收集 Forcepoint ONE CASB 日志

解析器版本:2.0

支持的平台:

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 Forcepoint ONE CASB(以前称为 Forcepoint/Bitglass CASB)日志注入到 Google Security Operations。

Forcepoint ONE CASB 是一种云访问安全代理,可为云应用提供可见性、合规性和威胁防护。它可监控和控制对 SaaS 应用的访问,强制执行数据丢失防护政策,并检测已获批准和未获批准的云服务中的异常用户行为。

如需了解详情,请参阅 Forcepoint CASB 文档

准备工作

确保您满足以下前提条件:

  • Google SecOps 实例
  • 已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
  • 创建和管理 GCS 存储分区的权限
  • 管理 GCS 存储分区的 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 Forcepoint ONE 门户的特权访问权限(管理员角色)
  • Forcepoint ONE API 凭据(API 访问令牌或 OAuth 客户端凭据)

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新项目。
  3. 在导航菜单中,依次前往 Cloud Storage > 存储分区
  4. 点击创建存储分区
  5. 提供以下配置详细信息:

    设置
    为存储桶命名 输入一个全局唯一的名称(例如 forcepoint-casb-logs
    位置类型 根据您的需求进行选择(区域级、双区域、多区域)
    位置 选择营业地点(例如 us-central1
    存储类别 标准(建议用于经常访问的日志)
    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 Forcepoint ONE CASB API 凭据

获取 API 访问令牌

  1. 使用管理员账号登录 Forcepoint ONE 门户网站 (https://portal.bitglass.com) 或您所在区域的门户网站网址。
  2. 依次前往设置> API 集成
  3. 点击 Generate API Token(如果这是您首次生成令牌,则点击 Create New Token)。
  4. 提供以下配置详细信息:
    • 令牌名称:输入一个描述性名称(例如 SecOps-GCS-Integration)。
    • 权限:为以下范围选择读取访问权限:
      • 访问日志:用户活动和访问事件。
      • 管理员审核日志:管理变更和配置事件。
      • 数据泄露防护违规事件:数据泄露防护事件。
      • 威胁防护日志:恶意软件和威胁检测事件。
  5. 点击生成
  6. 复制并妥善保存以下值:

    • API 访问令牌:生成的令牌值。
    • API 基准网址:您的 Forcepoint ONE API 端点(例如 https://portal.bitglass.com/api)。

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 Forcepoint ONE 门户。
  2. 依次前往设置 > 管理员
  3. 验证您的账号是否具有管理员安全管理员角色。
  4. 如果您看不到 API 集成选项,请与 Forcepoint ONE 管理员联系,以获取所需角色。

测试 API 访问权限

  • 在继续进行集成之前,请先测试您的凭据:

    API_TOKEN="<your-api-token>"
    API_BASE="https://portal.bitglass.com"
    
    # Test API access - retrieve recent access logs
    curl -v -H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
        -H "Accept: application/json" \
        "${API_BASE}/api/v1/logs/access?limit=1"
    

如果响应成功,则返回 HTTP 200,并附带包含日志条目的 JSON 对象。如果您收到 HTTP 401,请验证 API 令牌。如果您收到 HTTP 403 错误,请验证账号权限。

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号,该账号具有向 GCS 存储桶写入内容以及被 Pub/Sub 调用的权限。

创建服务账号

  1. 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 forcepoint-casb-collector-sa
    • 服务账号说明:输入 Service account for Cloud Run function to collect Forcepoint ONE CASB logs
  4. 点击创建并继续
  5. 向此服务账号授予对项目的访问权限部分中,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

必须拥有这些角色,才能:

  • 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 调用该函数。
  • 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 > 存储分区
  2. 点击您的存储桶名称(例如 forcepoint-casb-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 forcepoint-casb-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 将向该主题发布消息,而 Cloud Run 函数将订阅该主题。

  1. 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 forcepoint-casb-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 Forcepoint ONE CASB API 中提取日志并将其写入 GCS。

  1. 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. 配置部分中,提供以下配置详细信息:

    设置
    Service 名称 forcepoint-casb-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. 触发器(可选)部分中:

    1. 点击 + 添加触发器
    2. 选择 Cloud Pub/Sub
    3. 选择 Cloud Pub/Sub 主题中,选择 forcepoint-casb-trigger
    4. 点击保存
  6. 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 forcepoint-casb-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 forcepoint-casb-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX forcepoint-casb 日志文件的前缀
    STATE_KEY forcepoint-casb/state.json 状态文件路径
    API_BASE https://portal.bitglass.com Forcepoint ONE API 基准网址
    API_TOKEN your-api-token Forcepoint ONE API 令牌
    MAX_RECORDS 5000 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. 变量和 Secret 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:

    • 资源部分中:
      • 内存:选择 512 MiB 或更高值
      • CPU:选择 1
  12. 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. 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', 'forcepoint-casb')
      STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'forcepoint-casb/state.json')
      API_BASE = os.environ.get('API_BASE')
      API_TOKEN = os.environ.get('API_TOKEN')
      MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
      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 Forcepoint ONE CASB logs
          and write to GCS.
      
