收集 Sonrai Security 日志

支持的平台:

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

Sonrai Security 是一款企业云安全平台,可跨多云环境实现身份、数据和访问权限治理。它通过 GraphQL API 提供安全发现、工单和审核数据。

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 Sonrai Security 具有管理员权限和 API 密钥访问权限的特权访问

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 sonrai-security-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 Sonrai Security API 凭据

生成 API 密钥

  1. 以管理员身份登录 Sonrai Security 平台。
  2. 依次前往设置 > API 密钥
  3. 点击 Create API Key
  4. 输入密钥的名称(例如 Google Security Operations Integration)。
  5. 复制生成的 API 密钥并将其保存在安全的位置。

确定组织网址

API 端点基于您的 Sonrai Security 组织。格式为:

组件
GraphQL 端点 https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com/graphql

验证权限

如需验证 API 密钥是否具有所需的访问权限,请执行以下操作:

  1. 登录 Sonrai Security 平台。
  2. 依次前往设置 > API 密钥
  3. 验证 API 密钥是否已列出且处于有效状态。
  4. 确认密钥拥有查询工单、发现和审核数据的权限。
  5. 如果权限受到限制,请与您的 Sonrai Security 管理员联系。

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
    API_KEY="your-api-key"
    ORG_URL="https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com"
    
    # Test API access - query tickets
    curl -v -X POST \
      -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{"query": "{ Tickets(where: {createdDate: {op: GT, value: \"2024-01-01T00:00:00Z\"}}) { count } }"}' \
      "${ORG_URL}/graphql"
    

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. 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 sonrai-collector-sa
    • 服务账号说明:输入 Service account for Cloud Run function to collect Sonrai Security 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 sonrai-security-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 sonrai-collector-sa@your-project.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 sonrai-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 Sonrai Security GraphQL 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 sonrai-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 主题部分,选择主题 sonrai-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:选择服务账号 sonrai-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 sonrai-security-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX sonrai 日志文件的前缀
    STATE_KEY sonrai/state.json 状态文件路径
    API_KEY your-api-key Sonrai Security API 密钥
    ORG_URL https://YOUR_ORG.sonraisecurity.com Sonrai 组织网址
    MAX_RECORDS 10000 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. 变量和密钥标签页中,向下滚动到请求

    • 请求超时:输入 600 秒(10 分钟)。
  11. 前往容器中的设置标签页:

    • 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. 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, 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', 'sonrai')
      STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'sonrai/state.json')
      API_KEY = os.environ.get('API_KEY', '')
      ORG_URL = os.environ.get('ORG_URL', '').rstrip('/')
      MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
      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 Sonrai Security logs and write to GCS.
      
        Args:
          cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
        """
      
        if not all([GCS_BUCKET, API_KEY, ORG_URL]):
          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"])
              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 tickets from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")
      
          # Fetch tickets/findings
          records, newest_event_time = fetch_tickets(
            start_time=last_time,
            end_time=now,
            page_size=PAGE_SIZE,
            max_records=MAX_RECORDS,
          )
      
          if not records:
            print("No new 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}")
      
          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 graphql_query(query: str):
        """Execute a GraphQL query against Sonrai Security API with rate limiting."""
        endpoint = f"{ORG_URL}/graphql"
      
        headers = {
          'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
          'Content-Type': 'application/json',
          'Accept': 'application/json',
          'User-Agent': 'GoogleSecOps-SonraiCollector/1.0'
        }
      
        body = json.dumps({'query': query})
      
        backoff = 1.0
        max_retries = 3
      
        for attempt in range(max_retries):
          response = http.request('POST', endpoint, body=body.encode('utf-8'), headers=headers)
      
