Google Cloud のセキュリティログ分析

Last reviewed 2024-05-21 UTC

このガイドでは、セキュリティ担当者を対象に、セキュリティ分析で使用される Google Cloud ログを導入する方法について説明します。セキュリティ分析を行うことで、組織はマルウェア、フィッシング、ランサムウェア、適切に構成されていないアセットなどの脅威について防止、検出、対応できます。

このガイドでは、次の方法について説明します。

分析対象のログを有効にする。
それらのログをセキュリティ分析ツール（ログ分析、BigQuery、Google Security Operations、サードパーティのセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）テクノロジーなど）の選択に応じて、1 つの宛先に転送する。
それらのログを分析してクラウドの利用状況を監査し、コミュニティセキュリティ分析（CSA）プロジェクトのサンプルクエリを使用して、データやワークロードに対する潜在的な脅威を検出する。

このガイドに記載されている情報は、Google Cloud の自律型のセキュリティ運用の一部であり、エンジニアリング主導の検知・対応手法の変革や、脅威検知能力を向上させるためのセキュリティ分析が含まれています。

このガイドでは、ログを分析対象のデータソースとして説明を進めます。ただし、このガイドのコンセプトを適用して、Security Command Center のセキュリティ結果など、Google Cloud の他の補完的なセキュリティ関連データを分析できます。Security Command Center Premium には、定期的に更新される管理対象検出機能のリストが用意されており、システム内の脅威、脆弱性、構成ミスをほぼリアルタイムで特定するように設計されています。Security Command Center からこうしたシグナルを分析し、本ガイドで説明するようにセキュリティ分析ツールに取り込まれたログと関連付けることで、潜在的なセキュリティの脅威をより広い視野で把握することが可能になります。

次の図は、セキュリティデータソース、セキュリティ分析ツール、CSA クエリがどのように連携しているかを示しています。

セキュリティ分析ツールとコンテンツ。

この図は、セキュリティデータソース（Cloud Logging のログ、Cloud Asset Inventory のアセット変更、Security Command Center のセキュリティ検出結果）から始まります。次に、こうしたセキュリティデータソースが、選択したセキュリティ分析ツール（Cloud Logging、BigQuery、Google Security Operations、サードパーティの SIEM のログ分析）に転送される様子を図に示しています。最後に、分析ツールで CSA クエリを使用して、照合されたセキュリティデータを分析する様子を示しています。

セキュリティログ分析ワークフロー

このセクションでは、Google Cloud でセキュリティログ分析を設定する手順について説明します。このワークフローは、次の図に示す 3 つのステップで構成されており、以下のパラグラフで各ステップについて説明します。

セキュリティログ分析を設定する 3 つのステップ: （1）ログを有効化、（2）ログを転送、（3）ログを分析

ログを有効化: Google Cloud では多くのセキュリティログを使用できます。各ログには、特定のセキュリティ保護用の質問に答える際に役に立つさまざまな情報が含まれています。管理アクティビティ監査ログなどの一部のログはデフォルトで有効になっていますが、その他のログは Cloud Logging で追加の取り込み費用が発生するため、手動で有効にする必要があります。したがって、ワークフローの最初のステップは、セキュリティ分析のニーズに最も関連性が高いセキュリティログを優先し、そうした特定のログを個別に有効にすることです。

可視性と脅威検出のカバレッジの観点からログを評価できるように、このガイドにはログスコープツールが含まれています。このツールは、各ログを MITRE ATT&CK® Matrix for Enterprise の関連する脅威の戦術と手法にマッピングします。このツールを使用すると、Security Command Center の Event Threat Detection ルールと、それらが依存するログとのマッピングも行われます。ログスコープツールを使用すると、使用する分析ツールに関係なくログを評価できます。
ログを転送: 分析するログを特定して有効にしたら、次のステップでは、組織（含まれるフォルダ、プロジェクト、請求先アカウントを含む）からのログを転送して集計します。ログの転送方法は、使用する分析ツールによって異なります。

このガイドでは、一般的なログの転送先について説明します。また、分析にログ分析と BigQuery のどちらを使用するかに応じて、Cloud Logging の集約シンクで組織全体のログを Cloud Logging ログバケットまたは BigQuery データセットに転送する方法についても説明します。
ログを分析: 分析ツールにログを転送したら、次のステップでは、これらのログを分析して、潜在的なセキュリティ上の脅威を特定します。ログの分析方法は、使用する分析ツールによって異なります。ログ分析または BigQuery を使用する場合は、SQL クエリを使用してログを分析できます。Google Security Operations を使用している場合は、YARA-L ルールを使用してログを分析します。サードパーティの SIEM ツールを使用している場合は、そのツールで指定されたクエリ言語を使用します。

このガイドでは、ログ分析や BigQuery でログを分析するために使用できる SQL クエリを紹介します。このガイドで提供される SQL クエリは、Community Security Analytics（CSA）プロジェクトに由来しています。CSA は基礎的なセキュリティ分析のオープンソースのセットで、Google Cloud ログの分析を開始するために再利用できる事前構築されたクエリとルールのベースラインを提供するように設計されています。

以降のセクションでは、セキュリティログの分析ワークフローの各ステップを設定して適用する方法について詳しく説明します。

ログを有効化

ログを有効にするプロセスは、次の手順で構成されています。

本ガイドのログスコープツールを使用して、必要なログを特定します。
後でログシンクを構成するときに使用するために、ログスコープツールによって生成されたログフィルタを記録します。
特定されたログタイプまたは Google Cloud サービスごとにロギングを有効にします。サービスによっては、このセクションの後半で詳述するように、対応するデータアクセス監査ログを有効にしなければならない場合もあります。

ログスコープツールを使用してログを特定する

このセクションで示されているログスコープツールを使用すると、セキュリティとコンプライアンスのニーズを満たすログを特定できます。このツールには、Cloud Audit Logs、アクセスの透明性ログ、ネットワークログ、いくつかのプラットフォームログなど、Google Cloud 全体の貴重なセキュリティ関連ログを一覧表示する対話型のテーブルが用意されています。このツールは、各ログタイプを次の領域にマッピングします。

対象のログでモニタリングできる MITRE ATT&CK の脅威の戦術と手法。
対象のログで検出できる CIS Google Cloud Computing Platform のコンプライアンス違反。
対象のログに依存する Event Threat Detection ルール。

ログスコープツールは、テーブルの直後に表示されるログフィルタも生成します。必要なログを特定したら、ツールでそのログを選択して、そのログフィルタを自動的に更新します。

以下の短い手順で、ログスコープツールの使用方法を説明します。

ログスコープツールでログを選択または削除するには、ログの名前の横にある切り替えボタンをクリックします。
すべてのログを選択または削除するには、[Log type] の見出しの横にある切り替えボタンをクリックします。
各ログタイプでモニタリングできる MITRE ATT&CK の手法を確認するには、[MITRE ATT&CK tactics and techniques] の見出しの横にあるをクリックします。

ログスコープツール

ログフィルタを記録する

ログスコープツールによって自動的に生成されるログフィルタには、ツールで選択したすべてのログが含まれます。このフィルタはそのまま使用することも、要件に応じてログフィルタをさらに絞り込むこともできます。たとえば、1 つ以上の特定のプロジェクトにあるリソースのみを含める（または除外する）ことができます。ロギング要件を満たすログフィルタを作成したら、ログの転送時に使用するために、フィルタを保存する必要があります。たとえば、次のようにテキストエディタでフィルタを保存するか、環境変数に保存できます。

ツールに続く「自動生成されたログフィルタ」セクションで、ログフィルタのコードをコピーします。
省略可: コピーしたコードを編集してフィルタを絞り込みます。
Cloud Shell で、ログフィルタを保存する変数を作成します。
```
export LOG_FILTER='LOG_FILTER'
```
LOG_FILTER は、ログフィルタのコードに置き換えます。

サービス固有のプラットフォームログを有効にする

ログスコープツールで選択した各プラットフォームログについて、これらのログをサービスごとに（通常はリソースレベルで）有効にする必要があります。たとえば、Cloud DNS ログは VPC ネットワークレベルで有効化されます。同様に、VPC フローログは、サブネット内のすべての VM のサブネットレベルで有効化され、ファイアウォールルールロギングのログは、個別のファイアウォールルールレベルで有効化されます。

各プラットフォームログには、ロギングを有効にする方法について独自の手順があります。ただし、ログスコープツールを使用すると、各プラットフォームログに関連する手順をすばやく開くことができます。

特定のプラットフォームログのロギングを有効にする方法を確認するには、以下のようにします。

ログスコープツールで、有効にするプラットフォームログを探します。
[Enabled by default] 列で、そのログに対応する [Enable] リンクをクリックします。リンクをクリックすると、そのサービスのロギングを有効にするための詳細な手順が表示されます。

データアクセス監査ログを有効にする

ログスコープツールで確認できるように、Cloud Audit Logs のデータアクセス監査ログを使用することで、脅威を広い範囲で検出できます。ただし、ログのボリュームが極めて大きくなる可能性があります。したがって、このデータアクセス監査ログを有効にすると、こうしたログの取り込み、保存、エクスポート、処理に関連して追加料金が発生する場合があります。このセクションでは、こうしたログを有効にする方法と、価値とコストのトレードオフの判断に役立つベストプラクティスの両方について説明します。

データアクセス監査ログは、BigQuery を除き、デフォルトで無効になっています。BigQuery 以外の Google Cloud サービスのデータアクセス監査ログを構成するには、Google Cloud コンソールを使用するか、Google Cloud CLI を使用してデータアクセス監査ログを明示的に有効にし、Identity and Access Management（IAM）ポリシーオブジェクトを編集する必要があります。データアクセス監査ログを有効にすると、記録されるオペレーションの種類も構成できます。データアクセス監査ログは次の 3 種類です。

