Zendesk CRM 로그 수집

다음에서 지원:

Google SecOps SIEM

참고: 이 기능에는 Google Security Operations 서비스 특정 약관의 GA 이전 서비스 약관이 적용됩니다. GA 이전 기능에서 지원이 제한될 수 있으며 GA 이전 기능의 변경사항은 다른 GA 이전 버전과 호환되지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 Google SecOps 기술 지원 서비스 가이드라인 및 Google SecOps 서비스 특정 약관을 참고하세요.

이 문서에서는 Amazon S3를 사용하여 Zendesk 고객 관계 관리(CRM) 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

• Google SecOps 인스턴스입니다.
• Zendesk에 대한 액세스 권한 관리
• AWS (S3, Identity and Access Management (IAM), Lambda, EventBridge)에 대한 권한 있는 액세스

Zendesk 사전 요구사항 확인

1. 요금제 및 역할 확인
   1. API 토큰 / OAuth 클라이언트를 만들려면 Zendesk 관리자여야 합니다. 감사 로그 API는 Enterprise 요금제에서만 사용할 수 있습니다. (계정이 엔터프라이즈가 아닌 경우 RESOURCES의 audit_logs를 건너뜁니다.)
2. API 토큰 액세스 사용 설정 (일회성)
   1. 관리 센터에서 앱 및 통합 > API > API 구성으로 이동합니다.
   2. API 토큰 액세스 허용을 사용 설정합니다.
3. API 토큰 생성 (기본 인증용)
   1. 앱 및 통합 > API > API 토큰으로 이동합니다.
   2. API 토큰 추가 > (선택사항) 설명 추가 > 저장을 클릭합니다.
   3. 지금 API 토큰을 복사하여 저장하세요. 다시 볼 수 없습니다.
   4. 이 토큰으로 인증할 관리자 이메일을 저장합니다.
      • Lambda에서 사용하는 기본 인증 형식: email_address/token:api_token
4. (선택사항) OAuth 클라이언트 만들기 (API 토큰 대신 Bearer 인증용)
   1. 앱 및 통합 > API > OAuth 클라이언트 > OAuth 클라이언트 추가로 이동합니다.
   2. 이름, 고유 식별자 (자동), 리디렉션 URL (API로만 토큰을 생성하는 경우 자리표시자 가능)을 입력하고 저장합니다.
   3. 통합의 액세스 토큰을 만들고 이 가이드에 필요한 최소 범위를 부여합니다.
      • tickets:read (증분 티켓의 경우)
      • auditlogs:read (감사 로그, 엔터프라이즈만 해당)
      • 잘 모르겠다면 읽기 전용 액세스에 read를 사용해도 됩니다.
   4. 액세스 토큰을 복사하고 (ZENDESK_BEARER_TOKEN에 붙여넣기) 클라이언트 ID/보안 비밀번호를 안전하게 기록합니다 (향후 토큰 새로고침 흐름용).

5. Zendesk 기본 URL 기록

   • https://<your_subdomain>.zendesk.com 사용 (ZENDESK_BASE_URL env var에 붙여넣기)

   나중에 사용할 수 있도록 복사 및 저장해야 하는 항목

   • 기본 URL (예: https://acme.zendesk.com)
   • 관리자 사용자의 이메일 주소 (API 토큰 인증용)
   • API 토큰 (AUTH_MODE=token 사용 시)
   • 또는 OAuth 액세스 토큰 (AUTH_MODE=bearer 사용 시)
   • (선택사항): 수명 주기 관리를 위한 OAuth 클라이언트 ID/보안 비밀번호

