event.UserId principal.user.userid principal.user.email_addresses,
principal.user.userid		 如果 event.UserId 是电子邮件地址，则映射到 principal.user.email_addresses；否则，映射到 principal.user.userid。
remoteAddress principal.ip target.ip 已更新，因为 remoteAddress 表示目标设备地址。
ruleName security_result.detection_fields security_result.rule_name 映射到更具体的 UDM 字段，而不是标签。
serviceName metadata.description,
target.application		 target.application 移除了冗余的映射。

更新日志

查看相应解析器的更新日志

需要更多帮助？获得社区成员和 Google SecOps 专业人士的解答。