收集 Kyriba Treasury Management 日志

支持的平台：

Google SecOps SIEM

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 Kyriba 资金管理日志注入到 Google Security Operations。

Kyriba 是一个基于云的财务和资金管理平台。它会针对付款操作、用户访问、审批工作流和金融交易生成审核日志。解析器从 Kyriba 审核数据中提取字段，并将其映射到统一数据模型 (UDM)，从而捕获用户身份、交易详情、审批状态和安全结果。

准备工作

请确保满足以下前提条件：

• 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 Kyriba 平台具有特权访问权限，有权配置 API 访问权限并生成 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	值
   为存储桶命名	输入一个全局唯一的名称（例如 kyriba-treasury-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 Kyriba API 凭据

获取 Kyriba 实例网址

1. 登录您的 Kyriba 平台。
2. 记下浏览器地址栏中的实例网址。
   • 格式：https://<your-instance>.kyriba.com
   • 示例：如果您通过 https://acme.kyriba.com/gateway 访问 Kyriba，则您的实例网址为 https://acme.kyriba.com

创建 OAuth2 API 凭据

1. 以管理员身份登录 Kyriba 平台。
2. 依次前往管理 > API 访问权限。
3. 点击创建或添加应用。
4. 提供以下配置详细信息：
   • 应用名称：输入 Google Security Operations Integration
   • 授权类型：选择 Client Credentials
5. 点击保存。

6. 复制并妥善保存凭据：

   • 客户端 ID：复制此值
   • 客户端密钥：复制此值
   注意： 用于创建凭据的账号必须具有管理员权限，才能访问 Kyriba API。

验证权限

如需验证凭据是否拥有所需的权限，请执行以下操作：

1. 登录 Kyriba 平台。
2. 依次前往管理 > API 访问权限。
3. 确认您创建的应用已列出，且状态为有效。
4. 验证应用是否具有 Audit Trail API 范围的访问权限。

测试 API 访问权限

• 在继续进行集成之前，请先测试您的凭据：

  # Replace with your actual credentials
  CLIENT_ID="<your-client-id>"
  CLIENT_SECRET="<your-client-secret>"
  KYRIBA_HOST="https://<your-instance>.kyriba.com"
  
  # Get OAuth2 token
  TOKEN=$(curl -s -X POST "${KYRIBA_HOST}/gateway/oauth/token" \
    -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
    -d "grant_type=client_credentials&client_id=${CLIENT_ID}&client_secret=${CLIENT_SECRET}" \
    | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['access_token'])")
  
  # Test API access
  curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
    "${KYRIBA_HOST}/gateway/api/v1/audit-trails?startDate=2024-01-01&endDate=2024-01-02"
  

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 存储桶的权限，并且可以由 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 kyriba-logs-collector-sa
   • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Kyriba Treasury Management 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 kyriba-treasury-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 kyriba-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，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 kyriba-logs-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 Kyriba 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	kyriba-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 Pub/Sub 主题 (kyriba-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)。
   注意： 调用函数时，Pub/Sub 会自动处理身份验证。

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 (kyriba-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	kyriba-treasury-logs	GCS 存储桶名称
   GCS_PREFIX	kyriba	日志文件的前缀
   STATE_KEY	kyriba/state.json	状态文件路径
   KYRIBA_HOST	https://<your-instance>.kyriba.com	Kyriba 实例网址
   CLIENT_ID	your-client-id	OAuth2 客户端 ID
   CLIENT_SECRET	your-client-secret	OAuth2 客户端密钥
   MAX_RECORDS	1000	每次运行的记录数上限
   PAGE_SIZE	100	每页记录数
   LOOKBACK_HOURS	24	初始回溯期

10. 在变量和 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：

    • 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：

   • 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
       import urllib.parse
     
       # 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', 'kyriba')
       STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'kyriba/state.json')
       KYRIBA_HOST = os.environ.get('KYRIBA_HOST')
       CLIENT_ID = os.environ.get('CLIENT_ID')
       CLIENT_SECRET = os.environ.get('CLIENT_SECRET')
       MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
       PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
       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_oauth_token(host: str, client_id: str, client_secret: str) -> str:
         """Get OAuth 2.0 access token from Kyriba."""
         token_url = f"{host.rstrip('/')}/gateway/oauth/token"
         data = urllib.parse.urlencode({
           'grant_type': 'client_credentials',
           'client_id': client_id,
           'client_secret': client_secret,
         }).encode('utf-8')
         response = http.request(
           'POST', token_url,
           body=data,
           headers={'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'},
         )
         if response.status != 200:
           raise Exception(f"OAuth token request failed: {response.status} {response.data.decode('utf-8')}")
         token_data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
         return token_data['access_token']
     
       @functions_framework.cloud_event
       def main(cloud_event):
         """
         Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Kyriba Treasury Management
         audit logs and write them to GCS.
     