ADMIN_READ: メタデータまたは構成情報を読み取るオペレーションを記録します。
DATA_READ: ユーザー提供データを読み取るオペレーションを記録します。
DATA_WRITE: ユーザー提供データを書き込むオペレーションを記録します。

メタデータや構成情報を書き込むオペレーションである、ADMIN_WRITE オペレーションの記録は構成できないことに注意してください。ADMIN_WRITE オペレーションは、Cloud Audit Logs の管理アクティビティ監査ログに含まれているため、無効にすることはできません。

データアクセス監査ログの量を管理する

データアクセス監査ログを有効にする場合の目標は、セキュリティの可視化という観点でその価値を最大化することと、費用と管理のオーバーヘッドを抑えることです。この目標を達成するために、以下の操作を行って、価値の低い大量のログを除外することをおすすめします。

機密性の高いワークロード、キー、データをホストするサービスなど、関連性の高いサービスを優先的に処理します。他のサービスよりも優先させたいサービスの具体例については、データアクセス監査ログの構成例をご覧ください。
デベロッパー環境やステージング環境をホストするプロジェクトではなく、本番環境ワークロードをホストするプロジェクトなど、関連性の高いプロジェクトを優先的に処理します。特定のプロジェクトのログをすべて除外するには、次の式をシンクのログフィルタに追加します。PROJECT_ID の部分は、すべてのログを除外するプロジェクトの ID に置き換えます。
プロジェクトログフィルタ式
指定されたプロジェクトのすべてのログを除外する
NOT logName =~ "^projects/PROJECT_ID"

プロジェクト	ログフィルタ式
指定されたプロジェクトのすべてのログを除外する	NOT logName =~ "^projects/`PROJECT_ID`"

ADMIN_READ、DATA_READ、DATA_WRITE などのデータアクセスオペレーションのサブセットを優先して、記録されるオペレーションを最小限に抑えます。たとえば、Cloud DNS などの一部のサービスでは 3 種類のオペレーションがすべて書き込まれますが、ロギングを有効にできるのは ADMIN_READ オペレーションに対してのみです。これら 3 種類のデータアクセスオペレーションの 1 つまたは複数を構成した後に、特に量の多い特定のオペレーションを除外することもできます。シンクのログフィルタを変更することで、そのような量の多いオペレーションを除外できます。たとえば、一部の重要なストレージサービスについては、DATA_READ オペレーションを含む完全なデータアクセス監査ロギングを有効にすることを決定したとします。この状況で、トラフィックの多い特定のデータ読み取りオペレーションを除外するには、次の推奨ログフィルタ式をシンクのログフィルタに追加します。

サービス	ログフィルタ式
大量のログを Cloud Storage から除外する	NOT (resource.type="gcs_bucket" AND (protoPayload.methodName="storage.buckets.get" OR protoPayload.methodName="storage.buckets.list"))
大量のログを Cloud SQL から除外する	NOT (resource.type="cloudsql_database" AND protoPayload.request.cmd="select")

サービス

ログフィルタ式

大量のログを Cloud Storage から除外する

NOT (resource.type="gcs_bucket" AND
    (protoPayload.methodName="storage.buckets.get" OR
    protoPayload.methodName="storage.buckets.list"))

大量のログを Cloud SQL から除外する

NOT (resource.type="cloudsql_database" AND
    protoPayload.request.cmd="select")

最も機密性が高いワークロードやデータをホストするリソースなど、関連性の高いリソースを優先的に処理します。処理するデータの価値と、外部からアクセス可能かどうかなどのセキュリティリスクに基づいて、リソースを分類できます。データアクセス監査ログはサービスごとに有効になりますが、ログフィルタによって特定のリソースやリソースタイプを除外できます。
データアクセスを記録する対象から、特定のプリンシパルを除外します。たとえば、内部テストアカウントは、オペレーションが記録されないように除外できます。詳しくは、データアクセス監査ログのドキュメントの除外を設定するをご覧ください。

注: このセクションで説明したようにシンクのログフィルタを使用して追加のログを除外するだけでなく、コスト上の理由から、これらのログが Cloud Logging に取り込まれないように除外することもできます。これらのログが取り込まれないようにするには、このセクションに一覧表示されているログフィルタ式を、ログ（データアクセス監査ログを含む）を転送する事前定義の _Default シンクの除外フィルタとして、_Default ログバケットに適用します。除外フィルタには、包含フィルタであるログフィルタとは逆の効果があります。したがって、これらの式を除外フィルタとして構成する場合は、このセクションに示されているフィルタ式から、前の NOT ブール演算子を削除する必要があります。

データアクセス監査ログの構成例

次の表に、Google Cloud プロジェクトでログのボリュームを制限しつつ、貴重なセキュリティの可視性を高めるために使用できる、ベースラインデータアクセス監査ログの構成を示します。

階層	サービス	データアクセス監査ログのタイプ	MITRE ATT&CK の戦術
認証と承認サービス	IAM Identity-Aware Proxy（IAP）¹ Cloud KMS Secret Manager Resource Manager	ADMIN_READ DATA_READ	発見 ID 情報へのアクセス特権の昇格
ストレージサービス	BigQuery（デフォルトで有効） Cloud Storage^1、2	DATA_READ DATA_WRITE	コレクション浸透
インフラストラクチャサービス	Compute Engine 組織のポリシー	ADMIN_READ	発見

¹ IAP または Cloud Storage でデータアクセス監査ログを有効にすると、IAP で保護されたウェブリソースや Cloud Storage オブジェクトへのトラフィックが多い場合に、大量のログが生成される可能性があります。

² Cloud Storage でデータアクセス監査ログを有効にすると、非公開オブジェクトに対する認証済みブラウザでのダウンロードの使用が中断される可能性があります。この問題の詳細と提案される回避策については、Cloud Storage トラブルシューティングガイドをご覧ください。

構成例では、基になるデータ、メタデータ、または構成に基づいて、サービスがどのように機密性の階層にグループ化されるかに注目します。これらの階層では、次の粒度のデータアクセス監査ロギングをおすすめします。

認証と承認サービス: この階層のサービスでは、すべてのデータアクセスオペレーションを監査することをおすすめします。このレベルの監査は、機密鍵、シークレット、IAM ポリシーへのアクセスのモニタリングに役立ちます。このアクセスをモニタリングすると、発見、ID 情報へのアクセス、特権の昇格などの MITRE ATT&CK の戦術を検出できる場合があります。
ストレージサービス: この階層のサービスでは、ユーザー提供データに関連するデータアクセスオペレーションを監査することをおすすめします。このレベルの監査は、貴重なデータやセンシティブデータへのアクセスをモニタリングするのに役立ちます。このアクセスをモニタリングすると、コレクションや浸透などの MITRE ATT&CK の戦術を検出できる場合があります。
インフラストラクチャサービス: この階層のサービスでは、メタデータや構成情報を含むデータアクセスオペレーションを監査することをおすすめします。このレベルの監査は、インフラストラクチャ構成のスキャンをモニタリングするのに役立ちます。このアクセスをモニタリングすると、ワークロードに対する発見などの MITRE ATT&CK の戦術を検出できる場合があります。

ログを転送する

ログを特定して有効にしたら、その次のステップでは、ログを単一の宛先に転送します。転送先、パス、複雑さは、次の図に示すように、使用する分析ツールによって異なります。

ログの転送方法: BigQuery とログ分析への転送にはログシンクを使用し、サードパーティの SIEM への転送にはログシンクと Pub/Sub を使用します。また、Google Security Operations への転送には直接取り込みを使用します。

この図では、次の転送オプションが示されています。

ログ分析を使用する場合は、Google Cloud 組織全体のログを単一の Cloud Logging バケットに集約するための集約シンクが必要です。
BigQuery を使用する場合は、Google Cloud 組織全体のログを単一の BigQuery データセットに集約するための集約シンクが必要です。
Google Security Operations を使用し、この事前定義されたログのサブセットがセキュリティ分析のニーズを満たす場合は、組み込みの Google Security Operations の取り込み機能を使用して、これらのログを Google Security Operations アカウントに自動的に集約できます。この事前定義されたログセットは、ログスコープツールの [Exportable directly to Google Security Operations] 列を確認して表示することもできます。これらの事前定義されたログのエクスポートの詳細については、Google Cloud ログを Google Security Operations に取り込むをご覧ください。
BigQuery またはサードパーティの SIEM を使用している場合、または拡張されたログセットを Google Security Operations にエクスポートする場合は、図で示すとおり、ログの有効化と分析の間にステップを追加する必要があります。この追加のステップでは、選択したログを適切に転送する集約シンクを構成します。BigQuery を使用している場合、このシンクはログを BigQuery に転送するためだけに必要となります。サードパーティの SIEM を使用している場合は、分析ツールに pull する前に、シンクで選択したログを Pub/Sub または Cloud Storage に集約させる必要があります。

Google Security Operations とサードパーティの SIEM への転送オプションについては、このガイドでは説明しません。以降のセクションでは、ログをログ分析または BigQuery に転送するための詳細な手順を説明します。

