收集 Talon 日志

支持的平台：

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

Talon（现已成为 Palo Alto Networks 的一部分）是一个企业浏览器安全平台，可为受管设备和非受管设备提供安全浏览、数据泄露防护 (DLP) 和访问权限控制功能。收购后，Talon 已集成到 Prisma Access 平台中，成为 Prisma Access Browser，日志通过 Strata Logging Service 转发。Strata Logging Service API 提供对安全性事件日志的程序化访问。

准备工作

请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
  • 拥有 Strata Cloud Manager 的特权访问权限（具有管理员权限）
  • Palo Alto Networks Hub 中的 OAuth2 客户端凭据（客户端 ID、客户端密钥和 TSG ID）

创建 Google Cloud Storage 存储分区

  1. 转到 Google Cloud Console。
  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 talon-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 Talon API 凭据

创建 OAuth2 客户端凭据

  1. 登录 Palo Alto Networks Hub。
  2. 前往设置 > 服务账号。
  3. 点击添加服务账号。
  4. 提供以下配置详细信息：
    • 名称：输入一个描述性名称（例如 Google SecOps Talon Integration）。
    • 角色：选择具有日志读取权限的角色。
  5. 点击 Add（添加）。
  6. 请复制以下详细信息并将其保存在安全的位置：
    • 客户端 ID：OAuth2 客户端 ID
    • 客户端密钥：OAuth2 客户端密钥

  7. 记下 Hub 网址或“设置”页面中的租户服务组 (TSG) ID。

确定 API 基本网址

Strata Logging Service API 基本网址：

区域 API 基本网址
全球 https://api.strata.paloaltonetworks.com

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"
TSG_ID="your-tsg-id"

# Get access token
curl -s -X POST "https://auth.apps.paloaltonetworks.com/oauth2/access_token" \
  -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
  -d "grant_type=client_credentials&scope=tsg_id:${TSG_ID}" \
  -u "${CLIENT_ID}:${CLIENT_SECRET}"

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 talon-logs-collector-sa
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Talon 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 talon-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 talon-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）
    • 分配角色：选择 Storage Object Admin
  6. 点击保存。

创建发布/订阅主题

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 talon-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 Strata Logging Service 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 talon-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 主题部分，选择主题 talon-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)。

  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 talon-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 talon-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX talon 日志文件的前缀
    STATE_KEY talon/state.json 状态文件路径
    CLIENT_ID your-client-id OAuth2 客户端 ID
    CLIENT_SECRET your-client-secret OAuth2 客户端密钥
    TSG_ID your-tsg-id 租户服务组 ID
    API_BASE_URL https://api.strata.paloaltonetworks.com Strata Logging Service API 基本网址
    MAX_RECORDS 5000 每次运行的记录数上限
    PAGE_SIZE 1000 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. 在修订版本的伸缩配置部分中：

    • 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：

    • 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', 'talon')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'talon/state.json')
CLIENT_ID = os.environ.get('CLIENT_ID')
CLIENT_SECRET = os.environ.get('CLIENT_SECRET')
TSG_ID = os.environ.get('TSG_ID')
API_BASE_URL = os.environ.get('API_BASE_URL', 'https://api.strata.paloaltonetworks.com')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '5000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

AUTH_URL = "https://auth.apps.paloaltonetworks.com/oauth2/access_token"

def to_unix_millis(dt: datetime) -> int:
  """Convert datetime to Unix epoch milliseconds."""
  if dt.tzinfo is None:
    dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
  dt = dt.astimezone(timezone.utc)
  return int(dt.timestamp() * 1000)

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_access_token():
  """
  Obtain OAuth2 access token using client credentials grant.
  """
  import base64
  credentials = base64.b64encode(f"{CLIENT_ID}:{CLIENT_SECRET}".encode()).decode()

  headers = {
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
    'Authorization': f'Basic {credentials}',
    'Accept': 'application/json'
  }

  body = f"grant_type=client_credentials&scope=tsg_id:{TSG_ID}"

  backoff = 1.0
  for attempt in range(3):
    response = http.request('POST', AUTH_URL, body=body, headers=headers)

    if response.status == 429:
      retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
      print(f"Rate limited (429) on token request. Retrying after {retry_after}s...")
      time.sleep(retry_after)
      backoff = min(backoff * 2, 30.0)
      continue

    if response.status != 200:
      raise RuntimeError(f"Failed to get access token: {response.status} - {response.data.decode('utf-8')}")

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

  raise RuntimeError("Failed to get access token after 3 retries")

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

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

  if not all([GCS_BUCKET, CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, TSG_ID]):
    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"])
        # 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 access token
    token = get_access_token()

    # Fetch logs
    records, newest_event_time = fetch_logs(
      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(token: str, start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
  """
  Fetch event logs from Strata Logging Service API
  with pagination and rate limiting.

