在报告中使用经过情境丰富的数据

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为了支持安全调查，Google 安全运营团队会提取来自不同来源的上下文数据，对提取的数据进行分析，并提供有关客户环境中工件的实用上下文信息。本文档提供了一些示例，说明分析师如何在信息中心和 BigQuery 中的 Google Security Operations 架构中使用情境丰富数据。

如需详细了解数据丰富功能，请参阅 Google 安全运营团队如何丰富事件和实体数据。

使用经过地理位置丰富的数据

UDM 事件可能包含经过地理位置丰富的数据，以便在调查期间提供更多背景信息。将 UDM 事件导出到 BigQuery 时，这些字段也会一并导出。本部分介绍了如何在创建报告时使用经过地理位置丰富的字段。

查询 events 架构中的数据

您可以使用 BigQuery 中的 Google Security Operations events 架构查询地理位置数据。以下示例是一个 SQL 查询，用于按用户、国家/地区以及首次和最后观察时间返回所有 USER_LOGIN 事件的汇总结果。

SELECT
 ip_geo_artifact.location.country_or_region,
 COUNT(ip_geo_artifact.location.country_or_region) AS count_country,
 ip_geo_artifact.location.state,
 COUNT(ip_geo_artifact.location.state) AS count_state,
 target.user.email_addresses[ORDINAL(1)] AS principal_user,
 TIMESTAMP_SECONDS(MIN(metadata.event_timestamp.seconds)) AS first_observed,
 TIMESTAMP_SECONDS(MAX(metadata.event_timestamp.seconds)) AS last_observed,
FROM `datalake.events`,
UNNEST (principal.ip_geo_artifact) as ip_geo_artifact
WHERE DATE(hour_time_bucket) = "2023-01-11"
AND metadata.event_type = 15001
AND metadata.vendor_name IN ("Google Cloud Platform","Google Workspace")
GROUP BY 1,3,5
HAVING count_country > 0
ORDER BY count_country DESC

下表包含可能返回的结果示例。

country_or_region count_country state count_state principal_user first_observed last_observed
Netherlands 5 North Holland 5 admin@acme.com 2023-01-11 14:32:51 UTC 2023-01-11 14:32:51 UTC
Israel 1 Tel Aviv District 1 omri@acme.com 2023-01-11 10:09:32 UTC 2023-01-11 15:26:38 UTC

以下 SQL 查询展示了如何检测两个地点之间的距离。

SELECT
DISTINCT principal_user,
(ST_DISTANCE(north_pole,user_location)/1000) AS distance_to_north_pole_km
FROM (
  SELECT
    ST_GeogPoint(135.00,90.00) AS north_pole,
    ST_GeogPoint(ip_geo_artifact.location.region_coordinates.longitude, ip_geo_artifact.location.region_coordinates.latitude) AS user_location,
    target.user.email_addresses[ORDINAL(1)] AS principal_user
  FROM `datalake.events`,
  UNNEST (principal.ip_geo_artifact) as ip_geo_artifact
  WHERE DATE(hour_time_bucket) = "2023-01-11"
  AND metadata.event_type = 15001
  AND metadata.vendor_name IN ("Google Cloud Platform","Google Workspace")
  AND ip_geo_artifact.location.country_or_region != ""
)
ORDER BY 2 DESC

下表包含可能返回的结果示例。

principal_user distance_to_north_pole_km
omri@acme.com 6438.98507
admin@acme.com 4167.527018

您可以利用区域多边形计算在给定时间段内从某个地点出发的合理旅行区域，从而实现更实用的查询。您还可以检查多个地理位置值是否匹配，以识别不可能的旅行检测。这些解决方案需要有准确且一致的地理位置数据源。

在信息中心内查看经过丰富的字段

您还可以使用经过地理定位丰富的 UDM 字段构建信息中心。该图表会显示每个 UDM 事件所在的城市。您可以更改图表类型，以便以其他格式查看数据。

后续步骤

如需了解如何将经过丰富的数据与其他 Google 安全运营功能搭配使用，请参阅以下内容：