単一の宛先を設定する
集約ログシンクを作成する
シンクにアクセス権を付与する
転送先への読み取りアクセス権を構成する
ログが宛先に転送されていることを確認する

単一の宛先を設定する

ログ分析

ログの集約先とする Google Cloud プロジェクトで Google Cloud コンソールを開きます。

Google Cloud コンソールに移動
Cloud Shell ターミナルで、次の gcloud コマンドを実行してログバケットを作成します。
```
gcloud logging buckets create BUCKET_NAME \
  --location=BUCKET_LOCATION \
  --project=PROJECT_ID
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID: 集約されたログが保存される Google Cloud プロジェクトの ID。
- BUCKET_NAME: 新しい Logging バケットの名前。
- BUCKET_LOCATION: 新しい Logging バケットの地理的なロケーション。サポートされているロケーションは global、us、または eu です。これらのストレージリージョンの詳細については、サポートされているリージョンをご覧ください。ロケーションを指定しない場合は global リージョンが使用されます。つまり、ログは物理的にどのリージョンにも配置される可能性があります。
  
  注: バケットの作成後には、バケットのリージョンを変更することはできません。
バケットが作成されたことを確認します。
```
gcloud logging buckets list --project=PROJECT_ID
```
（省略可）バケット内のログの保持期間を設定します。次の例では、バケットに保存されたログの保持期間を 365 日間に延長します。
```
gcloud logging buckets update BUCKET_NAME \
  --location=BUCKET_LOCATION \
  --project=PROJECT_ID \
  --retention-days=365
```
こちらの手順に沿って、新しいバケットをログ分析を使用するようにアップグレードします。

BigQuery

ログの集約先とする Google Cloud プロジェクトで Google Cloud コンソールを開きます。

Google Cloud コンソールに移動
Cloud Shell ターミナルで、次の bq mk コマンドを実行してデータセットを作成します。
```
bq --location=DATASET_LOCATION mk \
    --dataset \
    --default_partition_expiration=PARTITION_EXPIRATION \
    PROJECT_ID:DATASET_ID
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID: 集約されたログが保存される Google Cloud プロジェクトの ID。
- DATASET_ID: 新しい BigQuery データセットの ID。
- DATASET_LOCATION: データセットの地理的なロケーション。データセットの作成後はロケーションを変更できません。
  
  注: データセットのロケーションとして EU または EU にあるリージョンを選択した場合、Core BigQuery Customer Data は EU 内に保存されます。Core BigQuery Customer Data はサービス固有の規約で定義されています。
- PARTITION_EXPIRATION: ログシンクによって作成されるパーティション分割テーブルのパーティションのデフォルトの存続期間（秒単位）です。ログシンクは次のセクションで構成します。構成するログシンクは、ログエントリのタイムスタンプに基づいて日ごとに分割されたパーティション分割テーブルを使用します。パーティション（関連するログエントリを含む）は、パーティションの日付から PARTITION_EXPIRATION 秒後に削除されます。
  
  ベストプラクティス: ログの保持要件に基づいて、データセットのデフォルトのパーティション有効期限プロパティを設定し、古いほうのログが有効期限切れになるようにします。この設定はデータセットの作成中または作成後に行うことができます。これにより、ログストレージの合計サイズと関連する費用を制限しながら、必要な期間だけログを保持できます。ログタイプに基づくよりきめ細かい保持要件がある場合は、ログシンクがログの転送を開始して、対応するパーティション分割テーブルを作成した後に、このプロパティをテーブルレベルでオーバーライドできます。たとえば、Cloud Audit Logs データは 3 年間保持する必要があるものの、VPC フローログとファイアウォールルールのログは 90 日間しか保持する必要がないといった場合が考えられます。デフォルトのパーティション有効期限をデータセットレベルで設定せず、テーブルの作成時にもパーティション有効期限を設定しなかった場合、パーティションが期限切れになることはありません。

集約ログシンクを作成する

組織レベルで集約シンクを作成することで、組織のログを宛先に転送します。ログスコープツールで選択したすべてのログを含めるには、ログスコープツールで生成されたログフィルタを使用してシンクを構成します。

ログ分析

Cloud Shell ターミナルで次の gcloud コマンドを実行して、組織レベルで集約シンクを作成します。
```
gcloud logging sinks create SINK_NAME \
  logging.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/locations/BUCKET_LOCATION/buckets/BUCKET_NAME \
  --log-filter="LOG_FILTER" \
  --organization=ORGANIZATION_ID \
  --include-children
```
次のように置き換えます。
- SINK_NAME: ログを転送するシンクの名前。
- PROJECT_ID: 集約されたログが保存される Google Cloud プロジェクトの ID。
- BUCKET_LOCATION: ログストレージ用に作成した Logging バケットのロケーション。
- BUCKET_NAME: ログストレージ用に作成した Logging バケットの名前。
- LOG_FILTER: ログスコープツールから保存したログフィルタ。
- ORGANIZATION_ID: 組織のリソース ID。
--include-children フラグは、組織内のすべての Google Cloud プロジェクトのログも含まれるようにするうえで重要です。詳細については、組織レベルのログをサポートされている宛先に照合して転送するをご覧ください。

シンクが作成されたことを確認します。

gcloud logging sinks list --organization=ORGANIZATION_ID

作成したシンクに関連付けられているサービスアカウントの名前を取得します。

gcloud logging sinks describe SINK_NAME --organization=ORGANIZATION_ID

出力は次のようになります。

writerIdentity: serviceAccount:p1234567890-12345@logging-o1234567890.iam.gserviceaccount.com`

serviceAccount: で始まる writerIdentity の文字列全体をコピーします。この ID はシンクのサービスアカウントです。このサービスアカウントにログバケットへの書き込みアクセス権を付与するまで、このシンクからのログ転送は失敗します。次のセクションでは、シンクのライター ID に書き込みアクセス権を付与します。

BigQuery

Cloud Shell ターミナルで次の gcloud コマンドを実行して、組織レベルで集約シンクを作成します。
```
gcloud logging sinks create SINK_NAME \
  bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID \
  --log-filter="LOG_FILTER" \
  --organization=ORGANIZATION_ID \
  --use-partitioned-tables \
  --include-children
```
次のように置き換えます。
- SINK_NAME: ログを転送するシンクの名前。
- PROJECT_ID: ログを集約する Google Cloud プロジェクトの ID。
- DATASET_ID: 作成した BigQuery データセットの ID。
- LOG_FILTER: ログスコープツールから保存したログフィルタ。
- ORGANIZATION_ID: 組織のリソース ID。
--include-children フラグは、組織内のすべての Google Cloud プロジェクトのログも含まれるようにするうえで重要です。詳細については、組織レベルのログをサポートされている宛先に照合して転送するをご覧ください。

--use-partitioned-tables フラグは、データがログエントリの timestamp フィールドに基づいて日単位で分割されるようにするうえで重要です。これにより、データのクエリが簡素化され、クエリでスキャンされるデータ量が減少するため、クエリ費用を削減できます。パーティション分割テーブルのもう 1 つの利点は、データセットレベルでデフォルトのパーティション有効期限を設定して、ログの保持要件を満せることです。デフォルトのパーティション有効期限は、前のセクションでデータセットの宛先を作成した際にすでに設定しています。個々のテーブルレベルでパーティションの有効期限を設定して、ログタイプに基づくきめ細かいデータ保持制御を行うこともできます。

シンクが作成されたことを確認します。

gcloud logging sinks list --organization=ORGANIZATION_ID

作成したシンクに関連付けられているサービスアカウントの名前を取得します。

gcloud logging sinks describe SINK_NAME --organization=ORGANIZATION_ID

出力は次のようになります。

writerIdentity: serviceAccount:p1234567890-12345@logging-o1234567890.iam.gserviceaccount.com`

serviceAccount: で始まる writerIdentity の文字列全体をコピーします。この ID はシンクのサービスアカウントです。このサービスアカウントに BigQuery データセットへの書き込みアクセス権を付与するまで、このシンクからのログの転送は失敗します。次のセクションでは、シンクのライター ID に書き込みアクセス権を付与します。

シンクにアクセス権を付与する

ログシンクを作成したら、シンクに宛先（Logging バケットまたは BigQuery データセット）への書き込みアクセス権を付与する必要があります。

ログ分析

シンクのサービスアカウントに権限を付与するには、次の手順に沿って操作します。

Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。

[IAM] ページに移動
中央のログストレージ用に作成した Logging バケットを含む宛先の Google Cloud プロジェクトを選択していることを確認します。
[アクセス権を付与] をクリックします。
[新しいプリンシパル] フィールドに、serviceAccount: 接頭辞を付けずにシンクのサービスアカウントを入力します。この ID は、シンクの作成後に前のセクションで取得した writerIdentity フィールドに由来していることを思い出してください。
[ロールを選択] プルダウンメニューで、[ログバケット書き込み者] を選択します。
[IAM の条件を追加] をクリックして、サービスアカウントのアクセス権を、作成したログバケットのみに制限します。
条件の [タイトル] と [説明] を入力します。
[条件タイプ] プルダウンメニューで、[リソース] > [名前] を選択します。
[演算子] プルダウンメニューで、[次で終わる] を選択します。
[値] フィールドに、次のようにバケットのロケーションと名前を入力します。
```
locations/BUCKET_LOCATION/buckets/BUCKET_NAME
```
[保存] をクリックして、条件を追加します。
[保存] をクリックして、権限を設定します。

BigQuery

シンクのサービスアカウントに権限を付与するには、次の手順に沿って操作します。

Google Cloud コンソールで [BigQuery] に移動します。

[BigQuery] に移動
中央のログストレージ用に作成した BigQuery データセットを開きます。
データセットの情報タブで、[共有] プルダウンメニューをクリックし、[権限] をクリックします。
[データセットの権限] サイドパネルで、[プリンシパルを追加] をクリックします。
[新しいプリンシパル] フィールドに、serviceAccount: 接頭辞を付けずにシンクのサービスアカウントを入力します。この ID は、シンクの作成後に前のセクションで取得した writerIdentity フィールドに由来していることを思い出してください。
[ロール] プルダウンメニューで、[BigQuery データ編集者] を選択します。
[保存] をクリックします。

シンクにアクセス権を付与すると、ログエントリはシンクの宛先（Logging バケットまたは BigQuery データセット）への入力を開始します。

転送先への読み取りアクセス権を構成する

ログシンクが組織全体のログを単一の宛先に転送するようになったため、それらのログをすべて検索できます。IAM 権限を使用して権限を管理し、必要に応じてアクセス権を付与します。

