收集 Zero Networks 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 Zero Networks 日志注入到 Google Security Operations。

Zero Networks 是一个零信任微分段平台，可实现自动化网络访问权限控制和基于身份的细分。Cloud Run 函数会按计划轮询 Zero Networks API，以 NDJSON 格式将日志写入 GCS 存储桶，然后 Google SecOps 通过 GCS V2 Feed 提取这些日志。

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
• 具有管理员权限的 Zero Networks 控制台的特权访问权限

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 zero-networks-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 Zero Networks API 凭据

生成 API 令牌

1. 以管理员身份登录 Zero Networks 控制台。
2. 依次前往设置 > API。
3. 点击 Generate API Token（生成 API 令牌）。
4. 为令牌输入标签（例如，Google Security Operations Integration）。
5. 复制以下详细信息并将其保存在安全的位置：
   • API 令牌：用于身份验证的 API 不记名令牌。
6. 点击创建。

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 Zero Networks 控制台。
2. 依次前往设置 > API。
3. 如果您能看到 API 部分并生成令牌，则表明您拥有所需的管理员权限。
4. 如果您看不到此选项，请与您的 Zero Networks 管理员联系，以获取管理员访问权限。

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
  API_TOKEN="your-api-token"
  
  # Test API access
  curl -v -H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
    "https://portal.zeronetworks.com/api/v1/audit?limit=1"
  

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 zero-networks-collector-sa。
   • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Zero Networks 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 zero-networks-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 [e-mail]）。
   • 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. 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 zero-networks-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 Zero Networks 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	zero-networks-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 zero-networks-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 zero-networks-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	zero-networks-logs	GCS 存储桶名称
   GCS_PREFIX	zero-networks	日志文件的前缀
   STATE_KEY	zero-networks/state.json	状态文件路径
   ZN_API_TOKEN	your-api-token	Zero Networks API 不记名令牌
   MAX_RECORDS	10000	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：

    • 在资源部分中：
      • 内存：选择 512 MiB 或更高值。
      • CPU：选择 1。
    • 点击完成。

12. 向下滚动到执行环境：

    • 选择默认（推荐）。

13. 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）。

14. 点击创建。

15. 等待服务创建完成（1-2 分钟）。

16. 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', 'zero-networks')
   STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'zero-networks/state.json')
   API_TOKEN = os.environ.get('ZN_API_TOKEN')
   MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '10000'))
   PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '1000'))
   LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))
   
   API_BASE = 'https://portal.zeronetworks.com'
   
   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 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)
   
   @functions_framework.cloud_event
   def main(cloud_event):
       """
       Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Zero Networks
       audit logs and write to GCS.
   
       Args:
           cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
       """
   
       if not all([GCS_BUCKET, API_TOKEN]):
           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 logs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")
   
           # Fetch logs
           records, newest_event_time = fetch_logs(
               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(start_time: datetime, end_time: datetime, page_size: int, max_records: int):
       """
       Fetch audit logs from Zero Networks API with pagination and rate limiting.
   
       Args:
           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)
       """
       endpoint = f"{API_BASE}/api/v1/audit"
   
       headers = {
           'Authorization': f'Bearer {API_TOKEN}',
           'Accept': 'application/json',
           'User-Agent': 'GoogleSecOps-ZeroNetworksCollector/1.0'
       }
   
       records = []
       newest_time = None
       page_num = 0
       backoff = 1.0
       offset = 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}?from={start_iso}&to={end_iso}&limit={current_limit}&offset={offset}"
   
           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 if isinstance(data, list) else data.get('items', 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('createdAt') or event.get('performedAt')
                       if event_time:
                           if isinstance(event_time, (int, float)):
                               event_dt = datetime.fromtimestamp(event_time / 1000, tz=timezone.utc)
                               event_time = event_dt.isoformat()
                           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该函数。

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	zero-networks-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 zero-networks-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 (zero-networks-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 > zero-networks-collector > 日志。

4. 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://zero-networks-logs/zero-networks/logs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
   Successfully processed X records
   

5. 检查 GCS 存储桶 (zero-networks-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 令牌
• HTTP 403：验证账号是否在 Zero Networks 控制台中拥有管理员权限
• 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 Zero Networks 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 Zero Networks Logs）。
5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
6. 选择 Zero Networks 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：

   [e-mail]
   

8. 复制此电子邮件地址。您将在下一步骤中用到它。

   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。

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://zero-networks-logs/zero-networks/
      

      • 替换：
        • zero-networks-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • zero-networks/：存储日志的前缀/文件夹路径。
    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。

    • 提取标签：要应用于相应 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 (zero-networks-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
rule.approvedAt、rule.createdAt、rule.expiration、rule.ipSecOpt、rule.isOccasionalMfa、rule.localEntityNames.id、rule.localEntityNames.name、rule.parent_switch_rule_id、rule.parent_switch_rule_type、rule.ruleClass、rule.state、rule.updatedAt、learningDuration、protectionDate、parentObjectId、reportedObjectId、reportedObjectGeneration、connectServer、connectedSince、expiresAt、idp、sourceAsset、uacId、uacName、prevInactiveReason、currInactiveReason、lastActiveDurationInMonths、lastActiveTime、destinationEntitiesList	additional.fields	事件的其他键值对
rule.description	metadata.description	事件的说明
	metadata.event_type	事件类型（例如 USER_LOGIN、NETWORK_CONNECTION）
auditType	metadata.product_event_type	特定于产品的事件类型
enforcementSource	principal.application	应用名称
security_result	security_result	安全结果详细信息
externalIP	target.ip	目标的 IP 地址
userRole	target.user.role_name	目标用户的角色名称
rule.created_by.name, performedBy.name, user	target.user.user_display_name	目标用户的显示名称
rule.created_by.id、performedBy.id	target.user.userid	目标用户的用户 ID
	metadata.product_name	产品名称
	metadata.vendor_name	供应商/公司名称
isoTimestamp	metadata.event_timestamp	从变更日志映射
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