收集 AWS IAM 日志

本文档介绍了如何将 AWS IAM 日志提取到 Google Security Operations。解析器会将原始 JSON 格式的日志转换为结构化的统一数据模型 (UDM)。它会提取用户详细信息、角色信息、权限和时间戳等相关字段，并将其映射到相应的 UDM 字段，以便进行一致的安全分析。

准备工作

• 确保您拥有 Google SecOps 实例。
• 确保您拥有对 AWS 的特权访问权限。

配置 AWS IAM 和 S3

1. 按照此用户指南中的说明创建 Amazon S3 存储分区：创建存储分区。
2. 保存存储分区的名称和区域，以备日后使用。
3. 按照此用户指南中的说明创建用户：创建 IAM 用户。
4. 选择创建的用户。
5. 选择安全凭据标签页。
6. 点击访问密钥部分中的创建访问密钥。
7. 选择第三方服务作为用例。
8. 点击下一步。
9. 可选：添加说明标记。
10. 点击创建访问密钥。
11. 点击下载 CSV 文件，保存访问密钥和密钥以供日后使用。
12. 点击完成。
13. 选择权限标签页。
14. 在权限政策部分中，点击添加权限。
15. 选择添加权限。
16. 选择直接附加政策
17. 搜索并选择 AmazonS3FullAccess 政策。
18. 点击下一步。
19. 点击添加权限。

配置 CloudTrail 以捕获 IAM 日志

1. 登录 AWS Management Console。
2. 在搜索栏中输入 CloudTrail，然后从服务列表中选择该服务。
3. 点击创建小路。
4. 提供轨迹名称；例如 IAMActivityTrail。
   • 将轨迹应用于所有地区：选择是可捕获所有地区的活动。
   • 存储位置：选择之前创建的 S3 存储分区或创建一个新的存储分区。
   • S3 存储分区：输入 S3 存储分区的名称；例如 iam-logs-bucket。
   • 选择创建新的 IAM 角色（如果之前未创建）。
   • 管理事件：选择读取和写入，以捕获 IAM 资源上的读取和写入事件。
   • 数据事件：启用 S3 和 Lambda 数据事件。
5. 点击创建以创建轨迹。

配置 CloudTrail 将日志导出到 S3

1. 依次选择服务 > S3。
2. 选择存储 CloudTrail 日志的 S3 存储分区；例如 iam-logs-bucket。
3. 确保 CloudTrail 拥有将日志写入存储分区的权限。

4. 如果不存在以下政策，请添加该政策：

   {
     "Version": "2012-10-17",
     "Statement": [
       {
         "Sid": "CloudTrailS3Access",
         "Effect": "Allow",
         "Principal": {
           "Service": "cloudtrail.amazonaws.com"
         },
         "Action": "s3:PutObject",
         "Resource": "arn:aws:s3:::your-bucket-name/AWSLogs/*"
       }
     ]
   }
   

5. 在 S3 存储分区上启用版本控制，以确保日志以多个版本存储。

6. 依次前往媒体资源 > 存储分区版本控制 > 启用。

可选：配置 Lambda 以实现实时导出

1. 前往 AWS Lambda 控制台。
2. 点击创建函数。
3. 选择从头开始创作。
4. 将函数名称设置为 ExportIAMLogsToS3。
5. 选择 Python 3.x 运行时。

6. 向函数分配一个 IAM 角色，该角色具有以下权限：

   {
     "Version": "2012-10-17",
     "Statement": [
       {
         "Effect": "Allow",
         "Action": [
           "logs:GetLogEvents",
           "logs:FilterLogEvents",
           "logs:DescribeLogGroups",
           "logs:DescribeLogStreams"
         ],
         "Resource": "*"
       },
       {
         "Effect": "Allow",
         "Action": [
           "s3:PutObject"
         ],
         "Resource": "arn:aws:s3:::your-bucket-name/*"
       }
     ]
   }
   

7. 使用以下 Python 代码提取 IAM 日志并将其上传到 S3：

   import boto3
   import gzip
   from io import BytesIO
   
   s3 = boto3.client('s3')
   logs = boto3.client('logs')
   
   def lambda_handler(event, context):
       log_group = event['logGroup']
       log_stream = event['logStream']
   
       log_events = logs.get_log_events(
           logGroupName=log_group,
           logStreamName=log_stream,
           startFromHead=True
       )
   
       log_data = "\n".join([event['message'] for event in log_events['events']])
   
       # Compress and upload to S3
       compressed_data = gzip.compress(log_data.encode('utf-8'))
       s3.put_object(
           Bucket='your-s3-bucket-name',
           Key='iam-logs/{log_stream}.gz',
           Body=compressed_data
       )
   

• 将 your-s3-bucket-name 替换为实际存储分区名称。

为 CloudWatch 日志配置 Lambda 触发器

1. 在 Lambda 控制台中，前往 Designer。
2. 依次选择添加触发器 > CloudWatch 日志。
3. 选择与您的 IAM 日志关联的 CloudWatch 日志日志组；例如 /aws/cloudtrail/。
4. 点击添加。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以提取 AWS IAM 日志

1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
2. 点击新增。
3. 在 Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称；例如，AWS IAM 日志。
4. 选择 Amazon S3 作为来源类型。
5. 选择 AWS IAM 作为日志类型。
6. 点击下一步。

7. 为以下输入参数指定值：

   • 区域：Amazon S3 存储分区所在的区域。
   • S3 URI：存储分区 URI。
     • s3://your-log-bucket-name/
       • 将 your-log-bucket-name 替换为存储分区的实际名称。
   • URI 是：选择目录或包含子目录的目录。

   • 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项。

   • 访问密钥 ID：有权访问 S3 存储分区的用户访问密钥。

   • 私有访问密钥：有权访问 S3 存储分区的用户私钥。

   • 资源命名空间：资源命名空间。

   • 提取标签：要应用于此 Feed 中的事件的标签。

8. 点击下一步。

9. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

UDM 映射表

变化

2023-12-14

• 新创建的解析器。

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