ログ分析

新しいログバケットでログを表示およびクエリするためのアクセス権を付与するには、次の手順に沿って操作します。

Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。

[IAM] ページに移動

ログの集約に使用している Google Cloud プロジェクトが選択されていることを確認します。
[追加] をクリックします。
[新しいプリンシパル] フィールドに、メールアカウントを追加します。
[ロールを選択] プルダウンメニューで [ログ表示アクセス者] を選択します。

このロールは、新しく追加されたプリンシパルに、Google Cloud プロジェクト内のすべてのバケットのすべてのビューへの読み取りアクセス権を付与します。ユーザーのアクセスを制限するには、ユーザーに新しいバケット限定の読み取り専用アクセス権を付与する条件を追加します。
1. [条件を追加] をクリックします。
2. 条件の [タイトル] と [説明] を入力します。
3. [条件タイプ] プルダウンメニューで、[リソース] > [名前] を選択します。
4. [演算子] プルダウンメニューで、[次で終わる] を選択します。
5. [値] フィールドに、バケットのロケーションと名前、デフォルトのログビュー _AllLogs を次のように入力します。
```
locations/BUCKET_LOCATION/buckets/BUCKET_NAME/views/_AllLogs
```
  注: Cloud Logging は、バケットごとに _AllLogs ビューを自動的に作成します。これにより、バケット内のすべてのログが表示されます。そのログバケット内で表示およびクエリを実行できるログをより詳細に制御するには、_AllLogs ではなくカスタムログビューを作成して使用します。
6. [保存] をクリックして、条件を追加します。
[保存] をクリックして、権限を設定します。

BigQuery

BigQuery データセット内のログの表示とクエリを行うためのアクセス権を付与するには、BigQuery ドキュメントのデータセットへのアクセス権の付与の手順に沿って操作します。

ログが宛先に転送されていることを確認する

ログ分析

ログ分析にアップグレードされたログバケットにログを転送すると、すべてのログタイプに対して統一されたスキーマを持つ単一のログビューによる、すべてのログエントリの表示とクエリが可能になります。以下の手順に沿って、ログが正しく転送されていることを確認します。

Google Cloud コンソールで、[ログ分析] ページに移動します。

[ログ分析] に移動

ログの集約に使用している Google Cloud プロジェクトが選択されていることを確認します。
[ログビュー] タブをクリックします。
作成したログバケット（BUCKET_NAME）の下にあるログビューがまだ展開されていない場合は展開します。
デフォルトのログビュー _AllLogs を選択します。これにより、次のスクリーンショットに示すように、右側のパネルでログスキーマ全体を確認できるようになります。
_AllLogs の横にある [クエリ] をクリックします。これにより、[クエリ] エディタに、最近転送されたログエントリを取得する SQL サンプルクエリが入力されます。
最近転送されたログエントリを表示するには、[クエリを実行] をクリックします。

組織内の Google Cloud プロジェクトのアクティビティレベルによっては、ログが生成されてログバケットに転送されるまで数分かかる場合があります。

BigQuery

ログを BigQuery データセットに転送すると、次のスクリーンショットに示すように、Cloud Logging によってログエントリを保持するための BigQuery テーブルが作成されます。

cloudaudit_googleapis_com_data_access テーブルが選択された BigQuery Explorer。

このスクリーンショットは、Cloud Logging が、ログエントリが属するログの名前に基づいて、各 BigQuery テーブルにどのように名前を付けるかを示しています。たとえば、スクリーンショットで選択されている cloudaudit_googleapis_com_data_access テーブルには、ログ ID が cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access のデータアクセス監査ログが含まれています。各テーブルは、対応するログエントリに基づいて命名されるだけでなく、各ログエントリのタイムスタンプに基づいてパーティション分割されます。

組織内の Google Cloud プロジェクトのアクティビティレベルによっては、ログが生成されて BigQuery データセットに転送されるまで数分かかる場合があります。

ログを分析する

監査ログとプラットフォームログに対して、さまざまなクエリを実行できます。次のリストは、自分が管理するログについて自問できる、セキュリティ保護に関する一連の質問のサンプルを示したものです。このリストの各質問には、対応する CSA クエリの 2 つのバージョン（ログ分析で使用するバージョンと BigQuery で使用するバージョン）が用意されています。事前に設定したシンクの宛先と一致するクエリバージョンを使用してください。

ログ分析

以下の SQL クエリを使用する前に、MY_PROJECT_ID をログバケットを作成した Google Cloud プロジェクトの ID（PROJECT_ID)）に、MY_DATASET_ID をそのログバケットのリージョンと名前（BUCKET_LOCATION.BUCKET_NAME）に置き換えます。

[ログ分析] に移動

BigQuery

以下に示すいずれかの SQL クエリを使用する前に、MY_PROJECT_ID を、BigQuery データセットを作成した Google Cloud プロジェクトの ID（PROJECT_ID)）に、MY_DATASET_ID をそのデータセット名（DATASET_ID）に置き換えます。

[BigQuery] に移動

ログインとアクセスに関する質問
権限変更に関する質問
プロビジョニングアクティビティに関する質問
ワークロードの使用状況に関する質問
- 過去 1 週間に任意のユーザー ID による異常な量の API の使用が見られますか？
- 過去 1 か月における 1 日あたりの自動スケーリングの使用量はどの程度ですか？
データアクセスに関する質問
ネットワークセキュリティに関する質問

ログインとアクセスに関する質問

次に示す各サンプルクエリは、Google Cloud 環境への不審なログイン試行や初期アクセス試行を検出するための分析を実行します。

Google Workspace によって不審なログイン試行が報告されましたか？

次のクエリは、Google Workspace ログイン監査の一部である Cloud Identity ログを検索し、Google Workspace によってフラグが立てられた不審なログイン試行を検出します。このようなログイン試行は、Google Cloud コンソール、管理コンソール、gcloud CLI から行われる可能性があります。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  proto_payload.audit_log.request_metadata.caller_ip,
  proto_payload.audit_log.method_name, parameter
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`,
  UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(proto_payload.audit_log.metadata.event[0].parameter)) AS parameter
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
  AND proto_payload.audit_log IS NOT NULL
  AND proto_payload.audit_log.service_name = "login.googleapis.com"
  AND proto_payload.audit_log.method_name = "google.login.LoginService.loginSuccess"
  AND JSON_VALUE(parameter.name) = "is_suspicious"
  AND JSON_VALUE(parameter.boolValue) = "true"

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  protopayload_auditlog.requestMetadata.callerIp,
  protopayload_auditlog.methodName
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_data_access`,
  UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.event[0].parameter')) AS parameter
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
  AND protopayload_auditlog.metadataJson IS NOT NULL
  AND protopayload_auditlog.serviceName = "login.googleapis.com"
  AND protopayload_auditlog.methodName = "google.login.LoginService.loginSuccess"
  AND JSON_VALUE(parameter, '$.name') = "is_suspicious"
  AND JSON_VALUE(parameter, '$.boolValue') = "true"

任意のユーザー ID から過剰なログインエラーが発生していますか？

次のクエリは、Google Workspace ログイン監査の一部である Cloud Identity ログを検索し、過去 24 時間以内にログインが連続して 3 回以上失敗したユーザーを検出します。

ログ分析


SELECT
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  MIN(timestamp) AS earliest,
  MAX(timestamp) AS latest,
  count(*) AS attempts
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
  AND proto_payload.audit_log.service_name = "login.googleapis.com"
  AND proto_payload.audit_log.method_name = "google.login.LoginService.loginFailure"
GROUP BY
  1
HAVING
  attempts >= 3

BigQuery


SELECT
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  MIN(timestamp) AS earliest,
  MAX(timestamp) AS latest,
  count(*) AS attempts
FROM
 `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_data_access`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
  AND protopayload_auditlog.serviceName="login.googleapis.com"
  AND protopayload_auditlog.methodName="google.login.LoginService.loginFailure"
GROUP BY
  1
HAVING
  attempts >= 3

VPC Service Controls に違反するアクセス試行は見られますか？

次のクエリは、Cloud Audit Logs からポリシー拒否監査ログを分析し、VPC Service Controls によってブロックされたアクセス試行を検出します。クエリ結果は、盗難された認証情報を使用した不正なネットワークからのアクセス試行など、悪意のあるアクティビティを示している可能性があります。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  log_name,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  proto_payload.audit_log.request_metadata.caller_ip,
  proto_payload.audit_log.method_name,
  proto_payload.audit_log.service_name,
  JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata.violationReason) as violationReason, 
  IF(JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata.ingressViolations) IS NULL, 'ingress', 'egress') AS violationType,
  COALESCE(
    JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata.ingressViolations[0].targetResource),
    JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata.egressViolations[0].targetResource)
  ) AS  targetResource,
  COALESCE(
    JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata.ingressViolations[0].servicePerimeter),
    JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata.egressViolations[0].servicePerimeter)
  ) AS  servicePerimeter
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND proto_payload.audit_log IS NOT NULL
  AND JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, '$."@type"') = 'type.googleapis.com/google.cloud.audit.VpcServiceControlAuditMetadata'
ORDER BY
  timestamp DESC
LIMIT 1000