          Args:
              cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
          """
      
          if not all([GCS_BUCKET, API_BASE, API_TOKEN]):
              print('Error: Missing required environment variables')
              return
      
          try:
              # Get GCS bucket
              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
              records, newest_event_time = fetch_logs(
                  api_base=API_BASE,
                  api_token=API_TOKEN,
                  start_time=last_time,
                  end_time=now,
                  page_size=PAGE_SIZE,
                  max_records=MAX_RECORDS,
              )
      
              if not 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 records]) + '\n'
              blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')
      
              print(f"Wrote {len(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(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(api_base: str, api_token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
          """
          Fetch logs from Forcepoint ONE CASB API with pagination and rate limiting.
      
          Args:
              api_base: Forcepoint ONE API base URL
              api_token: API access token
              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)
          """
          base_url = api_base.rstrip('/')
          endpoint = f"{base_url}/api/v1/logs/access"
      
          headers = {
              'Authorization': f'Bearer {api_token}',
              'Accept': 'application/json',
              'Content-Type': 'application/json',
              'User-Agent': 'GoogleSecOps-ForcepointCASBCollector/1.0'
          }
      
          records = []
          newest_time = None
          page_num = 0
          backoff = 1.0
          start_index = 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})")
                  break
      
              current_limit = min(page_size, max_records - len(records))
              url = f"{endpoint}?startDate={start_iso}&endDate={end_iso}&offset={start_index}&limit={current_limit}"
      
              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 [], None
      
                  data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      
                  page_results = data.get('data', [])
      
                  if not page_results:
                      print(f"No more results (empty page)")
                      break
      
                  print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} events")
                  records.extend(page_results)
      
                  # Track newest event time
                  for event in page_results:
                      try:
                          event_time = event.get('timestamp') or event.get('created_at')
                          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}")
      
                  # Check for more results
                  if len(page_results) < current_limit:
                      print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_limit})")
                      break
      
                  start_index += len(page_results)
      
              except Exception as e:
                  print(f"Error fetching logs: {e}")
                  return [], None
      
          print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
          return records, newest_time
      
    • requirements.txt:

      functions-framework==3.*
      google-cloud-storage==2.*
      urllib3>=2.0.0
      
  3. 点击部署以保存并部署该函数。

  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. GCP Console 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
    名称 forcepoint-casb-collector-hourly
    区域 选择与 Cloud Run 函数相同的区域
    频率 0 * * * *(每小时一次,整点时)
    时区 选择时区(建议选择 UTC)
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择forcepoint-casb-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 * * * * 大批量、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 * * * 低成交量、批处理
每天 0 0 * * * 历史数据收集

测试集成

  1. Cloud Scheduler 控制台中,找到您的作业 (forcepoint-casb-collector-hourly)。
  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 forcepoint-casb-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
    Page 1: Retrieved X events
    Wrote X records to gs://forcepoint-casb-logs/forcepoint-casb/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  8. 前往 Cloud Storage > 存储分区

  9. 点击您的存储桶名称 (forcepoint-casb-logs)。

  10. 转到 forcepoint-casb/ 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 令牌。
  • HTTP 403:验证账号是否在 Forcepoint ONE 门户中拥有必需的权限。
  • 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。

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。您必须授予此服务账号对您的存储桶的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed
  2. 点击添加新 Feed
  3. 点击配置单个 Feed
  4. Feed 名称字段中,输入 Feed 的名称(例如 Forcepoint CASB Logs)。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型
  6. 选择 Forcepoint CASB 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。

  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://forcepoint-casb-logs/forcepoint-casb/
      
    • 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. 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 > 存储分区
  2. 点击您的存储桶名称 (forcepoint-casb-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
extensions extensions 已重命名/已映射
request extensions.auth.auth_details 直接映射
intermediary intermediary 已合并
smb_host intermediary.hostname 直接映射
smb_uid intermediary.user.userid 直接映射
metadata metadata 已重命名/已映射
msg metadata.description 直接映射
event_name metadata.product_event_type 直接映射
event_type metadata.product_event_type 直接映射
value metadata.product_name 直接映射
product metadata.vendor_name 直接映射
network network 已重命名/已映射
requestClientApplication network.http.user_agent 直接映射
principal principal 已重命名/已映射
ahost principal.hostname 直接映射
agt principal.ip 已合并
atz principal.location.country_or_region 直接映射
amac principal.mac 已合并
sourceServiceName principal.platform_version 直接映射
av_label principal.resource.attribute.labels 已合并
aid principal.resource.id 直接映射
at principal.resource.name 直接映射
agentZoneURI principal.url 直接映射
cs1 principal.user.email_addresses 已合并
suid principal.user.userid 直接映射
security_result security_result 已合并
action security_result.action 已合并
msg security_result.summary 直接映射
src_label src 已重命名/已映射
target target 已重命名/已映射
dvchost target.hostname 直接映射
dvc target.ip 已合并
deviceProcessName target.resource.name 直接映射
deviceZoneURI target.url 直接映射
不适用 extensions.auth.type 常量:SSO
不适用 intermediary 常量:intermediary
不适用 metadata.event_type 常量:USER_RESOURCE_ACCESS
不适用 principal.ip 常量:agt
不适用 principal.mac 常量:amac
不适用 principal.platform 常量:WINDOWS
不适用 principal.resource.attribute.labels 常量:av_label
不适用 principal.user.email_addresses 常量:cs1
不适用 security_result 常量:security_result
不适用 security_result.action 常量:action
不适用 target.ip 常量:dvc

更新日志

查看相应解析器的更改日志

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