Google SecOps용 AWS S3 버킷 및 IAM 구성

1. 이 사용자 가이드(버킷 만들기)에 따라 Amazon S3 버킷을 만듭니다.
2. 나중에 참조할 수 있도록 버킷 이름과 리전을 저장합니다 (예: zendesk-crm-logs).
3. 이 사용자 가이드(IAM 사용자 만들기)에 따라 사용자를 만듭니다.
4. 생성된 사용자를 선택합니다.
5. 보안 사용자 인증 정보 탭을 선택합니다.
6. 액세스 키 섹션에서 액세스 키 만들기를 클릭합니다.
7. 사용 사례로 서드 파티 서비스를 선택합니다.
8. 다음을 클릭합니다.
9. 선택사항: 설명 태그를 추가합니다.
10. 액세스 키 만들기를 클릭합니다.
11. .CSV 파일 다운로드를 클릭하여 향후 참조할 수 있도록 액세스 키와 비밀 액세스 키를 저장합니다.
12. 완료를 클릭합니다.
13. 권한 탭을 선택합니다.
14. 권한 정책 섹션에서 권한 추가를 클릭합니다.
15. 권한 추가를 선택합니다.
16. 정책 직접 연결을 선택합니다.
17. AmazonS3FullAccess 정책을 검색합니다.
18. 정책을 선택합니다.
19. 다음을 클릭합니다.
20. 권한 추가를 클릭합니다.

S3 업로드용 IAM 정책 및 역할 구성

1. AWS 콘솔에서 IAM > 정책으로 이동합니다.
2. 정책 만들기 > JSON 탭을 클릭합니다.
3. 다음 정책을 복사하여 붙여넣습니다.

4. 정책 JSON (다른 버킷 이름을 입력한 경우 zendesk-crm-logs 대체):

   {
     "Version": "2012-10-17",
     "Statement": [
       {
         "Sid": "AllowPutObjects",
         "Effect": "Allow",
         "Action": "s3:PutObject",
         "Resource": "arn:aws:s3:::zendesk-crm-logs/*"
       },
       {
         "Sid": "AllowGetStateObject",
         "Effect": "Allow",
         "Action": "s3:GetObject",
         "Resource": "arn:aws:s3:::zendesk-crm-logs/zendesk/crm/state.json"
       }
     ]
   }
   

5. 다음 > 정책 만들기를 클릭합니다.

6. IAM > 역할 > 역할 생성 > AWS 서비스 > Lambda로 이동합니다.

7. 새로 만든 정책을 연결합니다.

8. 역할 이름을 ZendeskCRMToS3Role로 지정하고 역할 만들기를 클릭합니다.

Lambda 함수 만들기

1. AWS 콘솔에서 Lambda > 함수 > 함수 만들기로 이동합니다.
2. 처음부터 작성을 클릭합니다.

3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

   설정	값
   이름	zendesk_crm_to_s3
   런타임	Python 3.13
   아키텍처	x86_64
   실행 역할	ZendeskCRMToS3Role

4. 함수가 생성되면 코드 탭을 열고 스텁을 삭제한 후 다음 코드 (zendesk_crm_to_s3.py)를 붙여넣습니다.

   #!/usr/bin/env python3
   
   import os, json, time, base64
   from urllib.request import Request, urlopen
   from urllib.error import HTTPError, URLError
   import boto3
   
   S3_BUCKET    = os.environ["S3_BUCKET"]
   S3_PREFIX    = os.environ.get("S3_PREFIX", "zendesk/crm/")
   STATE_KEY    = os.environ.get("STATE_KEY", "zendesk/crm/state.json")
   BASE_URL     = os.environ["ZENDESK_BASE_URL"].rstrip("/")  # e.g. https://your_subdomain.zendesk.com
   AUTH_MODE    = os.environ.get("AUTH_MODE", "token").lower()  # token|bearer
   EMAIL        = os.environ.get("ZENDESK_EMAIL", "")
   API_TOKEN    = os.environ.get("ZENDESK_API_TOKEN", "")
   BEARER       = os.environ.get("ZENDESK_BEARER_TOKEN", "")
   RESOURCES    = [r.strip() for r in os.environ.get("RESOURCES", "audit_logs,incremental_tickets").split(",") if r.strip()]
   MAX_PAGES    = int(os.environ.get("MAX_PAGES", "20"))
   LOOKBACK     = int(os.environ.get("LOOKBACK_SECONDS", "3600"))  # 1h default
   HTTP_TIMEOUT = int(os.environ.get("HTTP_TIMEOUT", "60"))
   HTTP_RETRIES = int(os.environ.get("HTTP_RETRIES", "3"))
   
   s3 = boto3.client("s3")
   