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  protopayload_auditlog.requestMetadata.callerIp,
  protopayload_auditlog.methodName,
  protopayload_auditlog.serviceName,
  JSON_VALUE(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.violationReason') as violationReason, 
  IF(JSON_VALUE(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.ingressViolations') IS NULL, 'ingress', 'egress') AS violationType,
  COALESCE(
    JSON_VALUE(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.ingressViolations[0].targetResource'),
    JSON_VALUE(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.egressViolations[0].targetResource')
  ) AS  targetResource,
  COALESCE(
    JSON_VALUE(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.ingressViolations[0].servicePerimeter'),
    JSON_VALUE(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.egressViolations[0].servicePerimeter')
  ) AS  servicePerimeter
FROM
 `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_policy`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 400 DAY)
  AND JSON_VALUE(protopayload_auditlog.metadataJson, '$."@type"') = 'type.googleapis.com/google.cloud.audit.VpcServiceControlAuditMetadata'
ORDER BY
  timestamp DESC
LIMIT 1000

IAP のアクセス制御に違反するアクセス試行は見られますか？

次のクエリは、外部アプリケーションロードバランサのログを分析することで、IAP によってブロックされたアクセス試行を検出します。クエリ結果は、初期アクセス試行または脆弱性を悪用する試みを示している可能性があります。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  http_request.remote_ip,
  http_request.request_method,
  http_request.status,
  JSON_VALUE(resource.labels.backend_service_name) AS backend_service_name,
  http_request.request_url
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND resource.type="http_load_balancer"
  AND JSON_VALUE(json_payload.statusDetails) = "handled_by_identity_aware_proxy"
ORDER BY
  timestamp DESC

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  httpRequest.remoteIp,
  httpRequest.requestMethod,
  httpRequest.status,
  resource.labels.backend_service_name,
  httpRequest.requestUrl,
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].requests`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND resource.type="http_load_balancer"
  AND jsonpayload_type_loadbalancerlogentry.statusdetails = "handled_by_identity_aware_proxy"
ORDER BY
  timestamp DESC

権限変更に関する質問

次に示す各サンプルクエリは、IAM ポリシー、グループとグループメンバーシップ、サービスアカウント、関連するキーの変更といった、権限を変更する管理者のアクティビティに関する分析を実行します。このような権限の変更により、センシティブデータや環境に対する高レベルのアクセス権が付与される可能性があります。

高度な権限が付与されたグループにユーザーが追加されていますか？

次のクエリは、Google Workspace 管理者監査の監査ログを分析し、クエリに一覧表示されている高い権限を持つグループのいずれかに追加されたユーザーを検出します。クエリでは正規表現を使用して、モニタリングするグループ（admin@example.com や prod@example.com など）を定義します。クエリ結果に、悪意のある権限昇格や偶発的な権限昇格が示される場合があります。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  proto_payload.audit_log.method_name,
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  (SELECT JSON_VALUE(x.value)
   FROM UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(proto_payload.audit_log.metadata.event[0].parameter)) AS x
   WHERE JSON_VALUE(x.name) = "USER_EMAIL") AS user_email,
  (SELECT JSON_VALUE(x.value)
   FROM UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(proto_payload.audit_log.metadata.event[0].parameter)) AS x
   WHERE JSON_VALUE(x.name) = "GROUP_EMAIL") AS group_email,
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 120 DAY)
  AND proto_payload.audit_log.service_name = "admin.googleapis.com"
  AND proto_payload.audit_log.method_name = "google.admin.AdminService.addGroupMember"
  AND EXISTS(
    SELECT * FROM UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(proto_payload.audit_log.metadata.event[0].parameter)) AS x
    WHERE
      JSON_VALUE(x.name) = "GROUP_EMAIL"
      AND REGEXP_CONTAINS(JSON_VALUE(x.value), r'(admin|prod).*') -- Update regexp with other sensitive groups if applicable
  )

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  protopayload_auditlog.methodName,
  protopayload_auditlog.resourceName,
  (SELECT JSON_VALUE(x, '$.value')
   FROM UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.event[0].parameter')) AS x
   WHERE JSON_VALUE(x, '$.name') = "USER_EMAIL") AS userEmail,
  (SELECT JSON_VALUE(x, '$.value')
   FROM UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.event[0].parameter')) AS x
   WHERE JSON_VALUE(x, '$.name') = "GROUP_EMAIL") AS groupEmail,
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 120 DAY)
  AND protopayload_auditlog.serviceName = "admin.googleapis.com"
  AND protopayload_auditlog.methodName = "google.admin.AdminService.addGroupMember"
  AND EXISTS(
    SELECT * FROM UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(protopayload_auditlog.metadataJson, '$.event[0].parameter')) AS x
    WHERE
      JSON_VALUE(x, '$.name') = 'GROUP_EMAIL'
      AND REGEXP_CONTAINS(JSON_VALUE(x, '$.value'), r'(admin|prod).*') -- Update regexp with other sensitive groups if applicable
  )

サービスアカウントに付与された権限はありますか？

次のクエリは、Cloud Audit Logs の管理アクティビティ監査ログを分析し、サービスアカウントのプリンシパルに付与されている権限を検出します。付与される権限の例としては、そのサービスアカウントの権限を借用する能力やサービスアカウントキーを作成する能力が挙げられます。クエリ結果は、権限昇格のインスタンスや認証情報の漏洩のリスクを示している可能性があります。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email as grantor,
  JSON_VALUE(bindingDelta.member) as grantee,
  JSON_VALUE(bindingDelta.role) as role,
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  proto_payload.audit_log.method_name
FROM
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`,
  UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(proto_payload.audit_log.service_data.policyDelta.bindingDeltas)) AS bindingDelta
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 400 DAY)
  -- AND log_id = "cloudaudit.googleapis.com/activity"
  AND (
    (resource.type = "service_account"
    AND proto_payload.audit_log.method_name LIKE "google.iam.admin.%.SetIAMPolicy")
    OR
    (resource.type IN ("project", "folder", "organization")
    AND proto_payload.audit_log.method_name = "SetIamPolicy"
    AND JSON_VALUE(bindingDelta.role) LIKE "roles/iam.serviceAccount%")
  )
  AND JSON_VALUE(bindingDelta.action) = "ADD"
  -- Principal (grantee) exclusions
  AND JSON_VALUE(bindingDelta.member) NOT LIKE "%@example.com"
ORDER BY
  timestamp DESC

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail as grantor,
  bindingDelta.member as grantee,
  bindingDelta.role,
  protopayload_auditlog.resourceName,
  protopayload_auditlog.methodName,
FROM
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`,
  UNNEST(protopayload_auditlog.servicedata_v1_iam.policyDelta.bindingDeltas) AS bindingDelta
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 180 DAY)
  AND (
    (resource.type = "service_account"
    AND protopayload_auditlog.methodName LIKE "google.iam.admin.%.SetIAMPolicy")
    OR
    (resource.type IN ("project", "folder", "organization")
    AND protopayload_auditlog.methodName = "SetIamPolicy"
    AND bindingDelta.role LIKE "roles/iam.serviceAccount%")
  )
  AND bindingDelta.action = 'ADD'
  -- Principal (grantee) exclusions
  AND bindingDelta.member NOT LIKE "%@example.com"
ORDER BY
  timestamp DESC

未承認の ID によって作成されたサービスアカウントまたはキーはありますか？

次のクエリは、管理アクティビティ監査ログを分析し、ユーザーが手動で作成したサービスアカウントまたはキーを検出します。たとえば、「サービスアカウントの作成は、承認済みのサービスアカウントが自動化されたワークフローの一部として作成する場合にのみ許可する」というベストプラクティスに従うことができます。そのようにすると、そのワークフロー外でのサービスアカウントの作成は、ポリシーに適合しておらず、悪意がある可能性があるものとみなされます。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  proto_payload.audit_log.method_name,
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.response.email) as service_account_email
FROM
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND resource.type="service_account"
  AND proto_payload.audit_log.method_name LIKE "%CreateServiceAccount%"
  AND proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email NOT LIKE "%.gserviceaccount.com"

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  protopayload_auditlog.methodName,
  protopayload_auditlog.resourceName,
  JSON_VALUE(protopayload_auditlog.responseJson, "$.email") as serviceAccountEmail
FROM
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 180 DAY)
  AND resource.type="service_account"
  AND protopayload_auditlog.methodName LIKE "%CreateServiceAccount%"
  AND protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail NOT LIKE "%.gserviceaccount.com"

機密性の高い IAM ポリシーに追加された（または削除された）ユーザーは存在しますか？

次のクエリは、管理アクティビティ監査ログを検索し、IAP で保護されたリソース（Compute Engine バックエンドサービスなど）に対するユーザーまたはグループのアクセス権の変更を検出します。次のクエリは、IAM ロール roles/iap.httpsResourceAccessor を含む IAP リソースのすべての IAM ポリシー更新を検索します。このロールにより、HTTPS リソースまたはバックエンドサービスにアクセスする権限が付与されます。クエリの結果は、インターネットに公開されている可能性のあるバックエンドサービスの防御をバイパスしようとする試みを示している可能性があります。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  resource.type,
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  JSON_VALUE(binding, '$.role') as role,
  JSON_VALUE_ARRAY(binding, '$.members') as members
FROM
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`,
  UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(proto_payload.audit_log.response, '$.bindings')) AS binding
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  -- AND log_id = "cloudaudit.googleapis.com/activity"
  AND proto_payload.audit_log.service_name = "iap.googleapis.com"
  AND proto_payload.audit_log.method_name LIKE "%.IdentityAwareProxyAdminService.SetIamPolicy"
  AND JSON_VALUE(binding, '$.role') = "roles/iap.httpsResourceAccessor"
ORDER BY
  timestamp DESC

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  resource.type,
  protopayload_auditlog.resourceName,
  JSON_VALUE(binding, '$.role') as role,
  JSON_VALUE_ARRAY(binding, '$.members') as members
FROM
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`,
  UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(protopayload_auditlog.responseJson, '$.bindings')) AS binding
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 400 DAY)
  AND protopayload_auditlog.serviceName = "iap.googleapis.com"
  AND protopayload_auditlog.methodName LIKE "%.IdentityAwareProxyAdminService.SetIamPolicy"
  AND JSON_VALUE(binding, '$.role') = "roles/iap.httpsResourceAccessor"
ORDER BY
  timestamp DESC