  Args:
    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)
  """
  api_base = API_BASE_URL.rstrip('/')
  endpoint = f"{api_base}/logging-service/v1/queries"

  headers = {
    'Authorization': f'Bearer {token}',
    'Accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json',
    'User-Agent': 'GoogleSecOps-TalonCollector/1.0'
  }

  records = []
  newest_time = None
  page_num = 0
  backoff = 1.0

  # Create log query
  query_body = json.dumps({
    'query': 'SELECT * FROM `firewall.traffic`',
    'startTime': int(start_time.timestamp()),
    'endTime': int(end_time.timestamp()),
    'maxWaitTime': 30000,
    'pageSize': min(page_size, max_records)
  })

  try:
    response = http.request('POST', endpoint, body=query_body, 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)
      response = http.request('POST', endpoint, body=query_body, headers=headers)

    if response.status not in (200, 201):
      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'))
    query_id = data.get('queryId')
    query_status = data.get('queryStatus', '')

  except Exception as e:
    print(f"Error creating query: {e}")
    return [], None

  # Poll for results
  results_endpoint = f"{api_base}/logging-service/v1/queries/{query_id}/results"
  scroll_token = None

  while True:
    page_num += 1

    if len(records) >= max_records:
      print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
      break

    try:
      params = {'pageSize': min(page_size, max_records - len(records))}
      if scroll_token:
        params['scrollToken'] = scroll_token

      url = results_endpoint + '?' + '&'.join(f'{k}={v}' for k, v in params.items())
      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

      if response.status == 202:
        print("Query still processing, waiting...")
        time.sleep(5)
        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 records, newest_time

      data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

      page_results = data.get('result', {}).get('logs', [])

      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_ts = event.get('time_generated') or event.get('receive_time')
          if event_ts:
            if isinstance(event_ts, (int, float)):
              event_dt = datetime.fromtimestamp(event_ts, tz=timezone.utc)
              event_time = event_dt.isoformat()
            else:
              event_time = str(event_ts)
            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
      scroll_token = data.get('result', {}).get('scrollToken')
      if not scroll_token:
        print("No more pages (no scroll token)")
        break

    except Exception as e:
      print(f"Error fetching logs: {e}")
      return records, newest_time

  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. 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 talon-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，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 talon-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 talon-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
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to gs://talon-logs/talon/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 (talon-logs)。

  10. 转到 talon/ 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 OAuth2 凭据
  • HTTP 403：验证服务账号是否在 Strata Cloud Manager 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

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Talon 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. 在 Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Talon Logs）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Talon 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。

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

    • 注入标签：要应用于此 Feed 中事件的标签

  11. 点击下一步。

  12. 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。
  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
user.externalId、user.tenantExternalId、policy.action additional.fields 如果非空，则与每个源字段的标签合并
时间戳 metadata.event_timestamp 使用日期过滤条件（采用 ISO8601 和 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSSSSSSSZ 格式）进行解析
has_principal, has_target metadata.event_type 如果 has_principal 为 true 且 has_target 为 false，则设置为 STATUS_UPDATE；否则设置为 GENERIC_EVENT
user.tenantId metadata.product_deployment_id 如果不为空，则直接复制值
类型 metadata.product_event_type 如果不为空，则直接复制值
device.deviceUuid metadata.product_log_id 如果不为空，则直接复制值
network.protocol network.application_protocol 如果匹配 (?i)https，则设置为“HTTPS”
network.http.method network.http.method 如果不为空，则直接复制值
device.userAgent network.http.parsed_user_agent 如果不为空，则直接复制值
device.userAgent network.http.user_agent 如果不为空，则直接复制值
user.tenantName observer.hostname 如果不为空，则直接复制值
device.hostname principal.hostname 如果不为空，则直接复制值
device.ipAddress principal.ip 使用 grok 模式 %{IP:prin_ip} 提取 IP，如果不为空则合并
user.email principal.user.email_addresses 如果与电子邮件正则表达式 ^.+@.+$ 匹配，则合并
user.name principal.user.user_display_name 如果不为空，则直接复制值
user.id principal.user.userid 如果不为空，则直接复制值
device.browserType、device.browserVersion、device.browserBrand、batchId security_result.about.resource.attribute.labels 如果非空，则与每个源字段的标签合并
policy.ruleId security_result.rule_id 如果不为空，则直接复制值
policy.ruleDescription security_result.summary 如果不为空，则直接复制值
device.os.type、event_platform target.platform 如果 device.os.type == "windows"，则设置为 WINDOWS；如果 event_platform 为 ["Mac","iOS"]，则设置为 MAC；如果 event_platform == "Lin"，则设置为 LINUX
metadata.product_name 设置为“Talon”
metadata.vendor_name 设置为“TALON”

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