   def _headers() -> dict:
       if AUTH_MODE == "bearer" and BEARER:
           return {"Authorization": f"Bearer {BEARER}", "Accept": "application/json"}
       if AUTH_MODE == "token" and EMAIL and API_TOKEN:
           token = base64.b64encode(f"{EMAIL}/token:{API_TOKEN}".encode()).decode()
           return {"Authorization": f"Basic {token}", "Accept": "application/json"}
       raise RuntimeError("Invalid auth settings: provide token (EMAIL + API_TOKEN) or BEARER")
   
   def _get_state() -> dict:
       try:
           obj = s3.get_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=STATE_KEY)
           b = obj["Body"].read()
           return json.loads(b) if b else {"audit_logs": {}, "incremental_tickets": {}}
       except Exception:
           return {"audit_logs": {}, "incremental_tickets": {}}
   
   def _put_state(st: dict) -> None:
       s3.put_object(
           Bucket=S3_BUCKET, Key=STATE_KEY,
           Body=json.dumps(st, separators=(",", ":")).encode("utf-8"),
           ContentType="application/json",
       )
   
   def _http_get_json(url: str) -> dict:
       attempt = 0
       while True:
           try:
               req = Request(url, method="GET")
               for k, v in _headers().items():
                   req.add_header(k, v)
               with urlopen(req, timeout=HTTP_TIMEOUT) as r:
                   return json.loads(r.read().decode("utf-8"))
           except HTTPError as e:
               if e.code in (429, 500, 502, 503, 504) and attempt < HTTP_RETRIES:
                   ra = 1 + attempt
                   try:
                       ra = int(e.headers.get("Retry-After", ra))
                   except Exception:
                       pass
                   time.sleep(max(1, ra))
                   attempt += 1
                   continue
               raise
           except URLError:
               if attempt < HTTP_RETRIES:
                   time.sleep(1 + attempt)
                   attempt += 1
                   continue
               raise
   
   def _put_page(payload: dict, resource: str) -> str:
       ts = time.gmtime()
       key = f"{S3_PREFIX}/{time.strftime('%Y/%m/%d/%H%M%S', ts)}-zendesk-{resource}.json"
       s3.put_object(
           Bucket=S3_BUCKET, Key=key,
           Body=json.dumps(payload, separators=(",", ":")).encode("utf-8"),
           ContentType="application/json",
       )
       return key
   
   def fetch_audit_logs(state: dict):
       """GET /api/v2/audit_logs.json with pagination via `next_page` (Zendesk)."""
       next_url = state.get("next_url") or f"{BASE_URL}/api/v2/audit_logs.json?page=1"
       pages = 0
       written = 0
       last_next = None
       while pages < MAX_PAGES and next_url:
           data = _http_get_json(next_url)
           _put_page(data, "audit_logs")
           written += len(data.get("audit_logs", []))
           last_next = data.get("next_page")
           next_url = last_next
           pages += 1
       return {"resource": "audit_logs", "pages": pages, "written": written, "next_url": last_next}
   
   def fetch_incremental_tickets(state: dict):
       """Cursor-based incremental export: /api/v2/incremental/tickets/cursor.json (pagination via `links.next`)."""
       next_link = state.get("next")
       if not next_link:
           start = int(time.time()) - LOOKBACK
           next_link = f"{BASE_URL}/api/v2/incremental/tickets/cursor.json?start_time={start}"
       pages = 0
       written = 0
       last_next = None
       while pages < MAX_PAGES and next_link:
           data = _http_get_json(next_link)
           _put_page(data, "incremental_tickets")
           written += len(data.get("tickets", []))
           links = data.get("links") or {}
           next_link = links.get("next")
           last_next = next_link
           pages += 1
       return {"resource": "incremental_tickets", "pages": pages, "written": written, "next": last_next}
   
   def lambda_handler(event=None, context=None):
       state = _get_state()
       summary = []
   
       if "audit_logs" in RESOURCES:
           res = fetch_audit_logs(state.get("audit_logs", {}))
           state["audit_logs"] = {"next_url": res.get("next_url")}
           summary.append(res)
   
       if "incremental_tickets" in RESOURCES:
           res = fetch_incremental_tickets(state.get("incremental_tickets", {}))
           state["incremental_tickets"] = {"next": res.get("next")}
           summary.append(res)
   
       _put_state(state)
       return {"ok": True, "summary": summary}
   
   if __name__ == "__main__":
       print(lambda_handler())
   

5. 구성 > 환경 변수로 이동합니다.