プロビジョニングアクティビティに関する質問

これらのサンプルクエリは、リソースのプロビジョニングや構成など、不審な管理アクティビティや異常な管理アクティビティを検出するための分析を実行します。

ログイン設定に変更が加えられていますか？

次のクエリは、管理アクティビティ監査ログを検索し、ロギング設定に対する変更を検出します。ロギング設定のモニタリングにより、監査ログの偶発的な無効化、悪意のある無効化、あるいはそれに類似した防御回避の手法を検出できます。

ログ分析


SELECT
  receive_timestamp, timestamp AS eventTimestamp,
  proto_payload.audit_log.request_metadata.caller_ip,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email, 
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  proto_payload.audit_log.method_name
FROM 
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  proto_payload.audit_log.service_name = "logging.googleapis.com"
  AND log_id = "cloudaudit.googleapis.com/activity"

BigQuery


SELECT
  receiveTimestamp, timestamp AS eventTimestamp,
  protopayload_auditlog.requestMetadata.callerIp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail, 
  protopayload_auditlog.resourceName,
  protopayload_auditlog.methodName
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`
WHERE
  protopayload_auditlog.serviceName = "logging.googleapis.com"

アクティブに無効化されている VPC フローログはありますか？

次のクエリは、管理アクティビティ監査ログを検索することで、VPC フローログがアクティブに無効化されているサブネットを検出します。VPC フローログの設定をモニタリングすると、VPC フローログの偶発的な無効化、悪意のある無効化、あるいはそれに類似した防御回避の手法を検出できます。

ログ分析


SELECT
  receive_timestamp, timestamp AS eventTimestamp,
  proto_payload.audit_log.request_metadata.caller_ip,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email, 
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  proto_payload.audit_log.method_name
FROM 
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  proto_payload.audit_log.method_name = "v1.compute.subnetworks.patch" 
  AND (
    JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.request, "$.logConfig.enable") = "false"
    OR JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.request, "$.enableFlowLogs") = "false"
  )

BigQuery


SELECT
  receiveTimestamp, timestamp AS eventTimestamp,
  protopayload_auditlog.requestMetadata.callerIp,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail, 
  protopayload_auditlog.resourceName,
  protopayload_auditlog.methodName
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`
WHERE
protopayload_auditlog.methodName = "v1.compute.subnetworks.patch" 
AND JSON_VALUE(protopayload_auditlog.requestJson, "$.logConfig.enable") = "false"

過去 1 週間に異常な数のファイアウォールルールが変更されていますか？

次のクエリは、管理アクティビティの監査ログを検索し、過去 1 週間の特定の日にファイアウォールルールの変更が異常に発生していればそれを検出します。このクエリでは、異常値があるかどうかを判断するために、ファイアウォールルールの 1 日あたりの変更数に対して統計分析が実行されます。90 日間のルックバックウィンドウで、前日の 1 日の数量を振り返り、各日の平均と標準偏差が計算されます。1 日の数量が平均より 2 標準偏差以上大きい場合は、異常値とみなされます。標準偏差係数とルックバックウィンドウを含むクエリはすべて、クラウドプロビジョニングアクティビティプロファイルに適合し、誤検出を最小限に抑えるように構成できます。

ログ分析

SELECT
  *
FROM (
  SELECT
    *,
    AVG(counter) OVER (
      ORDER BY day
      ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS avg,
    STDDEV(counter) OVER (
      ORDER BY day
      ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS stddev,
    COUNT(*) OVER (
      RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS numSamples
  FROM (
    SELECT
      EXTRACT(DATE FROM timestamp) AS day,
      ARRAY_AGG(DISTINCT proto_payload.audit_log.method_name IGNORE NULLS) AS actions,
      ARRAY_AGG(DISTINCT proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email IGNORE NULLS) AS actors,
      COUNT(*) AS counter
    FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
    WHERE
      timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 90 DAY)
      AND proto_payload.audit_log.method_name LIKE "v1.compute.firewalls.%"
      AND proto_payload.audit_log.method_name NOT IN ("v1.compute.firewalls.list", "v1.compute.firewalls.get")
    GROUP BY
      day
  )
)
WHERE
  counter > avg + 2 * stddev
  AND day >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY) 
ORDER BY
  counter DESC

BigQuery


SELECT
  *,
  AVG(counter) OVER (
    ORDER BY day
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS avg,
  STDDEV(counter) OVER (
    ORDER BY day
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS stddev,
  COUNT(*) OVER (
    RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS numSamples
FROM (
  SELECT
    EXTRACT(DATE FROM timestamp) AS day,
    ARRAY_AGG(DISTINCT protopayload_auditlog.methodName IGNORE NULLS) AS actions,
    ARRAY_AGG(DISTINCT protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail IGNORE NULLS) AS actors,
    COUNT(*) AS counter
  FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`
  WHERE
    timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 90 DAY)
    AND protopayload_auditlog.methodName LIKE "v1.compute.firewalls.%"
    AND protopayload_auditlog.methodName NOT IN ("v1.compute.firewalls.list", "v1.compute.firewalls.get")
  GROUP BY
    day
)
WHERE TRUE
QUALIFY
  counter > avg + 2 * stddev
  AND day >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY) 
ORDER BY
  counter DESC

過去 1 週間に削除された VM はありますか？

次のクエリは、管理アクティビティの監査ログを検索し、過去 1 週間に削除された Compute Engine インスタンスを一覧表示します。このクエリは、リソースの削除を監査して、潜在的な悪意のあるアクティビティを検出するのに役立ちます。

ログ分析

SELECT
  timestamp,
  JSON_VALUE(resource.labels.instance_id) AS instance_id,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email, 
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  proto_payload.audit_log.method_name
FROM 
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  resource.type = "gce_instance"
  AND proto_payload.audit_log.method_name = "v1.compute.instances.delete"
  AND operation.first IS TRUE
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
ORDER BY
  timestamp desc,
  instance_id
LIMIT
  1000

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  resource.labels.instance_id,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  protopayload_auditlog.resourceName,
  protopayload_auditlog.methodName
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`
WHERE
  resource.type = "gce_instance"
  AND protopayload_auditlog.methodName = "v1.compute.instances.delete"
  AND operation.first IS TRUE
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
ORDER BY
  timestamp desc,
  resource.labels.instance_id
LIMIT
  1000

ワークロードの使用状況に関する質問

これらのサンプルクエリは、誰がまたは何がクラウドのワークロードと API を使用しているか把握するための分析を行います。これにより、内部または外部で行われた潜在的に悪意のある行動を検出できます。

過去 1 週間に任意のユーザー ID による異常な量の API の使用が見られますか？

次のクエリは、すべての Cloud Audit Logs を分析し、過去 1 週間の特定の日に特定のユーザー ID で、API 使用率が異常に高いものがあれば検出します。このような異常に高い使用率は、潜在的な API の不正使用、内部の脅威、または認証情報の漏洩を示している可能性があります。異常値があるかどうかを判断するために、このクエリはプリンシパルごとに 1 日あたりのアクション数に対して統計分析を実行します。60 日間のルックバックウィンドウで、前日の 1 日の数量を振り返り、各日のプリンシパルごとの平均と標準偏差が計算されます。ユーザーあたりの 1 日の数量が平均より 3 標準偏差以上大きい場合は、異常値とみなされます。標準偏差係数とルックバックウィンドウを含むクエリはすべて、クラウドプロビジョニングアクティビティプロファイルに適合し、誤検出を最小限に抑えるように構成できます。

ログ分析


SELECT
  *
FROM (
  SELECT
    *,
    AVG(counter) OVER (
      PARTITION BY principal_email
      ORDER BY day
      ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS avg,
    STDDEV(counter) OVER (
      PARTITION BY principal_email
      ORDER BY day
      ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS stddev,
    COUNT(*) OVER (
      PARTITION BY principal_email
      RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS numSamples
  FROM (
    SELECT
      proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
      EXTRACT(DATE FROM timestamp) AS day,
      ARRAY_AGG(DISTINCT proto_payload.audit_log.method_name IGNORE NULLS) AS actions,
      COUNT(*) AS counter
    FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
    WHERE
      timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
      AND proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email IS NOT NULL
      AND proto_payload.audit_log.method_name NOT LIKE "storage.%.get"
      AND proto_payload.audit_log.method_name NOT LIKE "v1.compute.%.list"
      AND proto_payload.audit_log.method_name NOT LIKE "beta.compute.%.list"
    GROUP BY
      proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
      day
  )
)
WHERE
  counter > avg + 3 * stddev
  AND day >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY) 
ORDER BY
  counter DESC

BigQuery


SELECT
  *,
  AVG(counter) OVER (
    PARTITION BY principalEmail
    ORDER BY day
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS avg,
  STDDEV(counter) OVER (
    PARTITION BY principalEmail
    ORDER BY day
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS stddev,
  COUNT(*) OVER (
    PARTITION BY principalEmail
    RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS numSamples
FROM (
  SELECT
    protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
    EXTRACT(DATE FROM timestamp) AS day,
    ARRAY_AGG(DISTINCT protopayload_auditlog.methodName IGNORE NULLS) AS actions,
    COUNT(*) AS counter
  FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_*`
  WHERE
    timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
    AND protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail IS NOT NULL
    AND protopayload_auditlog.methodName NOT LIKE "storage.%.get"
    AND protopayload_auditlog.methodName NOT LIKE "v1.compute.%.list"
    AND protopayload_auditlog.methodName NOT LIKE "beta.compute.%.list"
  GROUP BY
    protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
    day
)
WHERE TRUE
QUALIFY
  counter > avg + 3 * stddev
  AND day >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY) 
ORDER BY
  counter DESC