          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
      
          if response.status != 200:
            print(f"HTTP Error: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")
            return None
      
          data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
      
          if 'errors' in data:
            print(f"GraphQL errors: {json.dumps(data['errors'])}")
            return None
      
          return data.get('data')
      
        print(f"Failed after {max_retries} retries due to rate limiting")
        return None
      
      def fetch_tickets(start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
        """
        Fetch tickets from Sonrai Security GraphQL API with pagination and rate limiting.
        """
        records = []
        newest_time = None
        page_num = 0
        offset = 0
      
        start_iso = start_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))
      
          query = f"""{{
                    Tickets(
                      where: {{createdDate: {{op: GT, value: \"{start_iso}\"}}}}
              limit: {current_limit}
              offset: {offset}
            ) {{
                      count
                      items {{
                        srn
                        title
                        severity
                        status
                        createdDate
                        updatedDate
                        resourceSrn
                        eventName
                        actionType
                        sourceIp
                        actor {{
                          profile {{
                            srn
                            name
                          }}
                }}
                message
              }}
            }}
          }}"""
      
          data = graphql_query(query)
          if not data:
            break
      
          tickets_data = data.get('Tickets', {})
          page_results = tickets_data.get('items', [])
      
          if not page_results:
            print(f"No more results (empty page)")
            break
      
          print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} tickets")
          records.extend(page_results)
      
          # Track newest event time
          for ticket in page_results:
            try:
              event_time = ticket.get('createdDate')
              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}")
      
          if len(page_results) < current_limit:
            print(f"Reached last page (size={len(page_results)} < limit={current_limit})")
            break
      
          offset += len(page_results)
      
        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 sonrai-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(建议选择世界协调时间 [UTC])
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择主题 sonrai-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 (sonrai-collector-hourly)。
  2. 点击强制运行以手动触发。
  3. 等待几秒钟,然后前往 Cloud Run > 服务 > sonrai-collector > 日志
  4. 验证函数是否已成功执行。请查找以下内容:

    Fetching tickets from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
    Page 1: Retrieved X tickets
    Wrote X records to gs://sonrai-security-logs/sonrai/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
    Successfully processed X records
    
  5. 检查 GCS 存储桶 (sonrai-security-logs) 以确认日志是否已写入。

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 密钥
  • HTTP 403:验证 API 密钥在 Sonrai Security 平台中是否具有必需的权限
  • HTTP 429:速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
  • GraphQL 错误:验证查询语法和可用字段

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Sonrai Security 日志

  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 Sonrai Security Logs)。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型
  6. 选择 Sonrai Enterprise Cloud Security Solution 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。您将在下一步骤中用到它。

  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://sonrai-security-logs/sonrai/
      
      • 替换:
        • sonrai-security-logs:您的 GCS 存储桶名称。
        • sonrai: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

    • 提取标签:要应用于相应 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 (sonrai-security-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
actor.profile principal.resource.attribute.labels 与资源关联的标签
actor.profile.srn target.user.product_object_id 用户的特定于产品的对象 ID
actor.profile.srn target.user.userid 用户 ID
actorSrn、variables、gql、type additional.fields UDM 架构中未在其他位置捕获的其他字段
actionType security_result.action_details 所采取行动的详细信息
createdDate metadata.event_timestamp 相应事件的时间戳
event_type metadata.event_type 事件类型(例如 USER_LOGIN、NETWORK_CONNECTION)
eventName metadata.product_event_type 特定于产品的事件类型
消息 security_result.summary 安全性结果摘要
元数据 元数据 有关活动的元数据
主账号 主账号 有关正文(执行者)的信息
resourceSrn principal.resource.name 资源的名称
security_result security_result 安全结果信息
sourceIp principal.asset.ip 资产的 IP 地址
sourceIp principal.ip 与正文相关联的 IP 地址
目标 目标 有关目标的信息
extensions.auth.type 相应事件中使用的身份验证类型
metadata.product_name 产品名称
metadata.vendor_name 供应商/公司名称

更新日志

查看相应解析器的更改日志

需要更多帮助?获得社区成员和 Google SecOps 专业人士的解答。