         Args:
           cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
         """
     
         if not all([GCS_BUCKET, KYRIBA_HOST, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET]):
           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()}")
     
           # Get OAuth token
           token = get_oauth_token(KYRIBA_HOST, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET)
           print("Successfully obtained OAuth2 token")
     
           # Fetch logs
           records, newest_event_time = fetch_logs(
             host=KYRIBA_HOST,
             token=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(host: str, token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
         """
         Fetch audit trail logs from Kyriba API with pagination and rate limiting.
     
         Args:
           host: Kyriba instance URL
           token: OAuth2 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 = host.rstrip('/')
         endpoint = f"{base_url}/gateway/api/v1/audit-trails"
     
         headers = {
           'Authorization': f'Bearer {token}',
           'Accept': 'application/json',
           'Content-Type': 'application/json',
           'User-Agent': 'GoogleSecOps-KyribaCollector/1.0',
         }
     
         records = []
         newest_time = None
         page_num = 0
         backoff = 1.0
         offset = 0
     
         start_date = start_time.strftime('%Y-%m-%d')
         end_date = end_time.strftime('%Y-%m-%d')
     
         while True:
           page_num += 1
     
           if len(records) >= max_records:
             print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
             break
     
           params = []
           params.append(f"startDate={start_date}")
           params.append(f"endDate={end_date}")
           params.append(f"offset={offset}")
           params.append(f"limit={min(page_size, max_records - len(records))}")
           url = f"{endpoint}?{'&'.join(params)}"
     
           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('results', [])
     
             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('dateTime') or event.get('date')
                 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) < page_size:
               print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={page_size})")
               break
     
             offset += 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
     

   • 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）。

   注意： Pub/Sub 触发器配置会自动创建必要的订阅和权限。

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 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	值
   名称	kyriba-logs-collector-hourly
   区域	选择与 Cloud Run 函数相同的区域
   频率	0 * * * *（每小时一次，在整点时）
   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 Pub/Sub 主题 (kyriba-logs-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. 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. 点击函数名称 (kyriba-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
   Successfully obtained OAuth2 token
   Page 1: Retrieved X events
   Wrote X records to gs://kyriba-treasury-logs/kyriba/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 (kyriba-treasury-logs)。

10. 前往前缀文件夹 (kyriba/)。

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 OAuth2 凭据（客户端 ID 和客户端密钥）
• HTTP 403：验证 API 应用是否具有“审核轨迹”范围的访问权限
• 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. 依次前往 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 Kyriba Treasury Management Logs）。
5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
6. 选择 Kyriba Treasury Management 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：

   [e-mail]
   

9. 复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

   注意： 每个 Google SecOps 实例都有一个唯一的服务账号。请勿使用其他文档或示例中的服务账号。

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://kyriba-treasury-logs/kyriba/
      

      • 替换：
        • kyriba-treasury-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • kyriba：存储日志的可选前缀/文件夹路径（留空表示根目录）。
    注意： 请务必在 URI 末尾添加尾随斜杠 (/)。

    • 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。

        注意 ：如果您选择删除选项，服务账号必须具有 Storage Object Admin 角色，而不是 Storage Object Viewer 角色。相应地更新 IAM 权限。

    • 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

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 服务账号需要对您的 GCS 存储桶具有 Storage Object Viewer 角色。

1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
2. 点击您的存储桶名称（例如 kyriba-treasury-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。

   注意： 如果您打算使用“删除已转移的文件”或“删除已转移的文件和空目录”删除选项，请授予存储对象管理员角色，而不是存储对象查看者角色。

UDM 映射表

日志字段	UDM 映射	逻辑
column11	metadata.description	直接复制值
column16、column17	metadata.event_timestamp	使用日期过滤条件从日期和时间字段解析，格式为“MM/dd/yyyy hh:mm A”和“MM/dd/yyyy h:m A”
principal_userid	metadata.event_type	如果 principal_userid 不为空，则设置为“USER_RESOURCE_CREATION”，否则设置为“GENERIC_EVENT”
第 3 列	principal.user.company_name	直接复制值
column15	principal.user.userid	直接复制值
状态	sec_result.action	如果状态为“已汇款”，则设置为“ALLOW”，否则设置为“BLOCK”
column6	sec_result.description	直接复制值
sec_result	security_result	直接复制值
column4	target.location.name	直接复制值
第 1 列	target.resource.id	直接复制值
	target.resource.name	设置为“TRANSACTION”
	target.resource.resource_type
column13	target.user.company_name	直接复制值
	metadata.product_name	设置为“KYRIBA TREASURY”
	metadata.vendor_name	设置为“KYRIBA”

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