過去 1 か月における 1 日あたりの自動スケーリングの使用量はどの程度ですか？

次のクエリは、管理アクティビティ監査ログを分析し、前月の自動スケーリング使用量を日単位で報告します。このクエリは、詳細なセキュリティ調査を保証するパターンや異常値を特定するために使用できます。

ログ分析


SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(timestamp, DAY) AS day,
  proto_payload.audit_log.method_name,
  COUNT(*) AS counter
FROM
   `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  resource.type = "gce_instance_group_manager"
  AND log_id = "cloudaudit.googleapis.com/activity"
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  1, 2
ORDER BY
  1, 2

BigQuery


SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(timestamp, DAY) AS day,
  protopayload_auditlog.methodName AS methodName,
  COUNT(*) AS counter
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_activity`
WHERE
  resource.type = "gce_instance_group_manager"
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  1, 2
ORDER BY
  1, 2

データアクセスに関する質問

これらのサンプルクエリは、Google Cloud のデータにアクセスまたは修正を行ったユーザーを把握するための分析を行います。

前週に最も頻繁にデータにアクセスしたユーザーは誰ですか？

次のクエリは、データアクセス監査ログを使用して、過去 1 週間に BigQuery テーブルのデータに最も頻繁にアクセスしたユーザー ID を確認します。

ログ分析


SELECT
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  COUNT(*) AS COUNTER
FROM 
   `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  (proto_payload.audit_log.method_name = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.InsertJob" OR
   proto_payload.audit_log.method_name = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.Query")
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND log_id = "cloudaudit.googleapis.com/data_access"
GROUP BY
  1
ORDER BY
  2 desc, 1
LIMIT
  100

BigQuery


SELECT
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  COUNT(*) AS COUNTER
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_data_access`
WHERE
  (protopayload_auditlog.methodName = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.InsertJob" OR
   protopayload_auditlog.methodName = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.Query")
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY
  1
ORDER BY
  2 desc, 1
LIMIT
  100

先月「accounts」テーブルのデータにアクセスしたユーザーは誰ですか？

次のクエリは、データアクセス監査ログを使用して、過去 1 か月間に特定の accounts テーブルに最も頻繁にクエリを実行したユーザー ID を検索します。次のクエリでは、BigQuery のエクスポート先として MY_DATASET_ID および MY_PROJECT_ID のプレースホルダを使用するほか、DATASET_ID と PROJECT_ID のプレースホルダを使用しています。アクセス権が分析されるターゲットテーブル（この例では accounts テーブルなど）を指定するためには、DATASET_ID プレースホルダと PROJECT_ID プレースホルダに置き換える必要があります。

ログ分析


SELECT
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  COUNT(*) AS COUNTER
FROM 
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`,
  UNNEST(proto_payload.audit_log.authorization_info) authorization_info
WHERE
  (proto_payload.audit_log.method_name = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.InsertJob" OR
   proto_payload.audit_log.method_name = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.Query")
  AND authorization_info.permission = "bigquery.tables.getData"
  AND authorization_info.resource = "projects/[PROJECT_ID]/datasets/[DATASET_ID]/tables/accounts"
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  1
ORDER BY
  2 desc, 1
LIMIT
  100

BigQuery


SELECT
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  COUNT(*) AS COUNTER
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_data_access`,
  UNNEST(protopayload_auditlog.authorizationInfo) authorizationInfo
WHERE
  (protopayload_auditlog.methodName = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.InsertJob" OR
   protopayload_auditlog.methodName = "google.cloud.bigquery.v2.JobService.Query")
  AND authorizationInfo.permission = "bigquery.tables.getData"
  AND authorizationInfo.resource = "projects/[PROJECT_ID]/datasets/[DATASET_ID]/tables/accounts"
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  1
ORDER BY
  2 desc, 1
LIMIT
  100

最も頻繁にアクセスされているテーブルはどれで、アクセスしたユーザーは誰ですか？

次のクエリは、データアクセス監査ログを使用して、過去 1 か月間に頻繁に読み取り、変更されたデータが含まれる BigQuery テーブルを検索します。関連するユーザー ID と、データの読み取りの合計回数と変更の合計回数を比較した内訳が表示されます。

ログ分析


SELECT
  proto_payload.audit_log.resource_name,
  proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email,
  COUNTIF(JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.tableDataRead") IS NOT NULL) AS dataReadEvents,
  COUNTIF(JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.tableDataChange") IS NOT NULL) AS dataChangeEvents,
  COUNT(*) AS totalEvents
FROM 
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  STARTS_WITH(resource.type, 'bigquery') IS TRUE
  AND (JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.tableDataRead") IS NOT NULL
    OR JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.tableDataChange") IS NOT NULL)
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  1, 2
ORDER BY
  5 DESC, 1, 2
LIMIT 1000

BigQuery


SELECT
  protopayload_auditlog.resourceName,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail,
  COUNTIF(JSON_EXTRACT(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.tableDataRead") IS NOT NULL) AS dataReadEvents,
  COUNTIF(JSON_EXTRACT(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.tableDataChange") IS NOT NULL) AS dataChangeEvents,
  COUNT(*) AS totalEvents
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_data_access`
WHERE
  STARTS_WITH(resource.type, 'bigquery') IS TRUE
  AND (JSON_EXTRACT(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.tableDataRead") IS NOT NULL
    OR JSON_EXTRACT(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.tableDataChange") IS NOT NULL)
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  1, 2
ORDER BY
  5 DESC, 1, 2
LIMIT 1000

前週の BigQuery に対するクエリのトップ 10 は何ですか？

次のクエリは、データアクセス監査ログを使用して、過去 1 週間で最も頻繁に実行されたクエリを確認します。また、対応するユーザーと参照されたテーブルも一覧表示します。

ログ分析


SELECT
  COALESCE(
   JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.jobChange.job.jobConfig.queryConfig.query"),
   JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.jobInsertion.job.jobConfig.queryConfig.query")) as query,
  STRING_AGG(DISTINCT proto_payload.audit_log.authentication_info.principal_email, ',') as users,
  ANY_VALUE(COALESCE(
   JSON_EXTRACT_ARRAY(proto_payload.audit_log.metadata, "$.jobChange.job.jobStats.queryStats.referencedTables"),
   JSON_EXTRACT_ARRAY(proto_payload.audit_log.metadata, "$.jobInsertion.job.jobStats.queryStats.referencedTables"))) as tables,
  COUNT(*) AS counter
FROM 
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  (resource.type = 'bigquery_project' OR resource.type = 'bigquery_dataset')
  AND operation.last IS TRUE
  AND (JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.jobChange") IS NOT NULL
    OR JSON_VALUE(proto_payload.audit_log.metadata, "$.jobInsertion") IS NOT NULL)
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY
  query
ORDER BY
  counter DESC
LIMIT 10

BigQuery


SELECT
  COALESCE(
   JSON_EXTRACT_SCALAR(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.jobChange.job.jobConfig.queryConfig.query"),
   JSON_EXTRACT_SCALAR(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.jobInsertion.job.jobConfig.queryConfig.query")) as query,
  STRING_AGG(DISTINCT protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail, ',') as users,
  ANY_VALUE(COALESCE(
   JSON_EXTRACT_ARRAY(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.jobChange.job.jobStats.queryStats.referencedTables"),
   JSON_EXTRACT_ARRAY(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.jobInsertion.job.jobStats.queryStats.referencedTables"))) as tables,
  COUNT(*) AS counter
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_data_access`
WHERE
  (resource.type = 'bigquery_project' OR resource.type = 'bigquery_dataset')
  AND operation.last IS TRUE
  AND (JSON_EXTRACT(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.jobChange") IS NOT NULL
    OR JSON_EXTRACT(protopayload_auditlog.metadataJson, "$.jobInsertion") IS NOT NULL)
  AND timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY
  query
ORDER BY
  counter DESC
LIMIT 10

過去 1 か月間にデータアクセスログに記録された最も多い操作は何ですか？

次のクエリは、Cloud Audit Logs からのログをすべて使用して、過去 1 か月間に記録された頻度の高い 100 件のアクションを確認します。

ログ分析


SELECT
  proto_payload.audit_log.method_name,
  proto_payload.audit_log.service_name,
  resource.type,
  COUNT(*) AS counter
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND log_id="cloudaudit.googleapis.com/data_access"
GROUP BY
  proto_payload.audit_log.method_name,
  proto_payload.audit_log.service_name,
  resource.type
ORDER BY
  counter DESC
LIMIT 100

BigQuery


SELECT
  protopayload_auditlog.methodName,
  protopayload_auditlog.serviceName,
  resource.type,
  COUNT(*) AS counter
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].cloudaudit_googleapis_com_data_access`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY
  protopayload_auditlog.methodName,
  protopayload_auditlog.serviceName,
  resource.type
ORDER BY
  counter DESC
LIMIT 100

ネットワークセキュリティに関する質問

これらのサンプルクエリは、Google Cloud のネットワークアクティビティの分析を実行します。

新しい IP アドレスから特定のサブネットワークへの接続はありますか？

次のクエリは、VPC フローログを分析し、新しい送信元 IP アドレスから特定のサブネットへの接続を検出します。この例では、60 日間のルックバックウィンドウで過去 24 時間に初めて検出された場合、送信元 IP アドレスは新規とみなされます。このクエリは、PCI などの特定のコンプライアンス要件の対象となるサブネットに対して使用および調整できます。