6. 수정 > 새 환경 변수 추가를 클릭합니다.

7. 다음 표에 제공된 환경 변수를 입력하고 예시 값을 실제 값으로 바꿉니다.

   환경 변수

   키	예시 값
   S3_BUCKET	zendesk-crm-logs
   S3_PREFIX	zendesk/crm/
   STATE_KEY	zendesk/crm/state.json
   ZENDESK_BASE_URL	https://your_subdomain.zendesk.com
   AUTH_MODE	token
   ZENDESK_EMAIL	[e-mail]
   ZENDESK_API_TOKEN	<api_token>
   ZENDESK_BEARER_TOKEN	<leave empty unless using OAuth bearer>
   RESOURCES	audit_logs,incremental_tickets
   MAX_PAGES	20
   LOOKBACK_SECONDS	3600
   HTTP_TIMEOUT	60

8. 함수가 생성되면 해당 페이지에 머무르거나 Lambda > 함수 > your-function을 엽니다.

9. 구성 탭을 선택합니다.

10. 일반 구성 패널에서 수정을 클릭합니다.

11. 제한 시간을 5분 (300초)으로 변경하고 저장을 클릭합니다.

    참고: 제한 시간은 엄격한 상한입니다. 즉, 타이머가 5분에 도달할 때 함수가 계속 실행 중이면 AWS Lambda가 종료합니다. 더 짧은 실행은 정상적으로 종료되며 실제 실행 시간에 대해서만 요금이 청구됩니다.

EventBridge 일정 만들기

1. Amazon EventBridge > 스케줄러 > 일정 만들기로 이동합니다.
2. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 반복 일정: 요금 (1 hour)
   • 타겟: Lambda 함수 zendesk_crm_to_s3
   • 이름: zendesk_crm_to_s3-1h.
3. 일정 만들기를 클릭합니다.

(선택사항) Google SecOps용 읽기 전용 IAM 사용자 및 키 만들기

1. AWS 콘솔 > IAM > 사용자 > 사용자 추가로 이동합니다.
2. Add users를 클릭합니다.
3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
   • 사용자: secops-reader를 입력합니다.
   • 액세스 유형: 액세스 키 – 프로그래매틱 액세스를 선택합니다.
4. 사용자 만들기를 클릭합니다.
5. 최소 읽기 정책 (맞춤) 연결: 사용자 > secops-reader > 권한 > 권한 추가 > 정책 직접 연결 > 정책 만들기

6. JSON:

   {
     "Version": "2012-10-17",
     "Statement": [
       {
         "Effect": "Allow",
         "Action": ["s3:GetObject"],
         "Resource": "arn:aws:s3:::zendesk-crm-logs/*"
       },
       {
         "Effect": "Allow",
         "Action": ["s3:ListBucket"],
         "Resource": "arn:aws:s3:::zendesk-crm-logs"
       }
     ]
   }
   

7. 이름 = secops-reader-policy

8. 정책 만들기 > 검색/선택 > 다음 > 권한 추가를 클릭합니다.

9. secops-reader의 액세스 키를 만듭니다(보안 사용자 인증 정보 > 액세스 키).

10. 액세스 키 만들기를 클릭합니다.

11. .CSV을 다운로드합니다. (이 값은 피드에 붙여넣습니다.)

Zendesk CRM 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
2. + 새 피드 추가를 클릭합니다.
3. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다 (예: Zendesk CRM logs).
4. 소스 유형으로 Amazon S3 V2를 선택합니다.
5. 로그 유형으로 Zendesk CRM을 선택합니다.
6. 다음을 클릭합니다.
7. 다음 입력 파라미터의 값을 지정합니다.
   • S3 URI: s3://zendesk-crm-logs/zendesk/crm/
   • 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.
   • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다. 기본값은 180일입니다.
   • 액세스 키 ID: S3 버킷에 대한 액세스 권한이 있는 사용자 액세스 키입니다.
   • 보안 비밀 액세스 키: S3 버킷에 액세스할 수 있는 사용자 보안 비밀 키입니다.
   • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.
   • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용된 라벨입니다.
8. 다음을 클릭합니다.
9. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

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