ログ分析


SELECT
  JSON_VALUE(json_payload.connection.src_ip) as src_ip,
  -- TIMESTAMP supports up to 6 digits of fractional precision, so drop any more digits to avoid parse errors
  MIN(TIMESTAMP(REGEXP_REPLACE(JSON_VALUE(json_payload.start_time), r'\.(\d{0,6})\d+(Z)?$', '.\\1\\2'))) AS firstInstance,
  MAX(TIMESTAMP(REGEXP_REPLACE(JSON_VALUE(json_payload.start_time), r'\.(\d{0,6})\d+(Z)?$', '.\\1\\2'))) AS lastInstance,
  ARRAY_AGG(DISTINCT JSON_VALUE(resource.labels.subnetwork_name)) as subnetNames,
  ARRAY_AGG(DISTINCT JSON_VALUE(json_payload.dest_instance.vm_name)) as vmNames,
  COUNT(*) numSamples
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
  AND JSON_VALUE(json_payload.reporter) = 'DEST'
  AND JSON_VALUE(resource.labels.subnetwork_name) IN ('prod-customer-data')
GROUP BY
  src_ip
HAVING firstInstance >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY
  lastInstance DESC,
  numSamples DESC

BigQuery


SELECT
  jsonPayload.connection.src_ip as src_ip,
  -- TIMESTAMP supports up to 6 digits of fractional precision, so drop any more digits to avoid parse errors
  MIN(TIMESTAMP(REGEXP_REPLACE(jsonPayload.start_time, r'\.(\d{0,6})\d+(Z)?$', '.\\1\\2'))) AS firstInstance,
  MAX(TIMESTAMP(REGEXP_REPLACE(jsonPayload.start_time, r'\.(\d{0,6})\d+(Z)?$', '.\\1\\2'))) AS lastInstance,
  ARRAY_AGG(DISTINCT resource.labels.subnetwork_name) as subnetNames,
  ARRAY_AGG(DISTINCT jsonPayload.dest_instance.vm_name) as vmNames,
  COUNT(*) numSamples
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].compute_googleapis_com_vpc_flows`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
  AND jsonPayload.reporter = 'DEST'
  AND resource.labels.subnetwork_name IN ('prod-customer-data')
GROUP BY
  src_ip
HAVING firstInstance >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 DAY)
ORDER BY
  lastInstance DESC,
  numSamples DESC

Google Cloud Armor でブロックされた接続はありますか？

次のクエリは、外部アプリケーションロードバランサログを分析して、Google Cloud Armor で構成されたセキュリティポリシーによってブロックされた接続を発見し、潜在的な脆弱性利用型不正プログラムの試みを検出するのに役立ちます。このクエリは、外部アプリケーションロードバランサで Google Cloud Armor のセキュリティポリシーが構成されていることを前提としています。また、このクエリは、ログスコープツールの [Enable] リンクで提供されている手順で説明されているように、外部のアプリケーションロードバランサのロギングが有効になっていることを前提としています。

ログ分析


SELECT
  timestamp,
  http_request.remote_ip,
  http_request.request_method,
  http_request.status,
  JSON_VALUE(json_payload.enforcedSecurityPolicy.name) AS security_policy_name,
  JSON_VALUE(resource.labels.backend_service_name) AS backend_service_name,
  http_request.request_url,
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND resource.type="http_load_balancer"
  AND JSON_VALUE(json_payload.statusDetails) = "denied_by_security_policy"
ORDER BY
  timestamp DESC

BigQuery


SELECT
  timestamp,
  httpRequest.remoteIp,
  httpRequest.requestMethod,
  httpRequest.status,
  jsonpayload_type_loadbalancerlogentry.enforcedsecuritypolicy.name,
  resource.labels.backend_service_name,
  httpRequest.requestUrl,
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].requests`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND resource.type="http_load_balancer"
  AND jsonpayload_type_loadbalancerlogentry.statusdetails = "denied_by_security_policy"
ORDER BY
  timestamp DESC

Cloud IDS で検出された重大なウイルスやマルウェアはありますか？

次のクエリは、Cloud IDS 脅威ログを検索して、Cloud IDS によって検出された重大なウイルスやマルウェアを表示します。このクエリは、Cloud IDS エンドポイントが構成されていることを前提としています。

ログ分析


SELECT
  JSON_VALUE(json_payload.alert_time) AS alert_time,
  JSON_VALUE(json_payload.name) AS name,
  JSON_VALUE(json_payload.details) AS details,
  JSON_VALUE(json_payload.application) AS application,
  JSON_VALUE(json_payload.uri_or_filename) AS uri_or_filename,
  JSON_VALUE(json_payload.ip_protocol) AS ip_protocol,
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND resource.type="ids.googleapis.com/Endpoint"
  AND JSON_VALUE(json_payload.alert_severity) IN ("HIGH", "CRITICAL")
  AND JSON_VALUE(json_payload.type) = "virus"
ORDER BY 
  timestamp DESC

BigQuery


SELECT
  jsonPayload.alert_time,
  jsonPayload.name,
  jsonPayload.details,
  jsonPayload.application,
  jsonPayload.uri_or_filename,
  jsonPayload.ip_protocol
FROM `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].ids_googleapis_com_threat`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND resource.type="ids.googleapis.com/Endpoint"
  AND jsonPayload.alert_severity IN ("HIGH", "CRITICAL")
  AND jsonPayload.type = "virus"
ORDER BY 
  timestamp DESC

VPC ネットワークからの上位の Cloud DNS クエリドメインは何ですか？

次のクエリは、過去 60 日間の VPC ネットワークからの上位 10 件の Cloud DNS クエリドメインを一覧表示します。このクエリは、ログスコープツールの [Enable] リンクで提供されている手順で説明されているように、VPC サービスで Cloud DNS ロギングが有効になっていることを前提としています。

ログ分析


SELECT
  JSON_VALUE(json_payload.queryName) AS query_name,
  COUNT(*) AS total_queries
FROM
  `[MY_PROJECT_ID].[MY_LOG_BUCKET_REGION].[MY_LOG_BUCKET_NAME]._AllLogs`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
  AND log_id="dns.googleapis.com/dns_queries"
GROUP BY
  query_name
ORDER BY
  total_queries DESC
LIMIT
  10

BigQuery


SELECT
 jsonPayload.queryname AS query_name,
 COUNT(*) AS total_queries
FROM
 `[MY_PROJECT_ID].[MY_DATASET_ID].dns_googleapis_com_dns_queries`
WHERE
  timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 60 DAY)
GROUP BY
 query_name
ORDER BY
 total_queries DESC
LIMIT
 10

次のステップ

他のエクスポートシナリオを確認する:
- シナリオ - コンプライアンス要件のためのエクスポート
- シナリオ – Splunk へのエクスポート
Google Security Operations への Google Cloud ログの取り込み
SIEM システムへの Google Cloud のセキュリティデータのエクスポート
Google Cloud に関するリファレンスアーキテクチャ、図、ベストプラクティスを確認する。Cloud アーキテクチャセンターをご覧ください。

Google Cloud のセキュリティ ログ分析

セキュリティ ログ分析ワークフロー

ログを有効化

ログスコープ ツールを使用してログを特定する

ログスコープ ツール

ログフィルタを記録する

サービス固有のプラットフォーム ログを有効にする

データアクセス監査ログを有効にする

データアクセス監査ログの量を管理する

データアクセス監査ログの構成例

ログを転送する

単一の宛先を設定する

ログ分析

BigQuery

集約ログシンクを作成する

ログ分析

BigQuery

シンクにアクセス権を付与する

ログ分析

BigQuery

転送先への読み取りアクセス権を構成する

ログ分析

BigQuery

ログが宛先に転送されていることを確認する

ログ分析

BigQuery

ログを分析する

ログ分析

BigQuery

ログインとアクセスに関する質問

Google Workspace によって不審なログイン試行が報告されましたか？

ログ分析

BigQuery

任意のユーザー ID から過剰なログインエラーが発生していますか？

ログ分析

BigQuery

VPC Service Controls に違反するアクセス試行は見られますか？

ログ分析

BigQuery

IAP のアクセス制御に違反するアクセス試行は見られますか？

ログ分析

BigQuery

権限変更に関する質問

高度な権限が付与されたグループにユーザーが追加されていますか？

ログ分析

BigQuery

サービス アカウントに付与された権限はありますか？

ログ分析

BigQuery

未承認の ID によって作成されたサービス アカウントまたはキーはありますか？

ログ分析

BigQuery

機密性の高い IAM ポリシーに追加された（または削除された）ユーザーは存在しますか？

ログ分析

BigQuery

プロビジョニング アクティビティに関する質問

ログイン設定に変更が加えられていますか？

ログ分析

BigQuery

アクティブに無効化されている VPC フローログはありますか？

ログ分析

BigQuery

過去 1 週間に異常な数のファイアウォール ルールが変更されていますか？

ログ分析

BigQuery

過去 1 週間に削除された VM はありますか？

ログ分析

BigQuery

ワークロードの使用状況に関する質問

過去 1 週間に任意のユーザー ID による異常な量の API の使用が見られますか？

ログ分析

BigQuery

過去 1 か月における 1 日あたりの自動スケーリングの使用量はどの程度ですか？

ログ分析

BigQuery

データアクセスに関する質問

前週に最も頻繁にデータにアクセスしたユーザーは誰ですか？

ログ分析

BigQuery

先月「accounts」テーブルのデータにアクセスしたユーザーは誰ですか？

Google Cloud のセキュリティログ分析

セキュリティログ分析ワークフロー

ログスコープツールを使用してログを特定する

ログスコープツール

サービス固有のプラットフォームログを有効にする

サービスアカウントに付与された権限はありますか？

未承認の ID によって作成されたサービスアカウントまたはキーはありますか？

プロビジョニングアクティビティに関する質問

過去 1 週間に異常な数のファイアウォールルールが変更されていますか？

過去 1 か月間にデータアクセスログに記録された最も多い操作は何ですか？

ネットワークセキュリティに関する質問